电商数据分析报告(必备17篇)

电商数据分析报告 篇1

今年在政策的推动下，农村电子商务如雨后春笋。我镇党委政府高度重视，积极推动农村电子商务工作的良性发展，就此，将我镇电子商务进农村工作总结如下：

一、具体做法

(一)加大宣传，加强培训。我镇积极宣传电子商务进农村方面的各种优惠政策。组织全镇19个村(居)委、在镇单位领导和机关职工召开大会，宣传政策，鼓励所有人参与，并规定开会的村书记、主任回村必须组织召开大会，政策必须宣传到位。同时，对有兴趣的群众，进行技术支持、业务指导。送农村电商带头人及大学生村官各一人到重庆参加能力提升培训。

二、取得成绩

三、下一步工作思路及打算

(一)利用区位优势，招商引资，打通物流。新立镇位于高速路口，毗邻忠县、垫江、丰都，交通相对便利，目前已经有中通、申通、圆通、韵达、汇通、天天等10余家快递公司。然而快递公司尚不能承担快速、量大的农产品。我镇拟引进低成品物流公司，促进农产品的对外输出;或者建立物流基地，合作其他乡镇物流公司，解决农村电商的基础设施。

电商数据分析报告 篇2

1、数据内容

我们可以看到，在2017年11月25日至2017年12月3日这9天的数据情况，涉及到共有983名用户，64440件商品，3128个商品种类，4种行为类型。

2、获客情况

①以天为单位 ——2017年11月25日至12月3日的pv和uv情况

字段含义：

②以时间段为单位 ——2017年11月25日至12月3日的pv和uv情况

1、用户流失分析

我们可以利用漏斗分析法，来计算两种行为的转化率，分析框架如下：

行为①转化率为：

（Fav+cart）/pv*100%=

行为②转化率为：

buy/（Fav+cart）*100%=

总结：

电商数据分析报告 篇3

项目数据分析

南京融捷项目数据分析事务所简介了某企业的例子

(1)项目数据分析报告简介：

项目数据分析报告是“项目数据分析师”以客观的态度和谨慎的作风，通过科学的市场调研，运用专业的分析方法，秉承公正的原则，对项目的可行性进行全方位的分析及评估，为投资方的决策提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险，主要服务对象为中小型企业、国内外银行、投融资公司、政府组织等机构。

(2)项目数据分析报告内容：

项目数据分析报告的主要内容包括：项目提出的背景、项目基本情况（建设内容、建设规模、投资总额、市场前景、经济效益、社会效益、地理位置、交通条件、气候环境、人文环境、优惠政策等）、项目存在的问题、项目的战略分析、项目的管理架构分析、项目预测分析（市场、收入、成本）、财务分析（获利能力、偿债能力、发展能力）、不确定性分析、风险分析、结论和建议等。

(3)项目数据分析报告案例：

某企业项目数据分析报告案例样本

第一章 项目概述

此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。

第二章 项目市场研究分析

此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。

第三章 项目数据的采集分析

此章包括数据采集的内容、程序等。

第四章 项目数据分析采用的方法

此章包括定性分析方法和定量分析方法。

第五章 资产结构分析

此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。

第六章 负债及所有者权益结构分析

此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。

第七章 利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。

第八章 成本费用结构预测分析

此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章 偿债能力分析

此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。

第十章 公司运作能力分析

此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。

第十一章 盈利能力分析

此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。 第十二章 发展能力分析

此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。

第十三章 投资数据分析

此章包括经济效益和经济评价指标分析等。

第十四章 财务与敏感性分析

此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章 现金流量估算分析

此章包括全投资现金流量的分析和编制。

第十六章 经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。

第十七章 项目数据分析结论与建议

第十八章 财务报表

第十九章 附件

电商数据分析报告 篇4

今年以来，我局结合实际，扎实开展电子商务精准扶贫，助推脱贫攻坚，现将20__年来开展的工作总结如下：

一、主要工作开展情况

今年我局积极推进农村电子商务扶贫活动，会同中国邮政贵港电商局，深入辖区乡镇、村、屯宣传电子商务进村的好处，争取辖区20__年预脱贫的7个贫困村都建设有农村电子商务村级服务点，20__年实现全区35个贫困村都建设有农村电子商务村级服务点。目前，全区累计完成建设邮乐购服务站70家，其中，20个贫困村已完成电商站点建设。通过x为村屯农民和贫困户提供便民服务，开展农副产品代销、小额取款、代缴水电费、寄递服务、手机充值等业务。

