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服装企业销售分析案例

更新时间:

本文通过“分析某服装企业销售数据,根据分析结果制定下一个财年的经营方式”示例,为您展示如何使用DataV-Note(智能分析)平台进行数据分析及可视化展示,并将分析结果生成报告进行导出或分享。

准备工作

开始本示例前,您需完成以下准备工作:

  • 已准备待分析数据

    本示例采用某服装企业销售业绩的模拟数据,包含销售日期、销售额、所属小区、毛利和品类等字段,描述了该企业当前财年在各小区的整体销售情况。您需通过对该数据进行深入分析,以制定下一个财年的经营方向。请单击服装企业销售数据,下载示例数据至本地,并修改名称为服装分析数据.csv

  • 已开通DataV-Note服务

    您需通过DataV-Note执行相关分析操作。开通服务请参见开通DataV-Note(智能分析)服务

  • (可选)已创建工作空间

    DataV-Note的工作空间用于管理业务数据、管理成员权限、管理项目,每个工作空间对应一个全新的控制台。若您需管理不同类别的业务数据,可创建多个工作空间,实现业务数据隔离。开通DataV-Note后,平台会提供一个默认的工作空间,您可直接使用。本文示例使用默认工作空间执行相关操作。您也可按需创建新的工作空间,详情请参见创建工作空间

  • (可选)若使用RAM账号执行开发操作,需添加该账号至相应工作空间并授予开发者角色权限。添加用户并授权,详情请参见成员管理

操作流程

您可通过如下操作,完成对某服装企业销售数据的分析,快速体验DataV-Note的相关功能。

  1. 步骤一:新建项目

  2. 步骤二:导入数据

  3. 步骤三:分析数据

  4. 步骤四:生成分析报告

步骤一:新建项目

项目是DataV-Note进行数据分析的基本组织单元,您的所有分析操作均需在某个项目中执行。

  1. 登录DataV-Note控制台

  2. 在左侧导航栏单击新建项目,输入项目标题及描述。

    本文示例项目标题为服装企业销售分析,实际使用时,您也可按需自定义标题。

  3. 单击确定,完成项目创建。

    项目创建完成后,将自动跳转至项目编辑界面。在该界面,您可进行后续的数据导入、分析等操作。

步骤二:导入数据

您需将准备工作中下载的示例数据(即服装分析数据.csv)导入至您的项目中,进行后续数据分析。

数据集image图标)页签,单击image图标,按照界面指引上传本地数据。数据导入成功后,将存放至文件数据集下。

步骤三:分析数据

数据导入成功后,您可根据业务需要进行相应数据分析操作。

说明
  • 进行数据分析时,DataV-Note会根据您选择的数据源适配相应语法。本文示例的项目数据集采用DuckDB语法

  • 在DataV-Note中,所有的数据分析语句都将在分析单元中执行。更多分析单元的介绍,请参见分析单元使用

本文示例通过查看销售数据概况生成查询结果集,后续基于该查询结果集进行各小区销售排名、各小区销售趋势、各品类销售排名、各品类销售趋势、各小区毛利排名、各品类毛利排名等维度的查询分析,确认小区和品类两个维度的销售业绩。

基于销售数据生成结果集

您需通过如下操作,查看销售数据概况,并生成结果数据集retail。后续会基于该数据集执行相关分析操作。

  1. 创建SQL分析单元。

    单击服装分析数据.csv后的image图标,选择创建SQL查询,平台会自动创建分析单元,生成查看当前CSV文件的SQL语句并展示运行结果。 image

    示例代码如下。

    SELECT * FROM "服装分析数据.csv"
  2. 分析查询结果。

    在分析单元中按下图步骤操作,可查看不同维度下商品的销量情况,获取高价值数据。例如,生活馆比时尚馆的销售占比高、卖的最好的品类为男士配饰等。image

  3. 修改结果数据集名称。

    单击输出结果数据集名称,修改其名称为retail,便于后续编写SQL,进行相关分析操作。image

查看各小区销售排名

  1. 在项目操作界面,按下图步骤,创建新的SQL分析单元,并选择数据源为项目数据集image

  2. 查看各小区销售排名。

    根据retail结果数据集的数据,查询并统计不同小区的销售额,并按照销售额总和降序排列。

    示例:将所属小区列命名为小区,计算每个小区的销售额总和,将结果列命名为total_sum,并按照销售额总和从高到底排序。

    image

    代码如下。

    SELECT "所属小区" AS "小区", SUM("销售额") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "所属小区" ORDER BY total_sum DESC
  3. 通过图表展示查询结果。

