今天学习如何通过数据透视表实现表格的形式汇总数据分析如下图的效果：

一、首选创建数据透视表：为了方便查看，选择新工作表

二、设计-报表布局-以表格形式显示，如下图：

下图显示出来，但是看起来不是很直观，有汇总显示，如何去掉汇总，再有如果做二次数据函数取数的话，那就要标签内的文本内容完全显示，如何处理呢？

设计-分类汇总-不显示分类汇总

设计-报表布局-重复所有项目标签

三、去掉汇总，标签内显示重复项目效果如下：

四、日期如何以月份显示，采购日期右键单元格式-数字-日期-类型选择 2012年3月，确定。如下图：

如果你创建组合的，只能以单独的列显示年、月。

五、如何选择经典数据透视表布局进行拖拉效果：数据表右键选择数据透视表选项-显示-经典数据透视表布局打√即可。

文 | 帆软数据应用研究院 船长

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浙江天正电气股份有限公司（下文简称浙江天正），是中国工业电器行业规模最大的企业之一，是中国低压电器行业的领军企业。旗下有四处电气工业园：温州、嘉兴、上海、南京，低压电器行业业务以配电与工业控制为主。

2017年4月份，在温州，企业信息化交流会上，浙江天正电气控股的李书育谈起天正电气曾经面临的数据分析的挑战，分享了一年来的实践经验。

项目背景

浙江天正1999年成立，信息化也经历了近18年。浙江天正先后建设了大大小小十几套信息化系统（信息化应用简图如下），其中核心系统有四个：ERP（企业资源计划）、PLM（产品生命周期）、CRM（客户关系管理）、EAP（管理信息门户）。系统越来越多，数据越来越多，但是总感觉想要的数据却不足。我们总结有三个原因：

一个是我们认识提高了，需要的数据维度、来源变多了，我们总在探索用引进新数据来支撑业务管理和业务决策；

二个是公司管理在精细化，需要越来越多个过程监控和管理数据；

三个是经营决策方式在变，不是数据不足，而是领导需要的决策报表不足。

这三个原因的意义我们也做了深入分析：

第一个原因，是我们做数据分析的真正业务驱动力；

第二个原因，是企业当下做精细化管理的实实在在的需求；

第三个原因，既是我们数据分析项目面临的压力，也是推动项目实施的动力

数据分析项目认知

数据分析项目，虽然最终表现形式会是各种报表。但其中不同层次的报表是为了满足不同层次的需求。通过数据分析项目，可以满足下面前三个层次的需求，通过人工报告来解决第四层次需求，通过经营实践，来探索满足第五层次需求的实践方案。前三层次需求便于实践，可以主要依托市场现成商业数据分析工具，而第四层和第五层整个业界也仍在摸索之中。

第一层：发生了什么? 通过对企业现有数据进行整合，以固定报表、数据图表、仪表盘的方式呈现企业过去一段时间的经营指标。

第二层：为什么会发生? 通过即席查询、钻取，对各指标进行关联分析，挖掘指标间关系，发觉导致问题发生的关键指标。

第三层：正在发生了什么? 通过设立指标预警和自动提醒来告诫企业某个业务某个指标处于什么状态，通过易于交互的平台及时发出预警。

第四层：将会发生什么? 通过预测分析、数据挖掘技术来对一些数据指标做预测分析、模拟分析，告知业务将来的走势。

第五层：希望发生了什么? 我们对系统提出经营目标，借助系统，以事件驱动，战略和战术结合，让系统分解执行。

场景应用

基于前3个层次的数据分析需求，天正实践了销售主题分析、财务主题分析、生产主题分析、业务数据填报、车间制造看板、移动集成应用六个板块。其实2011年开始，我们用的是IBM的产品，已经完成了一些销售主题数据分析工作。当时我们深受IBM较高的产品费和服务费困扰，我们大胆做了新尝试，先选用水晶报表，但功能效果不足，2012年开始用帆软做数据分析。截至到2016年，我们不仅全部替换了销售、财务等传统主题分析，还做了应用创新。下面重点分享一下业务填报、生产分析、制造看板三个板块的创新。

业务数据填报

填报也算数据分析范畴吗？我们企业不争论这个概念，看的是实际效果。虽然我们也早已上线了各种业务系统，里面有丰富的业务数据。但我们面对不可否认的事实：企业中依然存在大量的Excel报表。这其中大部分都是汇总统计数据之用。从一个不是很起眼，但效果显著的财务填报管理来说起。

