数据蛙数据分析每周作业

第一篇:数据分析之数据化管理(读书笔记)

2019-03-10  本文已影响69人  夜希辰
好像是春天~~小梅

喜欢结合业务的数据分析,可以了解企业的商业模式,比仅仅是敲代码更活泼。下面是在学习《数据化管理》洞悉零售及电子商务运营做的笔记。

一、最近学习内容

前言:很多职场人士遇到问题的时候,不是主动找问题,而是习惯的编故事。比如当销售不好时,25.7%的人会归结于天气,22.1%的人会归结于客流,就是没有顾客,18.5%的人会归结于商品原因……
养成用数据说话的习惯非常重要,比如记录零售行业记录每个店——日销售分析表、月销售预测表、商品数据汇总分析表、会员数据汇总分析表、竞争对手数据调查表。

什么是数据化管理

数据化管理是指运用分析工具对客观、真是的数据进行科学分析,并将分析结果运用生产、营运、销售等各个环节中的一种管理方法

数据化管理的四个层次

零售行业有大量的地面一线销售人员,比如超市的促销员、商场的导购、专卖店的店员等,会出现各种问题,比如会利用公司的各种管理制度漏洞……如排班问题(数据化排班表)

作为数据分析员,我们不但需要数据分析,还需要为其他团队提供简单化、模板化的工具帮助他们进行管理,搭建数据化管理体系。

零售行业分析指标

零售行业是以周为单位不断循环的过程,无论是传统零售还是电子商务零售都是遵循这种规律。区别是传统零售一般周末是销售高峰,电子商务周末反而一般。

周权重指数

1、周权重指数是等于周一到周日每天的日权重指数相加
2、为了标准化管理,每个零售企业应该是统一的周权重指数。每个分店的周权重指数应该统一。
3、可以利用销售额或客流量数据来计算权重指数。如呼叫中心可用电话接通数的数据,电子商务网站可用访问数据等来计算权重指数。
4、周权重指数的计算:

周权重指数计算方法

日销售数据的规律性,首先要剔除每个月的异常数据后在做分析

二、学习感悟

最近一周可能是疲劳期,可能是因为面试,总之打开电脑都没心思学习,不想看电脑,还好现在状态调整过来了——会看书会做笔记。
每个人都有自己的情绪,一个人承受就好。
这周收到3个面试,有个面试因为工作的原因没敢跑出去。收到一个复试挺开心的

没自信的原因是没找到自己行业的优势,没优势就靠努力进去对吧。和跟转行的同学爱就行了对吧

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