陈则:数据分析在零售业中的应用

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课程概要

培训时长 : 2天

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课程分类 : 工作技能

课程编号 : 35155

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适用对象

-

课程介绍

1 章 什么是数据分析

1.1 "聪明"的销售人员

1.2 数据分析的概念

1.3 数据分析的意义

1.4 数据分析的四个层次

1.4.1 业务指导管理

1.4.2 营运分析管理

1.4.3 经营策略管理

1.4.4 战略规划管理

1.5 数据分析流程图

1.5.1 分析需求

1.5.2 收集数据

1.5.3 整理数据

1.5.4 分析数据

1.5.5 数据可视化

1.5.6 应用模板开发

1.5.7 分析报告

1.5.8 应用

1.6 数据分析应用模板

2 章 寻找零售密码

2.1 周权重指数

2.1.1 寻找店铺零售规律

2.1.2 周权重指数

2.1.3 周权重指数的计算

2.1.4 日权重指数的特殊处理

2.2 周权重指数的应用

2.2.1 判断零售店铺销售规律辅助营运

2.2.2 分解日销售目标

2.2.3 月度销售预测

2.2.4 销售对比

2.3 神奇的黄氏曲线--单位权重(销售)值曲线

2.3.1 单位权重(销售)值曲线

2.3.2 应用在销售追踪过程中

2.3.3 特殊事件的量化处理

2.3.4 促销活动的分析及评估

2.3.5 新产品上市的分析及评估

2.3.6 其他应用

2.4 案例及应用--数据化排班

3 章 销售中的数据分析

3.1 销售都是追踪出来

3.1.1 没有目标管理就没有销售的最大化

3.1.2 没有标准就没有追踪的依据

3.1.3 如何用数据化追踪销售

3.1.4 销售追踪注意事项

3.2 常用的销售分析指标

3.2.1 人货场是零售业基本的思维模式

3.2.2 零售业常用的分析指标

3.2.3 如何确定指标的重要性

3.3 提高销售额的杜邦分析图

3.3.1 路过人数

3.3.2 进店率

3.3.3 成交率

3.3.4 平均零售价

3.3.5 销售折扣

3.3.6 连带率

3.4 促销中的数据分析

3.4.1 影响冲动购买的因素有哪些

3.4.2 零售业常用的促销方式

3.4.3 促销活动的准备、执行和评估

3.5 案例及应用

4 章 商品中的数据分析

4.1 常用的商品分析指标

4.1.1 商品分析的基本逻辑

4.1.2 常用的商品分析指标

4.1.3 伤不起的售罄率

4.1.4 再谈如何确定指标间的重要性

4.2 常用的商品分析方法

4.2.1 商品的自然分类方法

4.2.2 商品的销售分类方法

4.2.3 商品的价格分析

4.2.4 商品的定价策略

4.3 商品的关联销售分析

4.3.1 商品的关联程度分析

4.3.2 购物篮分析

4.3.3 提高商品关联度的方法

4.4 商品的库存管理

4.4.1 库存分析逻辑

4.4.2 异常库存管理

4.4.3 设置库存预警条件

4.5 商品的利润管理

4.5.1 谁在决定商品的利润

4.5.2 商品的现值

4.5.3 库存的现值分析法

4.6 案例分享

5章 收集数据

5.1 从经分系统导数据,遇到过哪些问题?

5.1.1 日期数据不能直接用

5.1.2 数值为什么不能直接求和?

5.1.3 姓名一样,但是无法vlookup

5.1.4 有重复值怎么办?

5.1.5 缺失值怎么处理?

5.1.6 极值(最大值/最小值)怎么处理?

5.2 从表单收集数据,遇到过哪些问题?

5.2.1 收回来的数据表格,格式不统一怎么处理?

5.2.2 数据表格能不能分权限来限制?

5.2.3 几十张表格,如何快速的合并到一张大表里?

