① 售后数据汇总分析
售后数据汇总分析
售后数据汇总分析，职场的道路从来不是一帆风顺的，关键是要做好自己的本职工作，职场人脉也是一点点积攒起来的，身在职场不能不向人学习，在职场上，售后数据汇总分析是很重要的。
怎样写好一份数据分析报告？
分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。
我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：
首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；
第二，每个分析都有结论，而且结论必须要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好处，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
第三，分析结论不要太多要精，如果能够的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就到达目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者理解，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；
第四、分析结论必须要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自我都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，好的分析要有很强的可读性，那里是指易读度，每个人都有自我的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自我的思维逻辑来写，你自我觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不必须如此了解，要明白阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要思考你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你务必站在读者的角度去写分析邮件；
第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替超多堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
第七、好的分析报告必须要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人理解；
第八、好的分析必须是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身必须要十分了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！
第九、好的分析必须要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；
第十、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的推荐和结论想必也会更有好处，而且你的老板也肯定不期望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的`是为了让你解决问题的；
十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题带给决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；
十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮忙的人（如果分析的是你自我负责的'产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮忙，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。
一、统计工作
1、每日做好生产一线职工的个人产量与次品数据的汇总与登记，并间断性地抽查相关数据是否准确；
2、每月汇总并公布职工的出勤、个人产量、次品等。做好产量月报表上报生产经理和财务部门，包括生产车间和包装车间；
3、每月月底进行一次彻底的盘库，主要有原材料、辅料、半成品、成品。整理分析数据后上交财务部等相关部门；
4、每月将生产部各种人员流动情况及考勤，奖罚，请假等数据汇总上报行政人事部；
5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息，刊出宣传橱窗；
6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等；
7、自从公司实行免费餐以后，每日进行就餐人数统计；
8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。
二、2021的工作计划
努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。
积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记与分析。
三、总结经验与不足之处
20xx年，在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格作了改进，并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题，尤为突出的是“食堂就餐人数的统计”问题。由于如今在厂职工按部门划分，人员变动情况很难在同一时间准确地掌握，给每日的上报带来很大的麻烦。
为此经过一系列的改进与调整，我们将专属部门专职人员上报签字认可，希望能够起到更准确更及时的统计。12月份最多统计人数相差了8人，为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题，那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽，但产量我可以大胆地说，不是的正确，却有99%的准确！工作中经常会出现这样那样的问题，我们要勇于正视错误，并且解决错误。有则改之，无则加勉！
