销售数据总结范文

销售数据总结篇1

【关键词】指数 指数体系 因素分析法

一、指数概念及种类

（一）指数的概念。

指数是指表明复杂社会经济现象总体数量综合变动的相对数。所谓复杂社会经济现象总体是指那些由于各个部分的不同性质而在研究数量特征时不能直接进行加总或直接对比的总体。

（二）指数的种类。

1.数量指标综合指数是指根据数量指标编制的综合指数，是在包含两个因素的综合指数中，固定质量指标因素，只观察数量指标变化的因素，如商品销售量指数、产量指数等。

2.质量指标综合指数是指根据质量指标编制的综合指数，是在包含两个因素的综合指数中，固定数量指标因素，只观察质量指标变化的因素，如商品销售价格指数、单位成本指数等。

二、指数体系及因素分析法概述

（一）指数体系的概念。

社会经济现象的变动受多种因素的影响，有些因素之间具有乘积关系。如：

商品销售额=商品销售量×商品价格

总 产 值=产品产量 ×产品价格

由此可见，商品销售量和商品价格是影响商品销售额的两个因素；产品产量和产品价格是影响总产值的两个因素。

在统计中，这种乘积关系也存在于指数之间。如果将这些数量关系的报告期水平除以基期水平，即将这些静态联系推广到动态上依然存在，即：

销售额指数=销售量指数×价格指数

总产值指数=产量指数 ×价格指数

统计上把这种经济上具有一定的联系，数量上具有一定对等关系的三个或三个以上的指数所构成的整体，称为指数体系。

（二）因素分析法的概念。

因素分析法是指利用指数体系从相对数和绝对数两方面分析现象总体变动中受各个因素变动影响程度和影响方向的方法。因素分析按包含因素的多少分为两因素分析和多因素分析；按分析的总变动指标性质不同分为总量指标因素分析和平均指标因素分析。本文主要介绍总量指标变动的两因素分析法。

三、指数体系的两因素分析法

现通过以下案例，即根据下表资料，对某商场三种商品销售额的变动进行因素分析来说明利用指数体系进行因素分析的方法，具体步骤如下：

某商场三种商品销售量和价格资料表

（一）根据资料确定指数体系，即：商品销售额指数=销售量指数×销售价格指数（qp=q×p），并从相对数和绝对数两方面进行分析：

1.分析现象总量指标总变动程度和总变动规模

2.商品销售额的变动程度，可用商品销售额指数来表示，即计算销售额指数，销售额指数等于三种商品报告期销售额（Σq1p1）除于基期销售额（Σq0p0）。

3.商品销售额的变动规模，可用商品销售额指数公式的分子分母的差额来表示，即：

计算结果表明，该商场三种商品销售额报告期比基期增长了25.48%，增加额为6625元。而这种变动是商品销售量变动和商品价格变动两因素引起的。

（二）分析商品销售价格变动对商品销售额变动的影响程度和影响的绝对值

商品销售价格变动对商品销售额变动的影响程度，可以计算销售价格指数，采用派许质量指标综合指数公式，将作为同度量因素的销售量q固定在报告期：

商品销售价格变动对商品销售额变动的影响绝对值，可用商品销售价格指数公式的分子分母的差额来表示，即：

计算结果表明，该商场三种商品销售价格报告期比基期提高了13.28%，由于销售价格的变动，使得销售额报告期比基期增加了3825元。

四、综合分析两个因素变动对现象总量指标总的变动的影响，满足两个条件

（一）总变动指数等于各因素指数的连乘积。

（二）总变动指数分子分母的差额等于各因素分子分母差额的总和，即：

销售额指数=销售量指数×销售价格指数

五、作简要分析

以上计算结果表明，该商场三种商品销售额报告期比基期增长了25.48%，是由于销售量增长了10.77%和销售价格提高了13.28%两个因素共同作用的结果；由于销售量的增长而增加的销售额是2800元，由于销售价格的提高而增加的销售额是3825元，两个因素共同作用，使得销售额总共增加6625元。

六、总结

销售数据总结篇2

［关键词］销售管理;visual basic 6.0;ado

1 可行性分析

销售管理系统可以使公司对商品信息、库存信息、销售员业绩、客户信息等进行高效的管理,还可以对某段时间内的销售情况进行汇总。从而在根本上改变整个商品销售业务流程效率低、处理能力差等手工操作过程中表现出的不足之处。利用销售管理系统可以极大地提高效率和处理能力,而且还可降低手工操作的出错概率。另外,现有的硬件和软件技术给我们提供了技术上的可行性。

2 需求分析

根据公司对销售管理系统的需求,销售管理系统从业务功能上大体可以划分为面向信息管理的功能需求、面向销售业务的功能需求、面向决策的功能需求、面向综合管理的功能需求四个方面。系统的具体功能要求大致有以下几个方面：对产品、销售人员、系统操作人员等基本信息的管理。对产品批发、零售、退货等日常业务的管理。账务的日结、月结、年结功能。查询当天、当月、当年的可按产品、销售人员销售情况,查询当年的销售单据。统计查询某时间段内的销售情况,可按产品、销售人员进行统计查询。

3 开发工具

visual basic6.0是一种可视化的、面向对象和采用事件驱动方式的结构化高级程序设计语言,可用于开发windows环境下功能强大、图形界面丰富的应用软件系统。因此,本系统以visual basic6.0作为前台开发工具。后台数据库采用sql server 2000。