    1. 单击SQL分析单元中的image图标,切换为图表展示。

    2. 单击image图标,进入图表编辑界面。

    3. 配置图表样式。

      示例更换图表为分组柱状图,并对销售额总和降序排列。同时,更改图表标题及描述信息。

      • 图表标题:更改为各小区销售排名

      • 图表描述示例:从全国各小区排名来看,上海排名第一。上海是中国最发达的城市之一,具有较高的人均收入和消费水平。男性消费者拥有更高的购买力,更可能购买品牌或高端男士服装。上海的工作和居住人口可能有较高比例的职业男性,他们需要正装或商务休闲装以满足工作场合的着装要求。整个上海市场超过东北、中南、西北的销售额总和。需要在未来继续重点投入。

      说明
      • 使用图表展示查询结果时,DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致,则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。

      • 双击图表标题或描述,即可编辑相应内容。

      image

查看各小区销售趋势

  1. 在项目操作界面,按下图步骤,创建新的SQL分析单元,并选择数据源为项目数据集image

  2. 查看各小区销售趋势。

    根据retail结果数据集的数据,查询并统计不同小区的销售趋势。

    示例:将销售日期列命名为日期,将所属小区列命名为小区;计算每个日期各小区的销售额总和,将结果列命名为total_sum,并按照日期和小区进行分组展示。image代码如下。

    SELECT "销售日期" AS "日期", "所属小区" AS "小区", SUM("销售额") AS total_sum FROM retail GROUP BY "销售日期", "所属小区"
  3. 通过图表展示查询结果。

    1. 单击SQL分析单元中的image图标,切换为图表展示。

    2. 单击image图标,进入图表编辑界面。

    3. 配置图表样式。

      示例更换图表为折线图,并按照日期和小区呈现销售额总和。同时,更改图表标题及描述信息。

      • 图表标题:更改为各小区销售趋势

      • 图表描述示例:从2017年全年数据来看,华北区域在7月份有一个明显的销售下降。结合当年天气来看,这期间夏季降水较多,对人们出行影响较大,对服装销售造成了一定程度的影响。

      说明
      • 使用图表展示查询结果时,DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致,则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。

      • 双击图表标题或描述,即可编辑相应内容。

      image

查看各品类销售排名

  1. 在项目操作界面,按下图步骤,创建新的SQL分析单元,并选择数据源为项目数据集image

  2. 查看各品类销售排名。

    根据retail结果数据集的数据,查询并统计不同品类的销售额,并按照销售额总和降序排列。

    示例:将品类描述列命名为品类,计算每个品类的销售额总和,将结果列命名为total_sum,并按照销售额总和从高到底排序。

    image

    代码如下。

    SELECT "品类描述" AS "品类", SUM("销售额") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "品类描述" ORDER BY total_sum DESC
  3. 通过图表展示查询结果。

    1. 单击SQL分析单元中的image图标,切换为图表展示。

    2. 单击image图标,进入图表编辑界面。

    3. 配置图表样式。

      示例更换图表为分组柱状图,并对销售额总和降序排列。同时,更改图表标题及描述信息。

      • 图表标题:更改为各品类销售排名

      • 图表描述示例:从销售品类来看,公司的传统优势品类“男士配饰”仍然位居第一,去年新增的“儿童服装”品类增长速度较快,2017年已经排名前三。

      说明
      • 使用图表展示查询结果时,DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致,则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。

      • 双击图表标题或描述,即可编辑相应内容。

      image

查看各品类销售趋势

  1. 在项目操作界面,按下图步骤,创建新的SQL分析单元,并选择数据源为项目数据集image

  2. 查看各品类销售趋势。

    根据retail结果数据集的数据,查询并统计不同品类的销售趋势。

    示例:将销售日期列命名为日期,将品类描述列命名为品类;计算每个日期各品类的销售额总和,将结果列命名为total_sum,并按照日期和品类进行分组展示。

    image

    代码如下。

    SELECT "销售日期" AS "日期","品类描述" AS "品类", SUM("销售额") AS total_sum FROM retail GROUP BY "销售日期", "品类描述"
  3. 通过图表展示查询结果。

    1. 单击SQL分析单元中的image图标,切换为图表展示。

    2. 单击image图标,进入图表编辑界面。

    3. 配置图表样式。

      示例更换图表为折线图,并按照日期和品类呈现销售额总和。同时,更改图表标题及描述信息。

      • 图表标题:更改为各品类销售趋势

      • 图表描述示例:

        从全年来看,“男士配饰”品类销售始终平稳,而“儿童服装”品类呈现了一定的季节性。其中可能存在的原因如下:

        • 季节因素:

          • 儿童服装的需求往往受季节变化的影响显著。例如,在换季时期,如春季和秋季,父母可能会为孩子购买新衣服,以适应温度变化。

          • 学校的暑假和寒假开始前后,儿童服装的销售可能会增加,该时期为家长更新孩子衣服的常见时期。

        • 节假日和特殊活动:

          • 具有商业促销属性的节假日。例如,春节、国庆节、儿童节、圣诞节等,往往会带动儿童服装的销售。

          • 学校举办的活动或特殊节日。例如,开学季、运动会等,也可能增加特定类型儿童服装的需求。

        • 产品更新换代:

          • 儿童成长速度快,服装尺码更新换代的频率高于成人服装,这可能导致儿童服装的销售波动。

          • 新产品的推出和旧产品的淘汰也会对销售数据产生影响。

      说明
      • 使用图表展示查询结果时,DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致,则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。

      • 双击图表标题或描述,即可编辑相应内容。

      image

查看各小区毛利排名

  1. 在项目操作界面,按下图步骤,创建新的SQL分析单元,并选择数据源为项目数据集image

  2. 查看各小区毛利排名。

    根据retail结果数据集的数据,查询并统计不同小区的毛利排名,并按照毛利降序排列。

    示例:将所属小区列命名为小区,计算各小区的毛利总和,将结果列命名为total_sum,按照小区进行分组展示,并按照毛利总和从高到底排序。

    image

    代码如下。

    SELECT "所属小区" AS "小区", SUM("毛利") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "所属小区" ORDER BY total_sum DESC
  3. 通过图表展示查询结果。

    1. 单击SQL分析单元中的image图标,切换为图表展示。

    2. 单击image图标,进入图表编辑界面。

    3. 配置图表样式。

      示例更换图表为分组柱状图,并对毛利降序排列。同时,更改图表标题及描述信息。

      • 图表标题:更改为各小区毛利排名

      • 图表描述示例:从全国各小区排名来看,上海毛利排名第一。根据之前的查询分析结果,上海地区的销售业绩最大,毛利也是最大的。

      说明
      • 使用图表展示查询结果时,DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致,则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。

      • 双击图表标题或描述,即可编辑相应内容。

      image

查看各品类毛利排名

  1. 在项目操作界面,按下图步骤,创建新的SQL分析单元,并选择数据源为项目数据集image

  2. 查看各品类销售排名。

    根据retail结果数据集的数据,查询并统计不同品类的毛利排名,并按照毛利降序排列。

    示例:将品类描述列命名为品类,计算各品类的毛利总和,将结果列命名为total_sum,按照品类进行分组展示,并按照毛利总和从高到底排序。

    image

    代码如下。

    SELECT "品类描述" AS "品类", SUM("毛利") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "品类描述" ORDER BY total_sum DESC
  3. 通过图表展示查询结果。

    1. 单击SQL分析单元中的image图标,切换为图表展示。

    2. 单击image图标,进入图表编辑界面。

    3. 配置图表样式。

      示例更换图表为分组柱状图,并对毛利降序排列。同时,更改图表标题及描述信息。

      • 图表标题:更改为各品类毛利排名

      • 图表描述示例:男装的高毛利是由于我们公司品牌定位在高端市场,相关产品定价较高,凸显了男装的高品质、品牌价值和独特性,因此可获得较高的毛利率。

      说明
      • 使用图表展示查询结果时,DataV-Note会根据您的查询语句自动推荐图表样式。若自动推荐的样式与本文示例的图表样式一致,则可忽略下图中序号1~3的样式设置操作。

      • 双击图表标题或描述,即可编辑相应内容。

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根据上述查询分析可得出如下结论:

与去年同期相比,公司的销售额显示出稳定的增长趋势,毛利也有所提升,公司整体经营状况良好。毛利率保持相对稳定,表明成本控制得当,产品定价策略有效。

公司的销售表现显示出积极的趋势,尤其是在某些高增长地区和品牌方面。然而,在某些方面仍存在改进空间,包括某些地区的销售策略、产品种类多样性以及新兴市场的开拓。建议增加对高增长地区和品牌的投资,并针对表现不佳的地区和产品类别制定具体的改善措施。同时,应密切关注竞争环境的变化,灵活调整市场策略,以保持公司的竞争优势。

步骤四:生成分析报告

分析操作执行完成后,您可将分析过程发布为分析报告,并导出或分享给他人查阅。

  1. 单击分析界面右上角的预览&发布,将分析结果生成可视化的分析报告。

  2. 在报告界面单击右上角的image图标,即可将该报告导出为指定格式或分享至所需应用。

    说明
    • 导出:仅支持将分析报告导出为JPG格式的图片或PDF。

    • 分享:仅支持将分析报告分享至邮箱、钉钉或微信。您也可在分析过程发布为分析报告后,将生成的报告链接分享给他人。

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