回顾过去，20xx年是个不平凡的一年，是我职业生涯的一个重要转折点。宝光给了我锻炼的舞台，使我取得了不少的收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持，离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持！过去的成绩只能说明过去，未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘，一份收获，我相信宝光的未来会更加辉煌！
一、标题页
标题页需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面的要求在一两行内完成。标题是一种语言艺术，好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够激发读者的阅读兴趣，因此需要重视标题的制作，以增强其艺术性的表现力。
（1）标题常用的类型
A.解释基本观点：往往用观点句来表示，点明数据分析报告的基本观点，如《不可忽视高价值客户的保有》《语音业务是公司发展的重要支柱》等；
B.概括主要内容：重在叙述数据反映的基本事实，概括分析报告的主要内容，让读者能抓住全文的中心，如《我公司销售额比去年增长30%》《2010年公司业务运营情况良好》等；
C.交代分析主题：反映分析的对象、范围、时间、内容等情况，并不点明分析师的看法和主张，如《发展公司业务的途径》《2010年运营分析》《2010年部门业务对比分析》等；
D.提出问题：以设问的方式提出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考，如《客户流失到哪里去了》《公司收入下降的关键何在》《1500万利润是怎样获得的》
（2）标题的制作要求
A.直接：数据分析报告是一种应用性较强的文体，它直接用来为决策者的决策和管理服务，所以标题必须用毫不含糊的语言，直截了当、开门见山地表达基本观点，让读者一看标题就能明白数据分析报告的基本精神，加快对报告内容的理解。
B.确切：标题的撰写要做到文题相符，宽窄适度，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。
C.简洁：标题要直接反映出数据分析报告的主要内容和基本精神，就必须具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁地进行表述。
（3）标题的艺术性
标题的撰写除了要符合直接、确切、简洁三点基本要求，还应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。要使标题具有艺术性，就要抓住对象的特征展开联想，适当运用修辞手法给予突出和强调，如《我的市场我做主》《我和客户有个约会》等。有时，报告的作者也要在题目下方出现，或者在报告中要给出所在部门的名称，为了将来方便参考，完成报告的日期也应当注明，这样能够体现出报告的时效性。
二、目录
目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容，因此，要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在Word中撰写报告，在章节名称后面还要加上对应的页码，对于比较重要的二级目录，也可以将其列出来。所以，从另外一个角度说，目录也就相当于数据分析大纲，它可以体现出报告的分析思路。但是目录也不要太过详细，因为这样阅读起来让人觉得冗长并且耗时。
此外，通常公司或企业的高层管理人员没有时间阅读完整的报告，他们仅对其中一些以图表展示的分析结论会有兴趣，因此，当书面报告中没有大量图表时，可以考虑将各章图表单独制作成目录，以便日后更有效地使用。
三、前言
前言的写作一定要经过深思熟虑、前沿内容是否正确，对最终报告是否能解决业务问题，能够给决策者决策提供有效依据起决定性作用。前沿是分析报告的一个重要组成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：为何要开展此次分析？有何意义？通过此次分析要解决什么问题？达到何种目的？如何开展此次分析，主要通过哪几方面开展？
（1）分析背景
对数据分析背景进行说明主要是为了 让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解，主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息，如行业发展现状等内容。
（2）分析目的
数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果，可以解决什么问题。有时将研究背景和目的意义合二为一。
（3）分析思路
分析思路用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析，即确定需要分析的内容或指标。这是分析方法论中的重点，也是很多人常常感到困惑的问题。只有在营销、管理理论的指导下，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。可参考之前的文章《干货 | 如何从零开始学数据分析》
四、正文
正文是数据分析报告的核心部分，它将系统全面地表述数据分析的过程与结果。
撰写正文报告时，根据之前分析思路中确定的每项分析内容，利用各种数据分析方法，一步步地展开分析，通过图表及文字相结合的方式，形成报告正文，方便阅读者理解。
正文通过展开论题，对论点进行分析论证，表达报告撰写者的见解和研究成果的核心部分，因此正文占分析报告的绝大部分篇幅。一篇报告只有想法和主张是不行的 ，必须经过科学严密的论证，才能确认观点的合理性和真实性，才能使别人信服。因此，报告主题部分的论证是极为重要的。
② 怎么对淘宝产品数据进行分析
1、 选择合适的对手
从淘宝搜索入手，找符合自己的目标的卖家：宝贝标题有特定关键词的、宝贝属性有特定属性词、价格在自己标定范围，而且还有一个很重要的，等级和自己相近的，也就是说你是心级卖家去找金冠黄冠卖家来分析是毫无意义的，而且分析不是找销量大的而是找活力强的竞争对手。
2、竞争店铺分析
竞争店铺分析我们应该主要关注的指标是店铺创建时间、主营类目、dsr，那些宝贝是主销产品，这个店铺的类目销量分布、动销SKU有那些，大家都可以很容易从图表中看到结果。
3、竞争宝贝分析