4 总体设计

日常业务模块：该模块主要针对公司平时的业务,包含三个子模块销售开单、销售退货、客户结账。查询统计模块：该模块主要针对与销售有关信息的查询,包括销售查询、退货查询、应收款查询、库存查询四个子模块。销售报表功能：该模块主要提供一些汇总信息的查询,包含客户销售汇总、商品销售汇总、销售员销售汇总三个子模块。基础信息管理功能：该模块主要针对基础信息的管理,包含商品信息管理、销售员管理、客户信息管理三个子模块。实现了面向信息管理的功能需求。系统设置功能：该模块主要提供对系统管理的功能,包含操作员管理、系统初始化、数据备份、数据恢复四个子模块。帮助功能和退出功能：帮助功能可以使用户进一步了解系统的使用方法。用户发出关闭主窗体的行为后，询问用户是否确定要退出本系统。如果确定,则关闭本系统。

5 数据库设计

5.1 实体与er图设计

本系统设计的实体主要有以下几个：

(1)商品 (商品号、名称、价格、规格、生产厂商、备注)。

(2)客户(编号、名称、电话、地址、邮箱、备注)。

(3)销售员(编号、姓名、性别、电话、住址、备注)。

5.2 数据库的配置

在首次运行本程序时,须正确配置数据源(dns)。打开“odbc数据源管理器”,并添加一个用户数据源,选择数据源驱动程序为sql server,数据源名称默认的数据库更改为数据库文件xsgl,同时将系统默认的数据库更改为数据库文件默认的数据库。

6 关键技术及主要模块设计

6.1 数据库的访问与控件的使用

该系统中使用ado对数据库进行的访问是很频繁的。在ado对象模型中，用于数据库访问的对象主要有三个：connection对象、command对象和recordset对象。

例如在商品信息汇总功能中,访问数据库的核心代码如下：

private sub form_load()

dtp1.value=date-30:dtp2.value=date ’设置日期

command1_click

’me.caption=me.caption & " 操作员:" & frm_main.st1.panels(3).text

end sub

private sub form_unload(cancel as integer)

frm_main.enabled=true ’设置主窗体有效

end sub

private sub command1_click() ’统计汇总客户销售商品信息

adodc1.recordsource="select 商品名称,count(*)as 销售品种,sum(数量)as 销售数量,sum(金额)as 销售金额,客户全称,销售员,操作员from销售信息表where日期between’"+str(dtp1.value)+"’and’"+str(dtp2.value)+"’group by 商品名称,客户全称,销售员,操作员"

adodc1.refresh

set datagrid1.datasource=adodc1

end sub

private sub command2_click()

call cmdend(me)

end sub

6.2 公共模块

由于程序中对数据库连接串是整个程序共用的,所有窗体都是用它连接数据源,而且还有一些跨窗体的变量,所以应该使用公共模块来存放这些全避变量。

单击“工程”“添加模块”菜单,打开一个公共模块,在其中添加如下代码：

public function cnn() as string ’定义函数

’返回一个数据库连接

cnn="provider=msdasql.1;persist security info=false;user id=sa;data source=xsgl"

end function

上面的cnn被赋予的值是ado的连接串属性,其中provider是数据源的提供者,中间一部分表示使用此数据源不用密码,账号为sa。最后的data source 部分是前面建立的odbc数据源的名称。

6.3 销售开单

销售开单模块是销售管理系统的核心模块之一。销售开单模块通过运用toolbar、treeview、msflexgrid控件,使界面更加直观、易用。本模块主要功能是对每笔销售出库业务进行记录,生成相对应的销售凭证。

7 结 论

销售数据总结篇3

［关键词］数据统计分析；煤炭销售；应用

所谓的数据统计分析，是以现代信息化技术和互联网技术为基础，对相关的数据进行收集汇总，然后根据需求对这些数据进行不同方式、不同范围、不同深度的统计和分析，以从中获取到有价值的信息。当前，全球各行业领域都开始认识到了数据统计分析的重要性，并将其应用到了社会生产、建设当中。

1数据统计分析在煤炭销售中的重要性

煤炭销售是煤炭企业实现价值、获取利润的一个主要途径，同时涉及煤炭销售的相关数据也非常之多，以往这些数据只是被简单的用作反映煤炭销售业绩，为企业的核算等提供基础信息等，对于未来的销售工作没有任何的参考、指导作用，之所以会出现这样的情况，其一是受技术条件的限制，其二是受思想认识的限制。当前，在信息化技术和互联网技术的支持下，可以对与煤炭销售相关的数据进行大量的收集汇总，根据需求快速的对其进行统计分析，这不仅仅能够简单的反映出煤炭销售业绩、为核算提供基础信息，更能以客观数据为基础，对销售前景进行预测，发现销售工作当中各环节可能存在的问题，为销售工作提供决策参考，这就可以提高煤炭销售工作的科学性、合理性，促进煤炭销售业绩的提升，增强煤炭企业的市场竞争力，为企业获得更高的利润，这对企业在现代市场当中的长远、稳步发展来说具有非常重要的意义［1］。因此必须要树立正确的思想认识，认清数据统计分析在煤炭销售中的重要性，并加强研究、探讨及应用。