二、存在问题

(一)我区电子商务发展仍处在起步阶段，还存在着应用范围不广、水平不高、主体不强、配套支撑体系不完善等诸多问题，使我区电子商务应用覆盖面和渗透率不高，无论是开展电子商务的企业数、行业性公共服务平台的数量还是客户分布数量均较少。

(二)农产品的生产和农用品的需求从某种程度上讲有很大的不稳定性，农产品生产不集中，生产措施和标准缺乏统一性，农产品种类繁多但是数量和质量往往层次不齐，农产品附加值无法得到有效提高，储藏保鲜技术低下，从而又制约了电子商务的进一步发展。

三、下步工作计划和目标措施

(三)加大宣传推广。大力宣传发展农村电子商务扶贫的各项举措，提高居民认识，营造浓厚氛围，增强电子商务产业投资与发展信心。

电商数据分析报告 篇5

通过加购和收藏率我们可以看出，用户浏览的大部分商品无法吸引用户，通过未被收藏或加购的商品的购买率我们可以看出未加购或收藏的商品，客户的购买率很低，我们又通过未加购和收藏的商品的购买的次数可以看出，在这极低的购买率中，仅购买一次的占了大多数。

①假设2验证

电商数据分析报告 篇6

在这一年的时间里，通过对电子务的认识，结合工作实际，对工作做如下总结：

一、存在的不足

2、在工作期间，对工作认识不够，特别是刚来的时候，完全缺乏主动能力，对鞋业行情缺乏了解和分析，再一个就是对工作的定位不足，逻辑能力欠缺。

3、缺乏工作经验

4、为什么我们的鞋子没有形成销售：

因为流程的问题不知道如何下手的情况有点多，包括错误与缺漏，还有当时的设计，考虑不到位，不知道开淘宝店还是淘宝商城，现在选择了开淘宝店，对我来说是一件好事也是一件烦事，开淘宝店的目的是为了以后开商城打个基础，但凭现在的控制力度显然是不够的，现在的工作距离不够精细化，(还是流程问题)。

再一个就是开淘宝店什么迷惑都有，一人客户不满意，给个差评，整个店都跨下了，一个地方出错了，就扣分，比起商城没有什么优势，最郁闷的事——写了好几篇稿都给删了，我又没有打广告，接链接。

5、在阿里巴巴上，工作缺乏一个随时反省随时更新修改的过程，虽然工作回头看，但是缺少规律性，比如：在阿里巴巴上，很多功能都有修改更新的内容，就可以直接推广(诚信服务，专场报名，跟帖，活动报名，优质产品，回帖，发帖等等)，以前却什么也不知道，只有发现，才能实现精细化。

总之，用一段话概括：

工作条理不够清晰。

对流程不够熟悉

工作不够精细化

工作方式不够灵活

缺乏工作经验

缺乏平时工作的知识总结

二、今年公司要开拓大领域，鞋子要形成大规模销售，今年货也会很多，工作压力会比较大，要吃苦耐劳，勤勤垦垦，踏踏实实做好每一项工作，处理好每一个细节，努力提高自己的专业技能，尽快的得到进步。

以下是我今年提高地方：

要提高工作的主动性

工作要注重结果

今年工作要定目标，一切围绕着目标来完成

把握一切学习的机会，平时要做总结

多看，多学习，多做

x年的工作目标：

今年我们要定一个鞋子销售的目标，淘宝上达到一个冠，年销售也就是1x件货，人件利润x元，年收入x万，但必需得开商城，而且至少两个淘宝店，还要有专业的设计人才，在成本方面，一定要达到月销售量，可免房租，尽可以有是在两个月内实现，(月销售额达到x件)这是我对今年公司的动营目标，虽然做起来压力大，但有压力才有动力，只有朝着这个目标走，有信念就一定会实现，我们一定能做好的，也一定会做到。

