推断性分析 时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。构成时间序列的要素有两个：其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。 时间序列分析（time series analysis) 推断性分析 时间序列分析（time series analysis) 长 期 趋 势 季 节 变 动 循 环 变 动 不 规 则 变 动 上面为2003年6月到2005年9月各月销售额走势，从中我们可以到明显的周期波动趋势 时间序列分析的任务之一就是把影响时间序列波动的四个因素进行分析， 从而出现出其原来的走势，再对下个月的销售进行预测，下图是分离了四种影响因素的 销售走势，其走势比没有提出季节波动要平稳得多，我们就在此基础上再用上面的回归 分析建立模型进行预测 通过回归分析我们建立模型为： Y=1410.82+1.59*T，其中：T表示时间 通过计算，预测到10月、11月的销售额1919、1925、 10月份的实际销售为2040，可见预测具有一定的准确性！ 差异比较分析 差异性分析核心：将性质接近的数据尽可能放在一起做比较，不一致的数据分开。

从而为我们执行差异化的各项政策提供量化依据。 差异比较分析（difference compare analysis) 如：………… 05年 03年 04年 单位：万元 05年 04年 03年 单位：万元 05年 04年 03年 单位：元 商品数据分析现有应用 区域名称 地区 秋1 进量 销量 消化比 存量 北区 哈尔滨 565 381 67% 184 长春 777 575 74% 202 沈阳 483 279 58% 204 济南 1076 857 80% 219 青岛 581 515 89% 66 郑州 641 477 74% 164 北京 2484 1661 67% 823 合计 6607 4745 72% 1862 地区累计进销存报表 单款周销售跟踪分析 导入期 成长期 成熟期 衰退期 店铺05春 05夏一 05夏二 05夏三 05夏四 旧款 销量 占比 销量 占比 销量 占比 销量 占比 销量 占比 销量 占比 北京国贸商场 14 8% 4 2% 22 13% 32 19% 86 51% 12 7% 北京崇光百货 16 9% 4 2% 15 8% 40 22% 67 37% 40 22% 小计 30 9% 8 2% 37 11% 72 20% 153 43% 52 15% 长春卓展广场 26 31% 15 18% 6 7% 13 16% 8 10% 15 18% 长春国际商厦 5 19% 1 4% 7 27% 5 19% 7 27% 1 4% 小计 31 28% 16 15% 13 12% 18 17% 15 14% 16 15% 7月4日—7月10日店铺销售占比周报表 款号 昆明 重庆 进 销 存 消化比 进 销 存 消化比 A105-U1N05 8 2 6 75% 6 3 3 50% A105-U1O04 4 1 3 75% 6 6 100% A105-U1O05 10 3 7 70% 6 3 3 50% A105-U2A05 10 1 9 90% 2 1 1 50% 地区单款进销售存报表 周销售额对比 秋二各地消化分析 THANK 如何分析销售数据与报表 九派壹线论坛: 主要内容（key content) 第一建立对数据及报表的认识； 第二加强对数据分析的重视程度； 第三熟悉分析工具的使用； 第四形成理性分析的思维； 目标 主要内容（key content) 第一数据的定义及分类； 第二数据表现形式 第三数据传递的两种方式 第四数据分析之目的； 第五数据分析之基本流程 第六数据分析方法及应用 内容 第一节数据的定义及分类 定义：数据是对客观现象进行计量的结果 特征：没有规律，比较凌乱，不便于阅读、也不 便于理解和分析第一节数据的定义及分类 数据的分类 A：定类尺度 B：定序尺度 C：定距尺度 D：定比尺度 第二节 数据的表现形式 绝对数 时期数 时点数 时期数反映现象在某一时期内的总量，特征是可以累加 时点数反映现象在某一瞬间时刻上的总量，特征是不可以累加 第二节 数据的表现形式 相对数 比例（Proportion） 比率（Ration） 比例是总体中各个部分的数量占总体数量的比重，通常反映总体的构成或结构 比率是不同类别数量比值 第三节 数据传递的方式 报表 图表 第三节 数据传递的方式 报表是将杂乱的数据有条理的的组织在一张简明的表格内，充分利用和绘制好统计表是做好数据分析的基本要求，也是基础数据分析的最基本技能！ 报表传递的目的 第三节 数据传递的方式 将报表所传递的信息，更清晰、更直观的表达出 来，使受众很容易理解，从而达到和受众沟通的 目的 图表传递的目的 第四节 数据分析之目的 过往业绩评估、认识规律、发现不足与问题 销售现状监控与评估、发现问题、解决问题 销售预测，战略规划、为决策提供量化依据 第五节 数据分析的基本流程 界定分析的问题 确定分析的时间段 确定分析拟达到之目的 分析方法之选择 分析结果论证 提出解决问题整体方案 跟踪反馈 最终解决问题 第六节 数据分析方法及应用 描述性分析 推断性分析 描述性分析 频数分析（frequency） 数 据 排 序 及 分 布 均 值 分 析 数据排序(Rank) 数据排序是按一定顺序将数据排列，以便研究者通过浏览数据去发现一些明显的特征趋势及解决的线索； 在这里，我们要注意排序与排名的区别 前者可以重复 后者不可以重复 描述性分析 如：10月全国店铺排名前10位的店有…… 店铺 销售额 排名 北京崇光百货 1,573,397 1 武汉新世界百货 1,061,241 2 济南贵和中心店 951,650 3 广州天河城 886,138 4 北京国贸商场 800,493 5 杭州大厦 737,777 6 大连百年城 699,084 7 上海中信泰富 680,216 8 昆明柏联广场 578,036 9 西安世纪金花广场 570,238 10 排序分析案例：10月店铺销售前10名 数据的分布特征探索 数据主要有两个分布特征，一是数据的集中趋势；二是数据的离散趋势 1、前者的测定指标主要有众数、中位数、平均值 2、后者的测定指标主要有极差、方差、离散系数等 我们在这里主要介绍一下我们在工作中可能要用到的方差，其公式如下： 我们可以利用这个指标来做预测和计划的差异合理化检验，也可以用它来衡量 各个地区销售波动大小 描述性分析 根据分析需要将数据按照某种特征或标准分成不同组数，同时可以计算各组的频数或频率，形成频数分布表。