5.3 数据收集小工具推荐

5.3.1 一键去空行/空列

5.3.2 一键合并多个文件等等

6 章 必知必会的数据分析方法

6.1 数据分析的立体化

6.1.1 数据分析必须立体化

6.1.2 三维分析之点-线-

6.1.3 三维分析之时间-对象-指标

6.1.4 三维分析之人--

6.1.5 三维分析之广度-宽度-深度

6.2 数据没有可对比性就没有数据分析

6.2.1 被滥用的同比和环比

6.2.2 伤不起的各种""

6.2.3 她真的是销售冠军吗

6.3 常用的数据分析方法

6.3.1 如何设定指标的权重

6.3.2 经典的二八法则应用

6.3.3 ABC分析方法

6.3.4 排行榜分析方法

6.3.5 你真的了解平均值吗

6.4 数据展示也是一种分析方法

6.4.1 Excel图表的展示逻辑

6.4.2 不一样的雷达图

6.4.3 清清爽爽的K线图

6.4.4 高端大气的热力图

6.4.5 四象限图的策略思维

7 章 如何建立数据分析模型

7.1 数据分析应用模板

7.1.1 自定义区域

7.1.2 数据源区域

7.1.3 分析辅助区域

7.1.4 业务预警区域

7.1.5 业务分析区域

7.1.6 报告展示区域

7.2 搭建数据分析模板必会的Excel十大技巧

7.2.1 必须要掌握的54个函数

7.2.2 数据透视表

7.2.3 自动排名

7.2.4 四象限图

7.2.5 智能提醒

7.2.6 PPTExcel图表自动更新

7.2.7 密码保护

7.2.8 控件和VBA的使用

7.2.9 名称管理器

7.2.10 如何隐藏数据

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第一章 人力资源数据分析的意义 1.1 人力资源管理工作为何需要数据分析? 1.1.1 数据分析是人力资源管理发展的趋势 1.1.2 数据分析体现人力资源从业人员的技术刚性 1.1.3 数据分析能够为人力资源管理者提供强有力的决策支持 1.1.4 数据分析是人力资源管理的刚性需求 1.2 人力资源数据分析有什么特点 1.2.1 数据分散性 1.2.2 数据相关性 1.2.3 非标准化数据 1.3 大数据和人力资源管理有什么关系? 1.3.1 人力资源数据是大数据吗? 1.3.2 大数据技术可以用在人力资源管理上吗? 1.4 人力资源数据分析的难点是什么? 1.4.1 取数难 1.4.2 缺技能 第二章 数据分析前的准备工作 1.2 如何选用数据分析工具? 1.2.1 常用的数据分析软件 1.2.2 选择数据分析工具的策略 1.2.3 关于Excel 1.2.4 关于R 1.2.4.1 R的江湖地位 1.2.4.2 R的前世今生 1.2.4.3 R是算法聚宝盆 1.2.4.4 R是绘图专家 1.2.4.5 人力资源管理人员使用R技能需求 1.3 如何有效收集数据 1.3.1 打通关节,从内外部渠道收集数据 1.3.2 内部渠道如何收集数据 1.3.3 外部渠道如何收集数据 1.4 与时俱进,运用各种工具收集数据 1.4.1 用Adobe Acrebat制作PDF问卷收集数据 1.4.2 利用互联网、手机微信进行问卷调查 1.5 整理数据 1.5.1 关于一维表 1.5.2 处理缺失值 1.5.3 处理重复数据 1.5.4 数据分组 1.5.5 生成新数据 第三章 员工年度需求预测 1.3 需求描述 1.4 分析方法 1.4.1 回归分析 1.4.2 回归分析的作用 1.5 数据准备 1.5.1 分析影响人员数量的指标并收集数据 1.5.2 对数据进行相关分析 1.6 分析过程 1.6.1 建立线性回归模型 1.7 结果应用 1.7.1 根据回归模型预测下一年度员工需求 第四章 培训师评估 1.4 需求描述 1.5 案例分析 1.5.1 数据准备 1.5.2 分析案例 1.6 分析过程 1.6.1 计算平均数和标准差 1.6.2 