电商数据分析报告 篇7

x年，是中国电子商务市场的飞速发展的一年。数据显示，仅前三季度，我国电子商务整体交易规模已达到5万亿，预计全年交易规模将达7万亿。x年也是中国电子商务市场的开始转型的一年，其中B2C领域发展最为迅速，京东、凡客、当当、卓越等巨头的规模效应也更加的明显，而中小电商企业的生存却更加的困难;团购市场则是从“百团大战”，进入寒冬期，倒闭、裁员大量出现。不过，热闹的中国电子商务背后，却是电商企业激烈的价格竞争导致的高投入、低盈利现状的出现。x年的电子商务市场出现了以下几种情况：

1、传统企业纷纷介入电子商务

苏宁、国美等传统企业纷纷加大了对电子商务领域的拓展力度。不得不说，现在“火爆”的电商市场状况，是绝大多数传统企业没有预料到的，虽然他们错失了主导电子商务市场的良好时机，但是凭借他们自身丰厚的实力，在未来的电商市场分一杯羹，是没有任何问题的。在即将到来的x年传统企业在电商领域拓展趋势也一定会更加明显起来。

2、电商企业业务扩张

过去的x年里京东、凡客、卓越等电商巨头都纷纷转向多元化经营策略。以起家于电子产品的京东来说，其业务范围已经从电子产品，拓展到图书、服装、鞋类、箱包等等各种渠道，各个领域，其产品也越来越丰富起来。而卓越亚马逊也从单纯的图书销售，转向尝试销售各种产品。以服装类的凡客诚品，也开始拓展到更多品类的商品销售。当当就跟不用说了。不仅如此，各大电商巨头更加是极力拓展自己的业务覆盖范围。

3、价格大战持续高涨

“便宜才是硬道理”，现在电子商务市场正印证着这句话的正确性。无论是B2C还是B2B、C2C领域，也不管是垂直电商还是综合平台，价格优势才是目前确定其生存的优势。x年电商领域的价格大战可谓是激烈异常，但是即使到了20__年这种趋势也还是无法避免的。

4、中小企业及个人的经营更加困难

随着，淘宝商城宣布涨价，激烈的市场竞争，导致了电商市场运营成本的上升，中小企业及个人的电子商务道路更加地难以前行。各大电商巨头的融资的纷纷成功，进一步增强了他们的实力和市场竞争力，越来越疯狂的价格战，让资金本就紧张的中小型电商企业和个人企业根本就难以参与竞争，处于越来越恶劣的境地中。

从中国电子商务发展趋势看，x年的电商企业想要在激烈的竞争中获得一份优势地位，首先必须做好产品和服务的质量，其中物流不畅则成为一大难关。物流不畅带来的巨大问题，在以往的交易活动中已经有了充分的体现。解决了物流问题的企业，必定能在未来的竞争中握有更大的优势。未来电商行业也必将向着专业型和细分型发展。专业性更强的企业能够针对所在行业类型领域，提高服务能力和质量，并能够降低交易成本，因此在获得更好利润的同时，也能够给消费者带来可观的回报。例如，针对箱包行业实行专业运作的麦包包，就取得了很大的成功。再如，定位于服务家居行业的居品氏商城，针对家居领域提供时尚、有创意的专业家居用品服务，其引领的行业规范性和先进性，一定能够在未来的电商领域赢得很大的影响力。麦包包和居品氏等的出现，正说明了中国的电子商务市场开始向着理性和规范的方向发展。

相信中国未来的电子商务市场一定能够向着更加规范和良性的方向发展。

电商数据分析报告 篇8

1、问题

①基本获客情况如何？

②各环节转化率，哪个环节出现问题导致用户流失？

③各类商品浏览量及购买情况如何？

④一周内登陆天数与转化率之间的关系？

2、分析思路

基于AARRR模型框架分析方法：

Ø 第一步

Ø 第二步

使用漏斗分析方法分析各环节的转化率，用假设验证法找出导致转化率不足的原因。

Ø 第三步

取最受欢迎的商品前十名，并深入分析购买情况。

Ø 第四步

使用群组分析法将用户以使用天数分组，分析每组中购买转化率。

电商数据分析报告 篇9

a、回购率：本月购买用户中下个月又再次购买的比例，因此本月回购率=本月购买下个月再次购买的用户数/本月购买的用户总数。

b、复购率特征

a、复购率

复购率=购买了多次的用户占所有用户的比例

b、复购特征分析

查询代码

看分布

由此可见大部分用户集中在7次以内，将客户按购买1次，2-4次，5-7次，8次以上分组，结果如下：

各购买次数占比如图：

仅购买一次的客户占比为50%，2-4次客户占比为31%，5-7次为18%。说明该平台绝大多数客户购买少于4次，发展空间较大。

3、用户画像--用户特征分析

a、男女消费频次和金额的差异

b、不同年龄段及性别的消费金额差异

从总体来看，消费人群主要集中在20-50岁，占了总销量的89%，其中以30-34分布最多，20-30次之。在性别分布方面，20-30岁区间女性比男性销量略高，其它区间，均是男性高于女性，后期可以针对具体主力人群进行目的性的广告投放。