2数据统计分析在煤炭销售中的应用

2．1扩大数据来源

数据统计分析在煤炭销售中的应用首先需要有大量的数据作为基础，所以煤炭企业必须得要扩大数据的来源。在这里企业应当认识到，煤炭销售数据统计分析不只是需要与销售直接有关的数据，其他的一些间接性数据也应当被纳入到煤炭销售数据统计分析中来。因为在实际的销售工作当中，可能多个部门都会对销售情况造成影响，这些部门看似独立，但实际上都与销售工作存在间接的联系，为此企业在煤炭销售数据统计分析的过程当中，应当将这些部门的相关数据纳入进来，对数据来源进行扩大，形成“大数据”效应，使数据更加的完整，更加具有系统性，这样通过对数据的统计、分析，企业才能从中获取到更加全面、更加准确的信息，以更好的指导煤炭市场销售工作开展。另一方面，为了掌握市场的整体情况，还应当将外部相关的数据纳入进来，内外结合进行数据统计分析，以进一步适应市场现状。

2．2完善煤炭销售数据统计分析体系

煤炭销售数据统计分析体系直接关系着统计分析的质量和有效性，为此煤炭企业必须要对煤炭销售数据统计分析体系进行完善。该体系应和煤炭企业的员工考核密切相关，以约束以激励的双重效果的体现为目的。在煤炭销售统计结算中，煤炭企业的整体销售情况应该基于销量、煤炭结算收入与运费、煤炭质量等指标进行全面了解。煤炭销量统计和煤炭结算清单关系密切，必须要保管好原始数据，不断核实统计情况。在煤炭质量方面，不但要对商品煤、原煤的质量情况进行计算，还需要质量台账，包括各类型的客户、各批次的、不同类的煤种，然后对各自的价格、收入以汇总的方式进行分析。在煤炭结算收入中，核算各自既要包括合同价格，还需要和财务部的数据进行对接，管理好台账，保证企业经济效益。在煤炭结算运费中，台账的详细必须包括车辆的使用、路运、存场，甚至还要综合对比分析煤炭产量、各品质的销售以及盈亏情况等等，并将相关的结论反馈给相关管理者，为销售工作的精细化打下基础。但是，煤炭销售统计体现还需涉及到统计的全面性，比如员工考核之类的和销售指标相关的也应体现在体现中。当煤炭销售数据统计分析体系完善了，煤炭企业的员工积极性才会更高［2］。

2．3实现按需统计分析

煤炭销售数据统计分析工作不应当是一个程式化的过程，而应当要具有动态性、针对性，要能够针对当前的市场发展情况、发展需求进行按需统计，这样才能为煤炭销售工作提供最有价值的参考、指导。这要求煤炭企业应当做到以下几点：第一，要考虑到宏观的煤炭市场现状，如国内外的市场需求、供需关系以及竞争情况等，要能够从整体上认清、把握煤炭市场的变化、发展动态。当然，要想分析得出这类型的信息，必须要有真正的大数据支持，从各种途径获取各类与煤炭市场相关的数据，如行业报告、国家统计等等，这样才能够尽可能真实的了解到市场现状；第二，由于企业的市场战略规划、安排，所有煤炭销售工作在不同的时间段可能有着不同的要求和关键点，针对这样的情况，企业的统计分析工作必须要根据要求和关键点有序的展开，尽量高效获取对当前销售工作有利的信息；第三，重点分析获取敏感信息，在煤炭销售工作当中，有一些数据信息是非常敏感的，也非常受企业的管理层重视，因为这些数据信息往往对企业的整体发展战略规划都有着影响，如某时间段的销售平均数、同比增长速度、市场销售趋势预测等等，这些数据往往是相当重要的，所以必须要做到准确和及时、动态的更新［3］。

3结语

在当前的煤炭销售工作当中，煤炭企业应当加强对数据统计分析的研究、探讨及应用，从中获取对煤炭销售工作有价值的参考信息，指导煤炭销售工作的开展，以提升煤炭销售业绩，保障企业的市场发展。

作者:汪红霞 单位:西山煤电屯兰选煤厂

参考文献

［1］米子川，姜天英．煤炭大数据指数编制及经验模态分解模型研究［J］．统计与信息论坛，2016（8）：71－77．

［2］上官晓慧．大数据时代，统计分析成为煤炭企业的参谋［J］．市场研究，2014（4）：6－7．

销售数据总结篇4

2月初的一天，豪伊收到一份电子邮件，来自一位自费出版作者。此人精通统计，擅长编码。他写了一个软件程序（网络蜘蛛），可以进入网络书店抓取数据，就像谷歌的软件进入各个网站抓取数据，建立网站索引一样。他给豪伊看了一些蜘蛛从亚马逊电子书店收集的数据。豪伊大喜过望，这些正是他苦苦寻觅、能够为自费出版正名的数据。此人邀请豪伊合伙，豪伊称他为“数据先生”。

数据先生的蜘蛛神通广大，能够扫描网络书店每一本书的网页，从HTML文本中抓取书名、作者、版式、定价、出版社等信息。这些数据并非商业秘密，任何人可以去收集。但是，依靠人工到每一个网页去查看、记录、汇总和整理这些数据，费时费力，迄今无人尝试，而数据先生编写的蜘蛛程序，一天可以完成数百人一周的工作量。