根据数据的分组我们还可以根据研究的需要做各种各样的图表 在这里，向大家推荐一个数据分组的经验公式： 组数=K=1+LgN/Lg10 组距=（最大值-最小值）/K 数据分组和频数分析（frequency） 如：……… 销售区间 2005年10月 目标数量(家) 占比 实际数量(家) 占比 43.75~ 13 25% 17 33% 37.5~43.75 4 8% 7 13% 31.25~37.5 8 15% 2 4% 25~31.25 7 13% 6 12% 18.75~25 10 19% 7 13% 12.5~18.75 5 10% 10 19% ~12.5 5 10% 3 6% 合计 52 100% 52 100% 频数分析案例:10月销售区间关系 描述性分析 均值是全部数据的平均。可以分为三种： 一、简单算术平均数，各项数据的简单平均，应用最广泛二、加权平均数，加权算术平均数法是简单算术平均数法的改进。它根据观察期各个时间序列数据的重要程度，分别对各个数据进行加权，对于越近的数据，可以赋予越大的权重均值分析（average analysis) 描述性分析 三、几何平均数，它主要是用于计算比率或速度的平均。

如可以计算1996年例外成立以来到2005年，终端销售额的年平均增长速度，或一年中1-12月销售的平均增长速度公式如下：如………… 均值分析（average analysis) 均值分析案例：平均单价趋势 第六节 数据分析方法及应用 推断性分析 回归分析 （regression analysis) 时 间 序 列 分 析 差 异 比 较 分 析 推断性分析 1、回归分析以因果关系为前提，应用统计方法寻找一个适当的回归模型，对未来市场的变化进行预测。 2、回归分析具有比较严密的理论基础和成熟的计算分析方法；回归预测分析是回归分析在预测中的具体运用。 3、在回归预测分析中，预测对象称为因变量，相关的分析对象称为自变量。 回归分析根据自变量的多少分为一元回归分析、二元回归分析与多元回归分析门店销售数据分析ppt，4、但有时候二元回归分析被并入到多元回归分析之中；回归分析根据回归关系可分为线性回归分析与非线性回归分析。 日常销售中，根据上面的定义，我们可以知道销售额是一个因变量，而产品价格、投产数量、设计成本、门店装修费、店铺数量、店铺面积、店员数、推广费用、VIP数量及消费金额等等都是自变量，我们可以通过长期数据的积累，进行回归分析，从而确定那些因素是影

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！