从财务经理处得知，公司的财务承兑汇票信息每天管理让她操心，稍有不注意就会有逾期风险。要经常查看财务系统，然后记录在Excel里面，总是悬着心工作。我们追问：为什么不用现成的财务系统呢？得知，不方便使用，麻烦。我们怎么从流程、管理上解决的呢？调研了财务的Excel报表，我们用帆软的填报功能做了采集页面，增加了审核流程，最后将审核过的填报数据做分析报表，及时预警承兑汇票即将到期。几乎消灭了逾期事件。这个事情给我们带来启发：企业数据分析平台，是需要能够采集数据的。灵活的采集企业经营中数据，为后续数据分析做好支撑。为什么不在原系统二次开发呢？成本太高，技术难，而且风险大。

生产主题分析

生产，也是我们企业的生命线。嘉兴作为重要的生产基地，备受公司领导关注。因为公司产品市场认可度高，订货量大，我们经常出现供不应求的状况？如何在现有生产条件下优化？我们首先执行的的方案是合理安排生产计划，最大限度保持全年高效生产。我们分析浙江嘉兴区事业部欠货前4名，分析系列元器件欠货前5名，适时调整生产。监控库存占比以及同上日欠货对比，在生产安排计划层面平滑安排生产，削弱不规律订单对生产的影响，保证全年的最大产出。

车间制造看板

浙江天正正在做精细化管理，正在打造“透明工厂”。那怎么才算是“透明工厂”呢？我们定了两个目标：一是公司领导可实时电脑查看车间工作绩效信息；二是车间员工可实时大屏查看生产线进度数据。两个目标具体怎么实现？首先，我们都是需要明确采集哪些数据做报表，协调取数，这个需要跨多个系统来实现。其次是具体的报表样式。最后也比较关键，是什么终端展现形式。我们生产车间，安装了电子显示器，讲实时生产数据显示出来，每5秒钟更新，各个生产线，各个车间进度一目了然，同时能及时分析出预期交工数据量和预期完成率。在领导办公室，我们采用网页版报表，领导只要点开页面即可查看。同时，还把报表集成到了移动端钉钉应用中，让领导能随时在手机上查看生产状况

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对于一家店铺来说，智能数据分析其实包括很多方面的：销售分析、会员分析、产品分析，那么怎么做到让这些数据一目了然呢？下面小编就要为大家说说通过德客会员管理系统，是可以实现的。

销售统计分析

对于销售报表、退货报表、计次报表、充值报表、充次报表、每日对账单的数据都是一目了然的，还可以查看每个时间段的相关数据，导出相关数据的报表。

会员统计分析

从列表切换至统计图，一键搞定。在时间段内，可清晰查看散客与会员销售比重、销售笔数、销售额、销售毛利、每个会员的消费详情。

产品统计分析

在时间段内，商品销售笔数丶销售额丶销售毛利等直观显示，有利于您通过商品数据，对店铺商品销售方面做出切实调整；也可以导出相关数据的报表；还有产品类别分析，可以查看不同产品类别的销售详情。

围绕大数据分析，德客会员管理系统为经营管理者提供智能高效的分析数据。数据对于商家而言是一笔无形资产，利用好数据是实现精细化管理的基石，也是核心竞争力的基础。通过洞察数据背后的逻辑、规律和趋势，用数据来指导和决策商业经营管理。

门店的数据报表，包括各部门每周/每月的销售额、毛利、毛利率、日比、周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划等，对于门店管理来说是至关重要的。而往往最能直接暴露门店经营问题的，就是门店经营数据了，面对门店的一张张报表，如何从繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法，即如何做好门店数据分析，这对当下企业的门店管理来讲，是一门生意经。

基于此，帆软FineBI商业智能产品提供了企业级的门店智能数据分析的解决方案：通过鼠标点击和拖拽就能够轻松掌握门店分时段营业分析、门店综合营业分析、门店报废商品分析、门店综合管理驾驶舱等等一系列的数据，在经营和管理门店运营的过程中真正做到数据在手，胸有成竹。

方案内容

企业门店智能数据分析干货内容：

1.企业如何快速搭建门店智能数据分析平台？

2.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成基础数据分析？

3.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成综合数据分析？

4.如何让门店领导直接对接门店数据库快速完成即席数据分析？

5.如何让企业门店智能数据分析成果实现团队协作共享？

方案效果及实现说明

1.企业如何快速搭建门店智能数据分析平台？

这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加人事管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。分配好对应数据权限之后，用户即可直接在浏览器前端来对这些人事数据进行即席的多维探索分析。

以本方案为例，如上图所示，我们在人事管理业务包中添加好门店主档信息表、综合营业分析表、日期信息表、小时维度表、报废商品数据表、营业日数据源表等数据，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。

最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的门店管理业务包的权限分配给门店部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将门店部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。