除了书名、作者、价格、书评星级和出版商信息，蜘蛛也抓取一本书在亚马逊电子书店的销售排名，包括总排名和各个图书类别及所有子类别的排名。拿到这些信息后，蜘蛛将每一本书按其销售总排名的顺序，制成一个总表。

销售总排名很重要。有了总排名，就可以根据名次等级来推算销售册数和金额。亚马逊、巴诺、苹果等网络书店从不公布销售数据，但是每个作者能在网络书店上随时看到自己图书的销售情况。许多自费出版作者包括豪伊和数据先生一直都在记录自己的图书在亚马逊书店里每天的排名和相应的销售册数。例如一位名叫特里莎・拉根（Theresa Ragan）的作者，2011年开始自费出版，两年时间里销售超过55万册。她根据自己图书在亚马逊网站上的销售排名和每个档次相应的销售册数，整理出一个表格，放在她的网站上，供其他作者参考。一个作者可能想知道，一本书卖多少册才能在亚马逊电子书店排名第一。根据拉根的经验，每天销售4000册以上，排名可以进入第一至第五。排名350至500，每天的销售是175册至250册。在一个名为“Kindle销售排名计算器”的网站上，用户输入一个名次，便可知道大概的销售册数。例如，排名50000，一天销售一册，排名500，一天销售100册至300册，排名第一，每天销售3500册以上。

数据先生的蜘蛛软件，也用类似的方法来推测一本书的销售册数和金额。蜘蛛的推算标准根据几十个作者（包括豪伊和数据先生）的销售数据综合而成：排名第一，日销售7000册；排名第五，日销售4000册；排名第五万，日销售5册；等等。豪伊解释，根据排名推算出来的销售册数仅用来确定相对的市场份额和理论上的销售潜力，每一个排名级别的实际销售册数并不重要，他们看的是传统出版图书与自费出版图书的百分比。改变一个排名档次的销售册数，比如将排名第一的日销售从7000册（豪伊的标准）改为4000册（特里莎・拉根的标准），并不会改变传统出版图书与自费出版图书市场份额的比例，因为所有图书（自费出版和传统出版）的销售册数都受到同样影响。

1月29日，数据先生交给蜘蛛一项任务，进入亚马逊电子书店里三个畅销书榜，搜爬排名7000以内的图书。这三个畅销书排行榜是惊悚小说、科幻小说和爱情小说。蜘蛛在搜爬亚马逊的总畅销书排行榜时，发现这三个类别的电子书在畅销书前100名中占70%，在畅销书前1000名中占57%，显然，这三类是读者最喜欢的图书。所以，数据先生决定比较这三个畅销书榜里传统出版和自费出版的情况，看看蜘蛛能找到什么答案。

这些书的出版者分为五类：一是作者本人（独立出版），二是中小型出版社（这类图书里面也有许多自费出版的书，但作者使用一个公司的名字，而不用个人名字），三是亚马逊出版社（亚马逊旗下现有15家出版社），四是美国五大出版集团。有些书出版者不清楚，单独列入“未归类的图书”（这类书可能是自费出版，或来自小型出版社）。搜爬这7000种书，蜘蛛忙了整整一天。

豪伊与几家著名媒体联系，希望在他们的网站上发表这些数据，但媒体们以种种理由拒绝了。有的称数据庞杂，不便刊登；有的称数据不实，不宜刊登。豪伊认为，他们的数据和结论对传统出版不利，媒体们不愿得罪五大出版集团。

于是，豪伊和数据先生自己建立了一个网站（http：///），公布他们的数据和结论。2014年2月12日，豪伊和数据先生发表了第一份分析报告：《亚马逊7000报告》，三天内，49035人蜂拥而来，导致网站暂时瘫痪。

豪伊首先说明《亚马逊7000报告》的局限：①数据仅来自亚马逊电子书店的电子书，但亚马逊是全球最大的网络书店，电子书销售量最大，任何网络销售分析，都不能忽略亚马逊。②数据只包括惊悚小说、科幻小说和爱情小说这三个类别里最畅销的7000种书，不过这些全是付费图书，不含免费书。③报告只含一天的数据。最理想的方法，是让蜘蛛连续收集一周或一月的数据，但是这个工作量巨大，不现实。豪伊和数据先生进一步假设，亚马逊书店里，自费出版图书与传统出版图书的比例每天不会发生巨大的变化，这样，随机地收集一个月里某一天的数据，乘上30或360，可以代表一个月或一年的大致状况。

下面是《亚马逊7000报告》的主要数据和结论。

1.图书的来源

在亚马逊电子书店最畅销的7000种类型小说中，35%由作者自费出版，超过了来自五大出版集团的品种（28%）。自费出版界一直流传一条经验：“找准图书类别，在正确的图书类别里写书。”上面的数据证实了这个建议。

2.销售册数

销售册数透露了几个有趣的现象：第一，亚马逊对本版的图书有令人难以置信的营销能力。从这个表格和前面的表格可以看到，来自亚马逊出版社的品种只占4%，这些书的销售册数却占市场总销售额的15%，几乎是市场平均销售册数的4倍。第二，虽然五大出版集团也有庞大的营销队伍和显赫的品牌，他们每本书的销售册数却很一般，仅为市场平均销售册数的1.2倍。第三，自费出版的销售册数占市场总额的39%，超过五大出版集团销售册数和总合（34%），这个数字令人惊讶。