计算Z分数和T分数 1.6.3 绘制正态分布图 1.6.4 标注位置 1.7 衍生内容 1.7.1 平均数和标准差 1.7.2 正态分布 1.7.3 标准分 第五章 薪酬公平性分析 1.5 需求描述 1.6 分析方法 1.6.1 薪资结构图 1.6.2 基尼系数 1.6.3 薪资均衡指标Compa 1.6.4 公平感计量模型 1.7 数据准备 1.8 分析过程 1.8.1 用薪资结构图分析薪酬结构合理性 1.8.2 用基尼系数分析总体薪酬差距 1.8.3 用薪资均衡指标Compa分析各岗位薪资均衡程度 1.8.4 用公平感计量模型分析员工对薪资的公平感 第六章 员工综合能力评估 1.6 需求描述 1.7 分析方法 1.7.1 综合评价法 1.8 分析过程 1.8.1 确定指标体系 1.8.2 收集指标数据 1.8.3 确定指标权重 1.8.4 量化指标内容 1.8.5 分数标准化 1.8.6 综合分数排序 1.9 结果应用 第七章 员工离职倾向分析 1.7 需求描述 1.8 案例分析 1.8.1 数据准备 1.8.2 数据分析结果与解释 1.9 分析方法 1.9.1 Boosting 1.9.2 随机森林 1.10 分析过程 1.10.1 建模 1.10.2 检验 1.10.3 应用 第八章 员工辞职报告的情感分析 1.8 需求描述 1.9 案例分析 1.9.1 数据准备 1.9.2 内容分析结果与解释 1.10 分析方法 1.10.1 文本内容的情感分析方法 1.10.2 文本内容的分词方法 1.11 分析过程 1.11.1 导入分析内容 1.11.2 分词 1.11.3 计算情感积分 1.11.4 显示结果
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第一章 数据可视化之美 1.数据与可视化 1.1数据是什么 1.2数据的可变性 1.3数据的不确定性 1.4数据所依存的背景信息 1.5挑战图像的多变性 1.6打造最好的可视化效果 2.数据与图形 2.1地图传递信息 2.2数据与走势 2.3视觉信息的科学解释 2.4图片和分享的力量 2.5公共数据集 2.3实时可视化 2.4数据可视化的运用 2.5数据可视化的挑战 第2章 数据可视化工具 2.1传统的数据分析图表 2.2数据可视化的5个方面 2.3可视化工具 2.3.1 Microsoft Excel 2.3.2 Tableau 2.3.3水晶易表 2.3.4 PPT可视化设计 第3章 数据可视化的过程 3.1分析数据,指导视觉探索 3.2分类数据的可视化 3.3时序数据的可视化 3.4空间数据的可视化 3.5让可视化设计更清晰 第4章Excel数据可视化应用 4.1直方图: 对比关系 4.2折线图: 按时间或类别显示趋势 4.3圆饼图: 部分占总体的比例 4.4散点图: 表示分布状态 4.5侧重点不同的特殊图表 4.6 动态Excel仪表盘的设计 第5章Tableau数据可视化设计 5.1认识Tableau数据 5.2创建视图 5.3创建仪表板 第6章 水晶易表数据可视化设计 6.1 创建第一个动态仪表盘 实战:电信公司销售数据概览 6.1.1.创建Excel数据模型 6.1.2.将Excel数据模型导入Xcelsius 6.1.3.添加标签式菜单 6.1.4.添加统计图 6.1.5.启动“向下钻取”功能 6.1.6.用“动态可见性”功能控制统计图的切换 6.1.7.添加量表 6.1.8.添加Flash文件 6.1.9.美化外观 6.2创建决策驾驶舱 实战:银行业务决策驾驶舱 6.2.1.创建决策驾驶舱的法宝 6.2.2.实战:创建“银行业务决策驾驶舱”模型 6.2.3.练习:制作“制造业某公司决策驾驶舱” 第7章 PPT数据可视化设计 7.1立体感图表的设计 7.2 动画图表的设计 7.3 Excel与PPT结合的可视化设计

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