很多人都拥有很强的商业分析能力，而这个很强的商业分析能力之所以强大是因为他们拥有足够强大的数据分析能力，学会分析数据不仅有助于增强商业领域的分析能力，也将有助于其它领域的分析能力。那数据分析到底拥有哪些作用呢?一、可以提高工作效率当在工作中碰到几千个甚至几万个数据的时候，不仅需要耗费大量的时间以及精力对其进行分类归纳，还需要分类归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系，是变e78988e69d量与变量之间的关系，还是变量与定量之间的关系，这个关系的寻找就需在借助数据分析的作用。有了数据分析，可以

你好，我就自己做的数据分析做一下简单介绍，针对方向不一样。我做的是零售行业的数据分析，针对货品的订销存，多数用透视表，里面的函数用的比较多，Vlookup，合并函数，排列函数，if等。 做数据分析不得不看的书有哪些 入门篇1.入门技术篇：对于初入门的你，首先需要掌握数据分析的思路、方法和流程，思路是灵魂。然后根据业务疏通这些知识，做出严谨商务的分析报告。书籍推荐：a.《谁说菜鸟不会数据分析》谁都需要看的经典入门书，涵盖了一到两年的数据分析人员的大部分工作，包括excel技巧、可视化入门、数据分析

零售数据分析,如何分析零售销售数据。小编来告诉你更多相关信息。随着大数据的发展，越来越多的企业开始重视数据的应用，都说数据能创造价值，但在数据应用的过程中，面临着诸多问题。比如零售行业，在数据应用的过程中面临着以下问题：数据存储在多地，数据孤岛林立 业务复杂导致数据森蠢融合困难缺乏数据规划导致数据质量不一致数据分析维度单一导致数据利用率不高......尽管零粗春高售行业有统一的业务系统管理店面业务，也积累了大量的客户、交易等经营数据，但由于这些系统偏向于记录型，无法进行灵活的数据分析，导致导致分

衣食住行，乃民生四大要素，随着经济的发展，人们对基本的生活诉求也有所提高，作为排在第一位的“衣”尤其显著。 传统的服装行业营销模式已不能满足现代消费者用户的多变需求，激烈竞争的市场环境使得服装行业逐步多样化发展，精细化运营，利用数据化管理实现智慧营销。 服装行业面临的挑战 √现今大环境下，服装行业的营销费用不断提高，企业利润日益微薄； √服装属于流行周期短、季节性强的商品，容易造成产销不平衡，存在高库存风险； √一般情况下，服装门店和商品SKU都比较多，数据量规模庞大，导致财务业务信息不同步；

卖家分析竞争对手，在选款或者市场竞争环境分析得到竞争小市场大的产品，其次是卖家本身很难看出自己的问题，或者只知道有问题，不知道如何去突破。通过多分析优秀的竞争对手运营思路和爆款人气宝贝，不断从对手中学到好的打法，通过跟对手的差距比较来发现自己的问题加以改进，店查查是很方便的工具，而且不用花钱。一. 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丶宝贝属性有特定属性词丶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

对，这是一个真实的大数据案例，确实是这样的，这就是大数据的真实应用，所以说，大数据的作用可想而知了。柠檬学院大数据。 现在市场有大数据精准营销的成功案例吗? 这种案例一般公布在外面的比较少一些，在做大数据营销公司的官网会比较常见，你可以百度搜索例如文军营销，都可以看见到相关案例。 数据分析的案例 沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上

零售行业数据分析：用数据发现更多商机随着智能时代的到来，智能商业的思想日益深入人心。零售行业数据分析越来越常见，近日，在在2018中国互联网+产业创新发展论坛上，就再度认同了零售数据可视化的重要性，零售企业如果能实现数据可视化，将发现更多的商机，走在更多行业前端。 近日，麦可思研究院发布的一份中国在校大学生手机使用调查显示，大学生的消费习惯，除去基本伙食费外，大学生最爱“吃吃吃”，零食、饮料和营养品等其他食品是最主要的支出项。男生每月主要消费在其他食品（51%）、社交和娱乐（46%）、生活

1、你要有基本的excel的操作动手能力（excel基本上可以满足90%的数据分析工作）； 2、你要有良好的分析能力，主要是要有表和图的概念； 3、你要分析领导的需求；

大数据分析的前提是要有数据来源，俊竹客流统计对商场进出客流进行实时统计，通过对采集的数据分析实现的商业价值有1. 根据客流统计数据分析，对商铺的定位及招商方面提供了参考价值2. 根据不同时段和不同区域客流数据信息对比分析，从而提高了管理人员的工作效率。3. 从各个区域的吸引率及繁忙度效果，来对铺位进行合理分布，从而提高销售量4. 评估商场服务质量等。

大数据不仅仅意味着数据大，最重要的是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。下面介绍大数据分析的五个基本方面——预测性分析能力：数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。数据质量和数据管理：通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。可视化分析：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让