电商数据分析报告 篇10

该数据集为电商领域的数据，包含了用户的下单信息及用户的信息，包括了用户、订单号、是否支付、订单金额、订单时间五个维度。因为是电商数据，所以得先了解相关的电商运营基础指标，指标如下：

了解电商基础运营指标后，结合本数据及看数据能做的分析包含哪些方面：

电商数据分析报告 篇11

①用户一天之中最活跃的时间段为21点至23点，也是获客最多的时间段。

建议：平台应利用这段时间做些营销活动，提升客户的兴趣。

建议：平台应整做好店铺入驻及及品控管理，建立完善的管理机制，进一步对用户的权益提供保障。

③平台推送前十大商品类目与用户购买前十大商品类目吻合度50%，而用户购买前十大商品与平台推送前十大商品吻合度为0%，通过假设2我们可以得出，平台推送的商品类目和商品不符合客户的喜好，导致客户浏览后并未购买，客户流失大。

建议：优化推送机制，做精准推送，提高商品的爆款种类，吸引用户。

④通过平台使用天数与转化率的关系，可以看出，平台使用天数越长，转化率越高

建议：建立用户使用平台的习惯，如增加打卡奖励等，保证客户使用平台的天数，从而提高转化率。

电商数据分析报告 篇12

（1）用户行为特征

现象：按周来看，工作日活跃，周四开始活跃度下降，周六后活跃度继续上升到正常值。按日来看，用户在10点-21点活跃，在10点时，成交量达到最高峰。

建议：营销活动时间节点选择可根据用户以上活跃规律进行，实现活动效果最大化。

（2）用户的回购率和复购率特征

建议：总体复购率，可针对复购率高的商品和用户，分析其画像，提升复购，增加留存。

(3)用户特征分析

现象：消费人群主要集中在20-50岁，占了总销量的89%。在性别分布方面，20-30岁区间女性比男性销量略高，其它区间，均是男性高于女性。

建议：后期可以针对具体主力人群进行目的性的广告投放和运营。

（4）用户价值

新客户：该类用户占比最高，占了总用户的43%，说明近期针对新用户的运营效果显著。需要挖掘客户需求，提高用户粘性，引导用户再次购买。

重要价值客户：他们是最优质的用户，就是最近有消费且频次高的用户，占整体客户的25%。 需要重点关注并保持， 应该提高满意度，增加留存，

重要深耕客户：该类客户潜力很大，但忠诚度不够，可以推荐其它产品和服务，拓展用户的消费场景和需求，提高用户忠诚度。该类用户也占了很高的比例，20%。

重要挽留客户：他们虽然最近没有购买，但以往购买频率高，可以做触达，以防止流失，12%比例比较高了。

电商数据分析报告 篇13

一、 提出问题

1、单位基本情况及相关业务流程介绍；

对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。

2、单位存在的问题。

由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。

二、 分析问题

1、对该单位存在的问题进行分析；

由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。

2、解决问题的可能途径和方法。

利用SQL SEVER 导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。

三、 利用数据挖掘技术解决问题

1、设计数据挖掘算法；

决策树；

数据关联；

神经元算法；

2、对挖掘结果进行深入解释和分析

由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。

可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。

可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。

四、 总结

通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤：

① 理解数据和数据的来源

② 获取相关知识与技术

③ 整合与检查数据

④ 去除错误或不一致的数据。

⑤假设数据模型。

⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。

⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。

⑧ 解释和应用（interpretation and use）。

由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。

[数据挖掘分析报告模板]

电商数据分析报告 篇14

数据分析报告顾名思义肯定是要有数据来说话的，这是资料站为您准备的销售数据分析报告，希望你喜欢！销售数据分析工作涉及到销售成本分析（包括原材料成本、制造损耗、运输成本等）、销售利润分析（包括纯利润和毛利润）、客户满意度分析、客户需求分析等。