3.销售总额

虽然五大出版集团的销售册数只占34%，但是这些图书的销售额却占了总销售额一半（52%）。这并不奇怪，因为7000种书里，五大出版集团的电子书平均定价最高（见图1）。

4.作者收入

虽然五大出版集团的电子书总销售额高于自费出版电子书总销售额，自费出版作者的收入份额（47%）却高于五大出版集团作者的收入份额（32%）。图2透露了其中的原因：

我们可以清楚地看到，在五大出版集团的电子书收入分配上，出版商的收入超过作者收入的两倍。相反，虽然自费出版电子书的销售只占总销售收入的24%，但是作为一个群体，自费出版作者的收入比传统出版的同行多出一半以上。

原因是：五大出版集团支付给作者的版税是出版商净收入的25%，而自费出版作者的收入是电子书定价的70% 。

这个图还反映出另一个令人深思的事实，从三大畅销类型小说来看，亚马逊从自费出版作者赚的钱与从五大出版集团赚的钱几乎相当，可见自费出版业务对亚马逊的重要。

这里分析的是1月29日这一天，在全球最大的电子书店亚马逊上，最畅销的三个图书类别里前7000种图书里，最畅销的自费出版图书与最畅销的传统出版图书的比较。这只是豪伊和数据先生利用网络蜘蛛做的第一个分析。接下来，豪伊和数据先生要让蜘蛛去收集亚马逊电子书店所有图书类别的数据，也会去其他网络书店收集数据，做类似的分析。豪伊希望，他们的分析为出版业带来更多的透明度，帮助作者在传统出版与自费出版之间做出明智选择。

豪伊和数据先生将蜘蛛抓取的所有原始数据存放在网站上，供大家无偿使用，任何作者和出版社都可以去分析这些数据，得出自己的结论。豪伊和数据先生尤其鼓励反对者去分析这些数据，挑战《亚马逊7000报告》得出的结论。

销售数据总结篇5

以下的实例剖解，数据来自一个典型的中型超市：好佳(化名)。

好佳大约有2500个单品，分成数十个品类，每个品类下还有小类、单晶。其中饮料是好佳超市的重点品类，我们将以该品类数据为依据进行分析举例。为行文简洁，省略大部分数据列表。

饮料小类分析

利用EXCEL表格，将各个小类的“销售占比”和“SKU占比”列出来，很容易得到图1。

分析：

1．好佳超市饮料类销售的主体是碳酸饮料和果汁，占饮料销售额的61．95％，SKU数占饮料全体SKU的57．94％。

2．深入看：在两大销售主体中，碳酸饮料的销售效率较高，SKU数占全体饮料的18．69％，却带来了37．52％的销售额。相比之下，果汁销售效率略低，SKU占饮料总SKU的39．25％，只带来了24．43％的销售额。

3．水奶(果奶、钙奶等乳酸饮料)的SKU占比为15．89％，但销售只占饮料销售的10．9％，销售效率略低。但从数值上看，只有16个SKU对于水奶这个类别不是多了，而是少了。由于水奶的个性化需求特点明显，造成顾客可选择余地少，因此销售不高。

改进建议：

1．进一步提高果汁的单品销售效率，也就是提高单品在单位时间里的销售数量。当然这里没有提供各个小类的平均毛利率和供应商返利数据，如果某个小类的平均毛利率和返利水平不高，则可先不考虑销售效率。

2．对水奶等乳酸饮料的商品结构进行市场调研(如考察竞品店)，内容包括商品的品种、价格、包装大小，找到热销的SKU，推动这一类别达到平均销售水平。

3．运动饮料毛利比较高，也是比较时尚的商品类别，只有在促销上下工夫，才能刺激销售。

改进紧迫度：

ABC分类分析

实际上，应该形成ABC分析的定期检查制度，但多数企业却疏于实施。

分析：

1．从图2可以看出，47．7％的SKU贡献了饮料总销售的80．2％(A类商品)，73．9％的SKU则贡献了总销售的94．8％(A类及B类商品)。

2．而有26．2％的SKU只为超市带来了5．2％的销售收入(C类商品)。

3．饮料平均销售额为119．55，达到并超过平均销售额的SKU数为42，占饮料总SKU的39．25％。

改进建议：

1．报表中没有单品对应的库存数据，建议结合库存进一步分析，加强对贡献了80％销售的单品的库存管理，防止缺断货。而对只贡献了5％销售额的单品库存，要进行整顿，清理高库存商品，释放被占压的资金。

2．报表中没有单品对应的毛利数据，建议将此栏补齐，饮料的分析就更全面。

销售数据总结篇6

为了更好地反映企业市场竞争力，展现企业的经营发展状况；表现企业的销售成果，观察企业销售链工作人员包括销售人员、仓库保管员、配货司机等人员的工作效率与效能；了解企业销售中的不足，进一步精益求精，销售统计相关工作人员应根据实际需要，结合当前的一些统计指标，进一步优化，建立起一套销售统计管理体系。