2.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成基础数据分析？

a.门店分时段营业对比分析

门店经营的第一项基础且重要的工作，就是门店管理者需要对日常时间范围内的销售情况进行把控，熟悉各个时间段门店的销量状态。特别是对于特定的一些节假日举行的促销活动，我们更需要进行及时关注和跟踪，这样才能根据以往的经验更好地去策划未来的活动，取得更好地活动效果。

如上图所示的门店分时段营业对比分析，我们可以通过FineBI的时间控件进行任意日期的内的门店经营效果比对，追踪各个门店的实时经营状态。除了小时的粒度之外，针对不同星期的门店经营业绩进行分析对比（上图所示，周一的门店经营整体状态明显由于其他星期），以便优先选择活动效果最佳的时间。

b.门店报废商品分析

为了更好地对各个门店的销售商品进行优化，我们需要对报废商品进行一些数据分析。如上图所示，我们可以通过仪表盘合计出时间区间内的报废总金额，同时用对比柱状图过滤出报废商品Top10的商品，重点观察和监督。营业部方面，试用饼图统计出各个营业部的报废金额分布情况，着力对报废商品问题严重门店进行商品整改和优化。

c.门店信息查询

对于门店的信息查询，我们可以试用FineBI内置的地图进行基于地理位置的数据分布统计，另外通过明细表组件展示各个门店开设的详细信息（门店名称、大区名称、中区名称、小区名称、门店地址等）。

3.如何让门店管理人员直接对接门店数据库快速完成综合数据分析？

a.门店综合营业分析

接下来我们来进行门店的综合营业数据分析，如上图所示，我们使用仪表盘组件合计总的营业净额，使用柱状图降序统计各个门店的营业额数据情况。对于日期区间范围内各门店营业净额的数据，我们使用堆积柱状图进行统计，以对比分析每天各个门店的营业净额数据。销售结构（销售毛额、营业净额、折扣金额）和销售品类（一般商品销售金额、饮料销售毛额、食品销售毛额）的分析，我们使用折线图进行基于每天的数据对比分析即可。

b.门店经营目标达成分析

如上图所示，我们再来做企业各大区门店经营目标达成的数据分析。由于我们的门店营业部有三级分类，那么这边选择多层饼图来进行三级营业部下的目标达成率分析最合适不过了。各个门店的营业净额方面，使用组合图的对比柱状图分析各个门店的目标金额和营业净额数据，使用组合图的折线图分析各个门店的目标达成率（目标达成率=营业净额/目标金额）。

4.如何让门店领导直接对接门店数据库快速完成即席数据分析？

除了以上给大家介绍的制作一些企业常用的门店数据分析之外，FineBI最大的特性就是随时满足业务人员或者企业领导的数据即席分析需求了，通过轻松的托拖拽拽操作，就能生成丰富多样的数据分析可视化统计结果。

我们以上图的每日交易数量和销售毛额折线图统计场景为例，只需要将交易日期字段拖拽到分类轴，将销售毛额、交易数量拖拽到左右值轴，即可自动完成分组统计，真正做到想看数据“不求人”！

5.如何让企业门店智能数据分析成果实现团队协作共享？

企业的各项工作，主要由各部门团队分工协作完成，彼此之间需要很好地进行沟通和配合，那么FineBI是如何帮助企业将门店智能数据分析成果实现团队协作共享的呢？

以上图所示的门店管理中心驾驶舱为例，展示了企业的产品销售种类统计、门店毛利统计、地区销售额统计、月度销售额/毛利额统计等等多个核心的门店管理分析指标。那么门店管理人员通过FineBI做好的一个门店管理里中心驾驶舱之后，其实在FineBI中可以非常便捷地将它分享给相关部门或者指定人员的。

例如我这边想把它分享给企业的领导人员，那么可以在FineBI的仪表板中将做好的门店管理中心驾驶舱模板点击分享给领导部门的Tom，然后点击确定即可。这样一来，领导部门的Tom登录之后就能收到门店管理人员给他分享的门店管理中心驾驶舱了。

施老师：

在平常的办公中，经常有学员问我，怎样做一份让领导眼前一亮的数据分析报表，而且是自动的。下面就由宁双学好网施老师来教你。

一、首先打出一份员工产量统计表

二、然后把员工姓名复制一行到下面的位置，右边打好筛选月份，

三、然后在下方输入公式：=VLOOKUP($J$2,$B$2:$G$8,COLUMN()-1,0)，鼠标往右拉，得出员工一月份的产量，然扣右边用【数据】- 【数据有效性】算出筛选月份的序列。