要进行销售数据分析，主要是统计和分类，必须借助一些工具，单靠人基本是无法完成的，尤其是客户较多或产品比较多的情况下，更是困难。最简单的方法是使用excell，把数据都输进去，然后统计，分类，生产图表，这样就对数据有个比较直观的了解。或者是使用ERP软件或其他一些管理软件，更简单，直接就可以生产图表。然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析，了解销售状态，做出决策。下面是写作销售数据分析报告的方式方法。

一、销售数据模型之维度

二、销售数据模型之指标

三、零售数据模型之分析方法

1、ABC分析

ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。

ABC分析通过用于对一段时间商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。则该报表的显示形式如下：

其中：综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分类结果显示AB或者C；

按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在20%—90%之间的商品标记为B类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

根据货品管理及销售的情况，对ABC理论进行了一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有一定的操作性。

2、比较分析

比较分析，也称为对比分析，就是同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。

环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。

3、比率分析

从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同，常用的有以下几种类型：

1、同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。

2、同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。

3、同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等等。这类比率都有特定的商业含义。

4、20—80分析

20—80分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则，意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%；其余80%尽管是多数，却是次要的。

在零售业中，可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析；从而选出需要重点管理的对象（20%部分）。一般应用比较广泛的分析对象包括：库存商品（按库存金额进行分析）；商品（按销售额或者毛利进行分析）；供应商（按销售额或毛利进行分析）；客户（按销售额或毛利进行分析）。

5、排序分析

排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法，就是按照某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列，这种分析方法的好处在于清晰地让分析者知道最多或最少的实体情况。一般排序分析应用在以下几种情况：

1、同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如某一商品在一个月销售额排序情况；

2、同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如小类中所有商品在今天的销售额排序；

3、同一实体、同一时间、多个指标排序情况（由主次排序因素组成），比如商品先按销售额排序、再按毛利排序；

4、分组排序分析，如按照供应商分组，对供应商所供应商品的销售额进行排序。

6、动态分析

动态分析法是根据在一段时间内的数据变化，通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果，进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性，并依此可对现象未来发展做出预测的统计分析方法。

动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类，一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的，包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度；另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的，包括增长量、发展速度和增长速度等。

发展趋势分析方法是基于动态分析中的一种，分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。

7、图形分析

图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据，分析图形包括：饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说，一般有以下三种方法：

1、对比图示法

通过用图形表现出数据之间的比较关系；

2、曲线图示法

一般用曲线图示法来表明某一实体某个指标的数据发展趋势。

3、因果图示分析法

用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来，这样就很容易看出主次要因素。一般来说，图形分析是与其他分析结合起来进行分析的，使读者更加清晰、易懂。

8、相关分析

相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓广。其方法用以决定是否可以从其它的变量衡量预测另一主要变量的情形，通过衡量两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。 在零售业中，相关分析可以应用于以下几种情况：

1、同一实体，不同指标间进行相关分析；比如供应商的销售额与费用的关系；商品的数量与销售额的相关关系；

2、同类实体的同一指标的相关关系，比如供应商间销售额的影响关系；

3、不同实体，不同指标间的相关关系；比如员工数量与企业销售额间的关系；

9、回归分析

回归分析（Regression Analysis）是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的的复杂的、不确定的关系变得简单化、有规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。

回归分析作为相关分析的研究方法，同样，在零售业可以对以下情况进行分析：

1、同一实体，不同指标间进行相关分析；比如供应商的销售额与费用的关系；商品的数量与销售额的相关关系；

2、同类实体的同一指标的相关关系，比如供应商间销售额的影响关系；

3、不同实体，不同指标间的相关关系；比如员工数量与企业销售额间的关系；

10、方差分析

一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响，研究中的数据呈现波动状，造成波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。

11、平衡分析

所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡，揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

零售业中一般应用的指标包括：

损益平衡点=门店总费用÷毛利率，损益平衡点越低，表示获利时点越快；损益平衡点越高，表示获利时点越慢。

损益平衡点与销货额比=损益平衡点÷销货净额

比率若小于1，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于1，表示有亏损，比率越大，亏损越多。

12、因素分析

因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象总变动中各个因素的影响的方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有以下三种：