跟踪对手数据的每天变化：销量、收藏、评论、浏览量(C店才有)、转化率、收藏率、宝贝创建时间( 主要就是了解对手产品的起始周期);
主要是折扣，或者有没有做VIP折扣，是否包邮这些，促销策略大家可以通过标题看到一些活动的踪迹，很多淘宝官方或者第三方活动都需要修改标题，大家从标题修改变化、时间、成交量这些来判断竞争宝贝做了什么活动，带来了多少销量等等;
卖家购买时间、购买频度、数量可以分析竞争对手的客户粘度和回购率，很多店铺是靠回头客来形成大量销售的，特别是化妆品是需要定期购买的，单个宝贝的买家分析是不全面的，全店买家成交记录的提取可以更加客观看到这个店铺有多少忠实买家，当然对自己店铺买家成交记录分析也是相当实用，已经是CRM的基本功能了。
③ 顾客满意度的调查和统计分析怎么做
近几年来，客户满意度成为许多公司和机构进行市场调查的一个重要方面。随着消费者对产品满足自身期望的需求日益强烈，在面临的市场竞争压力日益增大的情况下，公司和机构必须能够站在客户的角度考虑产品和服务的各项问题。从成本利润上来计算，客户满意度、客户保留率和利润率之间有着密切的联系。有关部门调查结果显示：获得一个新客户的成本是保持一个满意客户的成本的5倍。而对于公共服务部门的组织来说，客户满意度本身就是成功的关键。
开展顾客满意度调查的步骤
①确定调查的内容。开展顾客满意度调查研究，必须首先认知顾客和顾客的需求结构，明确开展顾客满意度调查的内容。不同的企业、不同的产品拥有不同的顾客。不同群体的顾客，其需求结构的侧重点是不相同的，例如，有的侧重于价格，有的侧重于服务，有的侧重于性能和功能等。一般来说，调查的内容主要包括以下几个方面：产品内在质量，包括产品技术性能、可靠性、可维护性、安全性等；产品功能需求，包括使用功能、辅助功能（舒适性等）；产品服务需求，包括售前和售后服务需求。产品外延需求，包括零配件供应、产品介绍、培训支持等；产品外观、包装、防护需求；产品价格需求等。
②量化和权重顾客满意度指标。顾客满意度调查的本质是一个定量分析的过程，即用数字去反映顾客对测量对象的属性的态度，因此需要对调查项目指标进行量化。顾客满意度调查了解的是顾客对产品、服务或企业的态度，即满足状态等级，一般采用七级态度等级：很满意、满意、较满意、一般、不太满意、不满意和很不满意，相应赋值为7、6、5、4、3、2、1。
③明确调查的方法。目前通常采用的方法主要包括三种：问卷调查，二手资料收集，访谈研究
④选择调查的对象。一些企业在确定调查对象时往往只找那些自己熟悉的老顾客（忠诚顾客），排斥那些可能对自己不满意的顾客。有时候，一些企业只是在召开产品产销会、定货会时进行顾客满意度调查，来者往往有求于企业，也只好多说好话少说坏话。而且，由于这样的座谈会往往只局限于经销商，而且参加产销会、定货会的往往又只是经销商的采购人员，他们不是产品的最终使用者，甚至没有直接接触过产品的购买者或最终使用者。
⑤顾客满意度数据的收集。顾客满意度数据的收集可以是书面或口头的问卷、电话或面对面的访谈，若有网站，也可以进行网上顾客满意度调查。调查中通常包含很多问题或陈述，需要被调查者根据预设的表格选择问题后面的相应答案，有时候调查者让被调查者以开放的方式回答问题，从而能够获取更详细的资料，能够掌握关于顾客满意水平的有价值的信息。调查法使顾客从自身利益出发来评估企业的服务质量、顾客服务工作和顾客满意水平。
⑥科学分析。现在许多企业进行顾客满意度调查后，只简单地根据自己公司制定的测量和计算方法，计算一下均值比较就结束了。其实如果我们进一步选用合适的分析工具和方法，顾客满意度测量结果可以给我们提供许多有用的信息。针对顾客满意度调查结果分析，常用的方法有：方差分析法、休哈特控制图、双样本T检验、过程能力直方图和Pareto图等。因此为了客观地反映顾客满意度，企业必须确定、收集和分析适当的顾客满意度数据并运用科学有效的统计分析方法，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评估在何处可以持续改进。
⑦改进计划和执行。在对收集的顾客满意度信息进行科学分析后，企业就应该立刻检查自身的工作流程，在“以顾客为关注焦点”的原则下开展自查和自纠，找出不符合顾客满意度管理的流程，制定企业的改进方案，并组织企业员工实行，使顾客满意
这一系列的步骤非常复杂，而金数据这个平台可以帮我们准确处理这一及其复杂冗长的统计过程，我们只需分析最后的结果
④ 企业如何实现对大数据的处理与分析
企业如何实现对大数据的处理与分析
随着两化深度融合的持续推进，全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。在这一过程中数据必将成为企业的核心资产，对数据的处理、分析和运用将极大的增强企业的核心竞争力。但长期以来，由于数据分析手段和工具的缺乏，大量的业务数据在系统中层层积压而得不到利用，不但增加了系统运行和维护的压力，而且不断的侵蚀有限的企业资金投入。如今，随着大数据技术及应用逐渐发展成熟，如何实现对大量数据的处理和分析已经成为企业关注的焦点。
对企业而言，由于长期以来已经积累的海量的数据，哪些数据有分析价值？哪些数据可以暂时不用处理？这些都是部署和实施大数据分析平台之前必须梳理的问题点。以下就企业实施和部署大数据平台，以及如何实现对大量数据的有效运用提供建议。
第一步：采集数据
对企业而言，不论是新实施的系统还是老旧系统，要实施大数据分析平台，就需要先弄明白自己到底需要采集哪些数据。因为考虑到数据的采集难度和成本，大数据分析平台并不是对企业所有的数据都进行采集，而是相关的、有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的，这也是考验一个数据分析员的时刻。比如企业只是想了解产线设备的运行状态，这时候就只需要对影响产线设备性能的关键参数进行采集。再比如，在产品售后服务环节，企业需要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着非常重要的价值。因此，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。
大数据的采集过程的难点主是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片也是需要深入的思考问题。
第二步：导入及预处理