这一体系应与企业人员考核紧密联系起来，起到约束与激励的综合效果，以煤炭销售统计结算为例，企业可以从煤炭销量、煤炭质量、煤炭结算收入、煤炭结算运费等方面综合性地考量销售状况。煤炭销量统计涉及煤炭结算清单，应做好原始票据保管工作，定期做好统计核实工作；煤炭质量方面，除了煤炭应计算出商品煤、原煤质量状况，还应建立起不同客户、不同批次、不同煤种下的质量台账，分别进行价格及收入汇总分析；煤炭结算收入方面，除了应根据合同的价格进行核算，还应尽可能与财务部建立起数据对接，做好台账，确保经济效益的稳定；结算运费方面，对各个车辆使用、路运、存场都建立起细致的台账，在此基础上，对煤炭的产量、不同品质的销售、盈亏状况等各项指标进行综合对比分析，得出相关结论并反馈，从而促进销售工作的精细化。当然，煤炭销售统计体系还应注重统计的全面性，如公司人员的考核状况等各种涉及销售的指标也应在体系中有所体现。只有建立起严密的销售管理统计体系，才能更好地提升工作人员的积极性。

二、按需统计，拓展统计工作的参考性与有效性

煤炭销售统计工作并非僵化的工作，销售统计工作人员应能够把握住时代的脉搏，把握企业发展的喉结，根据需要开展统计工作。这就需要他们首先应能立题，即选准销售统计分析的宗旨与目标，从而更好地针对性地开展重点工作。第一，统计分析的选题应结合国内国际大环境，煤炭的整体市场供需状况，竞争对手情况，都可以成为统计分析的切入点。第二，每个特定时期煤炭销售企业都有特定的重点工作与改进中心，统计分析工作也应和这些工作一样有条不紊地开展。第三，选题还应该把握管理人员最关心的问题，从平常管理人员的会议、谈话等中多获取一些信息，得知他们最关注的内容，开展统计分析能够得到支持，起到事半功倍的效果。为了拓展统计工作的参考性与有效性，销售统计还应将各种信息源下的信息进行深入加工。第一，可以对一些数据进行汇总，取平均数、同比增长速度等，如月度人均煤销量等可以反映出销售人员的工作能力与效果；第二，利用好绝对数、相对数的相关信息，如“2010年某一销售部门某月份同比销售量增长了2倍”，粗略看来，这一数据特别可观，但2009年由于受到金融危机影响，整个市场状况十分低迷，甚至行业处于亏损状态，企业也不例外，这一数据则不能作为骄人业绩汇报或展示；第三，交叉统计，利用先进统计技术如数据透视表，将不同部门的统计数据对应起来，快速提取出所需的有益信息。总体而言，开展深度统计，避免浮于表明对统计工作而言也很重要。

三、结语

煤炭销售统计信息的重要性已经得到了公认，统计工作者还可以建立起销售统计信息系统，既接收又有效反馈相关信息，进一步煤炭销售服务

销售数据总结篇7

随着消费者口味偏向希腊酸奶，众多酸奶厂商也开始大肆投放旗下希腊酸奶产品的广告，开展促销活动，一场没有硝烟的酸奶大战已经打响。而法国达能公司凭借一款秘密武器――预测分析系统，在激烈的市场竞争中占得先机。

达能公司的CIO Timothy Weaver说：“过去多年来，达能的销售团队一直依靠电子报表来预测销售量和管理库存。费时费力的报表分析让销售部门没有足够的精力去制定销售方案、实施客户计划；另一方面，预测结果的准确率只有70%，生产部门不能完全依据销售部门提供的报告安排生产。”

2010年4月，达能上线了预测分析系统，包括供应商战略规划和客户贸易规划。尽管公司负责人没有透露实施该系统的成本，但他宣称，相比其他技术投资，“该投资带来了巨大的回报”。

Weaver介绍：“我们的销售团队可以通过预测分析系统，对销量进行科学的预测，以后不再只依靠直觉和猜测判断了。例如，他们首先设计一个将4盒装无脂希腊酸奶售价降低49美分的促销活动。然后，将产品价格、目标客户、促销时长和库存等信息录入预测系统。系统结合该品种酸奶销售的历史数据、区域数据，就可以得出预测结论――促销可以增加销量，提高总收入，增强盈利能力。”

2011年5月，达能全面升级了预测分析系统，使预测准确率提高到98%。借助预测分析，达能在竞争激烈的酸奶市场保住了市场份额。

预测分析不是水晶球，一眼就能看到未来销售情况。若想让系统正常工作，必须保障各种资源到位，系统应用前的模型测试、高级管理人才的引进、专业人员的培训都是必不可少的。

预测分析的市场背景

了解希腊酸奶的市场竞争状况，有助于充分理解预测分析给厂商带来的收益。市场容量限制、零售商间竞争、轻率的价格战、错误的促销策略都有可能使厂商在竞争中失利。然而，通过更好地预测产品的需求量和消费者行为，酸奶生产商依旧有提高销量、获得利润的空间。

“越来越多的消费品制造商利用预测分析技术，以确保正确的产品出现在正确的货架上。”专业从事消费者行为预测机构Shopper Technology Institute的执行董事约翰John Karolefski说道，“预测分析是制造商们的新法宝，防止断货，制定行之有效的促销都离不开它。”