1、相关联因素分析法

本方法不是借助于数字模型，而是根据相关因素的性质，表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系，从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额；

2、相乘因素分析法

通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响；一般采用通过固定一个因素，来观察另一个因素对结果的影响程度。比如：销售收入=销售数量*商品单价；

3、相加因素分析法

对于某一经济现象的影响是由于其总体内部的各个组成部分（或构成因素）变动影响的结果。如：商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额++门店n销售额；

13、结构分析

结构分析法又称为组分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。其公式是：

结构指标就是总体各个部分占总体的比重，因此总体中各个部分的结构相对数之和，即等于100%。通过结构分析可以认识总体构成的特征。如，在某超市销售额中，食品大类占比36%，非食品大类占比45%，非食品销售占比19%。还可以揭示总体各个组成部分的变动趋势，研究总体结构变化过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如，某某超市的食品销售额在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明当地顾客群对食品的偏好越来越大，说明超市食品引进应该更加多一些。也可以揭示现象之间的依存关系，如研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系，可将各商品销售额分组计算每个组相应的供应商情况。例如，某超市年销售额300万元以上的供应商占15%，说明商家企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。

四、销售数据模型之建立

有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法，那么就可以通过这三者的组建建立销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型：我们假设纬度有X个，指标有Y个，分析方法有Z个；则：

1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合；

比如选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析，那么组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析；按照这种方法，可以组建X*Y*Z个数据分析模型；

2、多纬度、单一指标与分析方法的组合；

比如纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析，那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析；按照这种方法，可以组建的X*X*Y*Z个数据分析模型；

通过这种方式的组建，虽可以建立很多数据分析模型，但由于是组合而成，不见得每个数据分析模型都很有效，故要排除无效的分析模型，选择对企业的业务分析有力度的分析方法来提升企业的业务。

电商数据分析报告 篇15

1、查找是否有缺失数据

2、查找是否有重复数据

3、剔除分析范围外的数据

因本次分析时间在2017年11月25日至2017年12月3日这段时间内的用户数据，故要剔除在这个时间以外的数据。

我们可以看到数据集内只给出了时间戳类型数据，我们需要将时间戳数据转换为我们需要的时间类型。

电商数据分析报告 篇16

一、备案情况概述

11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积万㎡。

与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增;另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。

房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。

单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。

虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的\'持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需求。

二、销售备案数据分析

1.各区域备案数据

本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。

2.各建筑类型备案数据

从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地，别墅在市场上的出现也将会是越来越少。

3.不同面积段备案数据

从备案套数数据分析，本月120㎡以下的房型占总体销售量的，比上月有小量的下降，但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨，120㎡以上的房型总价偏高，相对而言销售存在难度，因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中，在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台，120㎡以下所占比重将会继续增加。

4.不同户型备案数据

本月销售备案情况显示占主要销售部分的房型是一室、两室两厅、三室两厅和四室两厅，其中三室两厅和两室两厅依然占绝大部分比重，这说明目前市场上的购房需求还属于合理正常化的阶段。而四室三厅、复式住宅和别墅等属于高端客户的户型的销售量比较一般，而这也与高端产品的销售特点是一致的。

5.不同档次备案数据

电商数据分析报告 篇17

第一章 项目概述

此章 包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。

第二章 项目市场研究分析

此章 包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。

第三章 项目数据的采集分析

此章 包括数据采集的资料、程序等。第四章 项目数据分析采用的方法

此章 包括定性分析方法和定量分析方法。

第五章 资产结构分析

此章 包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。

第六章 负债及所有者权益结构分析

此章 包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。

第七章 利润结构预测分析

此章 包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。

第八章 成本费用结构预测分析

此章 包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章 偿债潜力分析此章 包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章 公司运作潜力分析此章 包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。

第十一章 盈利潜力分析

此章 包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。

第十二章 发展潜力分析

此章 包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章 投资数据分析

此章 包括经济效益和经济评价指标分析等。

第十四章 财务与敏感性分析

此章 包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。

第十五章 现金流量估算分析

此章 包括全投资现金流量的分析和编制。

第十六章 经营风险分析

此章 包括经营过程中可能出现的各种风险分析。

第十七章 项目数据分析结论与推荐

第十八章 财务报表

第十九章 附件

大致包括这些资料，能够根据实际要求增减

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