数据采集过程只是大数据平台搭建的第一个环节。当确定了哪些数据需要采集之后，下一步就需要对不同来源的数据进行统一处理。比如在智能工厂里面可能会有视频监控数据、设备运行数据、物料消耗数据等，这些数据可能是结构化或者非结构化的。这个时候企业需要利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库或者分布式存储集群，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。对于数据源的导入与预处理过程，最大的挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
第三步：统计与分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。数据的统计分析方法也很多，如假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。在统计与分析这部分，主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
第四步：价值挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
总结
为了得到更加精确的结果，在大数据分析的过程要求企业相关的业务规则都是已经确定好的，这些业务规则可以帮助数据分析员评估他们的工作复杂性，对了应对这些数据的复杂性，将数据进行分析得出有价值的结果，才能更好的实施。制定好了相关的业务规则之后，数据分析员需要对这些数据进行分析输出，因为很多时候，这些数据结果都是为了更好的进行查询以及用在下一步的决策当中使用，如果项目管理团队的人员和数据分析员以及相关的业务部门没有进行很好的沟通，就会导致许多项目需要不断地重复和重建。最后，由于分析平台会长期使用，但决策层的需求是变化的，随着企业的发展，会有很多的新的问题出现，数据分析员的数据分析也要及时的进行更新，现在的很多数据分析软件创新的主要方面也是关于对数据的需求变化部分，可以保持数据分析结果的持续价值。
⑤ 关于车辆售后服务数据问题，多谢！
我觉得你想到的这3个里面，应当属最常见的驾驶员错误最有意义，
得到这些数内据后，作为售后部门容，最起码的就是应当在出售或者售出后对购买者进行友情提示，或者随车赠送一本安全行车的小册子等等。。
举一个最常见的例子，以前的化油器车型，几乎开过的驾驶员都养成了空档滑行的省油方法，但是，现在各大汽车厂商几乎全部摆脱了化油器，而改用电喷，但是现在电喷车再空档滑行是大错特错的。。
⑥ 售后应该进行哪些指标管理与数据分析
毛利率，显示贵公司的产品差异率
销售增长率与存货增长率之比，反映公司把产品专销售出去属的能力和资金运用效率（沃尔玛的一项非常重要的绩效考察标准）
经营管理各项费用增长率与销售收入增长率之比，反映公司是不是出现了成本失控（这个不可以忽略，成本管理多强调都不为过）
最后就是净资产收益率了，反映资产的增值情况
这些计算虽然简单，但是并不是每一个公司都能够交出长期稳定的好成绩
简单的才不好做好，稳健就是竞争力！
祝贵公司逐步走向成功
⑦ 拼多多的数据运营要怎么分析
1、分析类目坑产(普遍成交金额)、客单价、竞争环境、产品成本，找专到一个合适你的类目属。
2、根据目标做好产品规划以及上架优化，通过优化达到成交最大化。
3、选择投入最小，获得最高产出的产品，通过搜索、场景、多多进宝等进行推广引流(付费)。
4、紧跟活动款脚步，最大限度蹭流量，比如秒杀9.9、爱逛街、品牌清仓等。
5、记录产品数据，根据数据分析，找出不足的地方。如果产品成交不行就重新规划进行优化，如果是流量不行就推广引流或者参加活动，通过这种循环的优化推广，反思店铺诊断，不停的提高产品利润，一直达到满意的标准。
6、售后+客户管理。提高客户粘度，降低推广拉新客户的广告。
盲目的选择类目，在开始的阶段就不可能找到好操作的地方，因为它不一定合适你现有的条件。
那么怎么选择一个合适的类目呢?
a、类目成交金额，同款竞争条件，自身货源优势。成交金额在电商里面对排名权重的影响是非常大的，想要一个好的产品必须要达到优秀的同款产品现在的成交金额，所以你有多少钱就要选择多少金额的类目去操作。
⑧ 如何做汽车售后精品数据分析
如果你做的是一汽轻卡车的配件，不知道整车的配件是否做齐，如果做齐了，生厂商的配件生产周期，售后配件跟踪，客户意见反馈率处理，这些工作都需要处理好的！
⑨ 产品数据分析要关注哪些维度或指标
(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中， 公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利
毛利=实际销售额－成本。
4、净利
净利=去税销售额－去税成本。
5、毛利率
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。
6、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。
7、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
8、交易次数
客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。
9、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
客单价=销售额/交易次数。
10、周转天数
周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。
11、退货率
退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
12、售罄率
售罄率=销售数量/进货数量。
13、库销比
库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）
（只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。）
14、连带率
连带率=销售件数/交易次数。
15、平均单价
平均单价=销售金额/销售件数。
16、平均折扣
平均折扣=销售金额/销售吊牌额
17、SKU（深度与宽度）
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1。
18、期货
所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
19、坪效
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析。
2、间接数据的组合分析。