对区域销售数据进行挖掘，从而预测消费者行为，是达能利用预测分析的一个手段。“达能酸奶在全美市场统一定价。但分析销售数据后，我们发现，基于地理区域不同，消费者对产品的价格敏感度不同。即使对酸奶这种廉价的日常消费品，在不同的区域制定不同的价格策略也是可行的。”达能集团的销售和市场总监Jeremie Davis说道。

“在激烈的市场竞争下，如果你不了解客户，失败就是难免的。”Elder Research公司的副总裁Gerhard Pilcher说道。在深入探究价格如何影响消费方面是达能做的很好。很多酸奶制造商试图以大幅折扣和密集的促销吸引消费者。但达能利用所掌握的的价格――消费信息，设计出更加复杂的销售策略，不仅仅以价格战打赢竞争对手。

在公司内部将销售预测数据共享，也为生产和库存计划的制定提供了依据。通过比较典型销售水平和基于特定促销的预测销售水平，达能可以预测储备库存提高多少就能满足增加的需求，并相应地调整生产和库存。

预测分析的优势

Weaver介绍道：“整个希腊酸奶业面临的问题之一是许多厂商受限于生产能力，不能满足市场需要，这就是为什么预测分析是我们的重要工具。”

酸奶制造商需要特别注意的一点是不能生产过量的产品。“乳品的保质期都很短，预测每日供给标准尤为重要，”零售战略研究公司GfK的副总裁Alison Chaltas说道。“保质期越短，供应链管理的难度就越大，过量生产的损失就越大，我们必须确保产品在有效时限内，出现在正确的地方。”

跳出单一产品，还需要考察某一产品的需求增加对另一种产品需求有何影响。为此，达能利用预测分析，将所有品类的酸奶产品销售数据进行比较。例如，通过数据分析，公司发现Light & Fit酸奶上市，使得一些消费者放弃对达能某些品种酸奶的购买，转而购买此种酸奶。但由于它也吸引了一部份购买其他公司产品的消费者，总体而言，该产品提高了公司的盈利能力。

达能进行深层数据发掘的另一个好处是容易为区域销售代表、零售商设置现实的销售目标。以往，销售人员可以从超市销货记录，得知哪几种口味的酸奶卖的更好，以增加供货量，但这是事后行为。通过预测分析，我们能够在销售前，得知消费者更加偏好哪些口味的酸奶，从而提前制定销售目标，防止错过最佳的销售机会。

调整模型

预测分析带来好处多多，实施起来也存在一定困难。首先，模型所使用的历史、区域和市场数据可能过于陈旧，从而导致预测结果的不准确。“模型建立之后不能一劳永逸地为企业服务，”Pilcher 警告说。“预测模型不是静态的制造设备，它包含许多动态因素，随着时间的推移，模型需要重新评估，并做调整。”

Davis介绍：“起初我们预计每半年就要对模型进行一次测试和修正，但由于酸奶市场变化太快，我们现在每季度都要对模型进行一次调整。达能进行调整的办法是从独立的模型中采集较小数据集，如将蜂蜜味Oikos 酸奶在4月份的实际销售量与通过预测模型计算的预测销售量和库存等指标相比较，以此为依据，对模型进行调整，提高预测的准确性。

Pilcher说道：“消费趋势的变化，可能影响模型结果。因此，我们还需要市场专家的配合，根据现实状况，对模型外生变量进行调整，使得预测模型更加符合市场情况。”

实施情况

“上线预测分析系统，要求管理者具有逐步地推进耐心，并且舍得花时间和财力来培训销售团队以适应业务流程过渡。”Davis指出，“当初我们预测分析系统上线后，留出了6个月的缓冲期，使公司适应变化，并观察实施效果。”

部署预测分系统也要求公司重建自己的销售团队，使员工将销售经验与统计知识正确地结合。“我们不要求销售人员拥有数学学位，但他们必须对预测分析有一定的了解。”Davis说道。向基层销售人员说明预测分析的益处，可以加速系统的应用进程。例如，Davis曾向员工强调：预测分析将为销售人员节约大量时间，不用每周花费数小时计算预计销售量。

无论预测分析系统能对公司的盈利起到多么关键的作用，它都会给IT部门增加额外负担。毕竟，集成来自不同部门的海量数据，确保数据安全和保证数据质量不是一项简单工作，这让IT部门有些力不从心。Pilcher认为：“让IT部门明白预测分析流程及他们需要提供何种技术支持，是预测项目实施成功的关键。”达能公司还发现围绕预测分析举行每月一次的跨部门会议，审视实施成果，是凝结公司力量推动系统实施的好方法。

展望

销售数据总结篇8

[关键词] 零售业 数据仓库 数据挖掘

零售业是任何一个处于从事由生产者到消费者的产品营销活动的个人或公司，他们从批发商、中间商或者制造商处购买商品，并直接销售给消费者。当代的零售业早已不再是传统的“整买零卖，贱进贵出”的简单商业行为。它是行业间科学管理和高科技应用的竞争。沃尔玛前CEO David Glass 曾经说过这样一句话：“沃尔玛是一家科技信息公司”。乍一听，这句话很难理解：沃尔玛不是世界上最大的零售商吗？细细品味，Glass 这句话可以说是一语道出了沃尔玛低成本、高效益的真谛。

众所周知，现代化的市场信息收集和分析本身就是高科技的体现。消费者的心理、行为、生活习惯,以及收入甚至婚姻状况无不成为商家的决策必需，由此，新的系统、软件应运而生。高科技在产品开发、商品策划、销售预测、货源采购和精确定价等各个环节的应用已经成为经营者们不可缺少的决策依据。而支持众多决策的是其中的数据仓库和挖掘技术。

一、构建数据仓库与数据挖掘技术的必要性

简单讲数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统一的模式组织存储，以支持管理决策。数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。

数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求，大量的数据被描述为“数据丰富”，但“信息贫乏”。快速增长的海量数据收集、存放在大型和大量数据库中，没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了人的能力。结果，收集在大型数据库中的数据变成了“数据坟墓”――难得再访问的数据档案。这样，重要的决定常常不是基于数据库中的信息丰富的数据，而是基于决策者的直觉，因为决策者缺乏从海量数据中提取有价值知识的工具。此外，考虑当前的专家系统技术，通常，这种系统依赖用户或领域专家人工地将知识输入知识库。不幸的是，这一过程常常有偏差和错误，并且耗时、费用高。数据挖掘工具进行数据分析，可以发现重要的数据模式，对商务决策、知识库、科学和医学研究做出了巨大贡献。数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识“金块”。简单讲数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

数据仓库中不是存放每个销售事物的细节，而是存放每个部门每类商品的汇总数据，或对较高层次的汇总数据。OLAP（联机分析处理）提供数据仓库中汇总数据的多视图和动态视图能力，为成功的数据挖掘奠定了坚实的基础。数据挖掘可以帮助商界经理们找到合适的客户，也能获得对商务的洞察，帮助提高市场份额和增加利润。此外，数据挖掘能够帮助经理们了解客户的群体特点，并据此制定价格策略；不是根据知觉，而是根据客户的购买模式导出的实际商品组的排放；在降低推销商品开销的同时，提高总体推销的纯效益。

二、零售业中的数据仓库与数据挖掘

零售业是数据挖掘的主要应用领域，这是因为零售业积累了大量的销售数据，顾客购买历史记录，货物进出，消费与服务记录，等等。其数据量在不断地迅速膨胀，特别是由于日益发展的Web或电子商务商的商业方式的方便和流行。今天，许多商店都有自己的Web站点、顾客可以方便地在线购买商品。一些企业，如，只有在线方式，没有砖瓦构成的（物理的）商场。零售数据为数据挖掘提供了丰富的资源。

零售数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销售比率，涉及更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。

零售业中的数据挖掘可从以下几个方面具体实施：

1.基于数据挖掘的数据仓库设计与构造

由于零售数据覆盖面广（包括销售、顾客、职员、货品运输、销量和服务），所以有许多设计数据仓库的方式。所包含的细节级别可以变化很大。由于数据仓库的主要用途是支持数据分析和数据挖掘，预先的一些数据挖掘例子的结果可作为设计和开发数据仓库结构的参考依据。这些设计要决定哪些维护什么级别，以及为保证高质量和有效的数据挖掘应进行哪些预处理。建议以递增、进化的方式（如图1）实现数据仓库。

图1 数据仓库开发的方法

2.销售、顾客、产品、时间和地区的多维分析

考虑到顾客的需求，产品的销售，趋势和时尚，以及日用品的质量、价格、利润和服务，零售业需要的是实时的信息。因此提供强有力的多维分析和可视化工具是是十分重要的一件事，这包括提供根据数据分析的需要构成复杂的数据立方体如图2所示。基本方体包含所有的维city，item和year，它可以返回这三维的任意组合。顶点方体表示分组为空的情况，它包含所有销售的总合。特征数据立方体，在零售数据分析中是一种有用的数据结构，因为它方便了带有复杂条件的聚集上的分析。

图2 三维数据立方体

3.促销活动的有效分析

零售业经常通过广告、优惠券和各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。认真分析促销活动的有效性，有助于提高企业利润。多维分析可满足这方面分析的要求，方法是通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况。此外，关联分析可以找出哪些商品可能遂将假商品一同被购买，特别是与促销活动前后的销售向比，它广泛应用于购物车或事物数据分析。

4.顾客保持力――顾客忠诚分析

通过顾客荣誉卡信息，可以记录下一个顾客的够买序列。顾客的忠诚和购买趋势可以按系统的方式加以分析。由同一顾客在不同时期购买的商品可以分组为序列。序列模式挖掘可用于分析顾客的消费或忠诚的变化，据此对价格和商品的花样加以调整，以便留住老客户，吸引新顾客。

5.购买推荐和商品参照

通过从销售记录中挖掘关联信息，可以发现买某一品牌香水的顾客很可能够买其他一些商品。这类信息可用于形成一定的购买推荐，购买推荐可在Web、每周传单或收据上宣传，以便改进服务，帮助顾客选择商品，增加销售额。同样，诸如“本周热点商品”之类的信息或有吸引力的买卖也可以和相关信息一同，以达到促销的目的。

总之，与其他行业一样，零售业的竞争是信息获取和有效利用的竞争。数据挖据可以帮助商界经理们找到更合适的客户，也能获得对商务的洞察，帮助提高市场份额和增加利润。此外，数据挖掘能够帮助经理们了解顾客的群体特点，并据此制定价格策略；不是根据直觉，而是根据顾客的购买模式导出的实际商品组来修正商品排放；在降低推销商品开销的同时，提高总体推销的纯效益。