四、然后点击插入菜单【图表】-【柱型图】，选择下方的一月，就自动生成柱型图表

五、将图表的底纹填充好看一些

最后我们可以点击筛选月份，点击什么月份就会出现该月份的柱型数据。是不是很方便啊。

一到月底，各位运营小伙伴们就开始慌了~各种报表总结做不完不说，还要做下个月计划目标，怎么做？拍脑袋吗？

当然NO!制定销售目标必须根据各区域各门店的历史营业数据！

但数据哪里来？

翻出以前累积的一张张报表逐个查看分析？！现在，用甩手掌柜分析型报表，分分钟理清各维度营业数据，基于这些“聪明”的数据，让你快速做好下月目标设定哦。

甩手掌柜报表

告诉你下个月销售目标定多少

要制定出下个月的总体销售目标，可以通过甩手掌柜报表销售分析模块，查看今年各月销售额同比环比的数据变化，例如，今年6月销售额同比增长了40%，环比增长了18%，那下个月的销售目标也要遵循这个百分比换算得出预估。通过全年各个月份的销售额环比同比数据，能为制定下个月平均销售目标做充分依据。

告诉你如何分解目标到每一天

敲定总体销售目标后，要科学的把月度总目标分解到每周，甚至每日。甩手掌柜周销售趋势分析，可以精确看到4周每1天的销售趋势变化，能让你快速把月销售额科学的分解到每1周、每1天。如上图可以看出，在周二和周四每个月的销售都差不多，那么下个月的每个周二周四也可以设置差不多的销售目标。

目标制定并且分解完成后，运营者要考虑通过什么样的方式实现目标，通过甩手掌柜报表，你可以快速找到以往运营中的问题，作为下个月提升销售的突破口。

告诉你为实现目标该做什么

找到拉升销售的“关键顾客”

甩手掌柜会员分析模块，让你对会员销售情况一目了然。如上图，发现上个月会员销售额和客单量占比都很低。且会员活跃度显示，上个月有消费的会员中，91%都只消费了1到4次，会员消费频率很低。所以，下个月可以针对性的设计一些拉高会员回购率的活动，吸引会员重复消费。

找到拉升销售的“关键商品”

通过甩手掌柜报表商品分析模块，我们能快速识别上月哪些商品毛利高销售好，哪些商品毛利高却销售频次低，基于这些数据，完全可以找出类似上图绿色泡泡代表的红豆珍珠奶茶（毛利高，消费频次低的单品）作为下个月的主推单品，赢取更高利润的同时，打造一个新的准爆款单品。

甩手掌柜报表已全面上线，打开甩手掌柜报表（新）就能直观获取到各种经营分析数据。

不过，想要让甩手掌柜报表真正物尽其用，还是赶紧根据现有数据设定好下月目标吧！这样，就能在下个月跟踪目标达成进度了，点我了解如何实时跟踪销售目标达成情况。

为什么有的报表好用，有的报表不好用，有的企业会做一堆乱七八糟的报表，最近经常会思考这些问题。

有人说数据分析，为了开源节流，这个没有错，今天我从另外一个角度解读。数据分析，是为了应对风险(说明：风险与机会是一起的。PMI中将其共同列为风险管理，本文所有风险与机会同义)，开源节流的每一次操作每一个节点，也是风险。

企业经营，风里来雨里去，免不了碰到大大小小的机会和风险，抓住机会躲避风险是每个企业以及个人的毕生追求。

PMI中将风险归为以下几类：

已知的已知风险

未知的已知风险

未知的未知风险。

本文将数据分析，也归纳为三层需求

第一层需求：应对已知的已知风险

可以将这一层需求看作为被动使用的数据，拿零售行业的场景举例：

采购员要进行采购，没有数据作为参考，只能进行盲目采购，那商店的缺断货、商品积压的风险一定出现。所以采购员需要通过数据查看各类商品的销售情况、库存情况、可售天数情况进行判断，以此决定采购需求，避免错误的商品采购所导致的商品缺断货、高库存等风险。此为通过数据来应对已知的已知风险。

对于企业之中，这类的应用特别多，多到部分企业会忽略这是一种数据分析的应用。企业中常用的业务系统比如erp等软件系统，也会自带一些简单的数据查看类报表，其作用也是很大程度上来应对这一类风险。

但是，从另一个角度去看，这类风险的应对也有很大的优化空间：

风险应对的效率：提升风险应对的效率，是提升应用标准化的一个体现，当一个应用难以使用时，容易造成人员惰性，取巧而放弃使用，从而提高了风险发生的概率。

复杂的已知的已知风险的应对：绝大部分企业并没有将数据覆盖所有的已知风险，举例：新品的引进，新品的引进为商店带来新的盈利点，但是错误的引进甚至会带来负面效应。大部分企业的新品引进并没有一个很好的方案来应对：通过数据进行品类关联并对比，可以看出本店铺对于市场上销量靠前的商品的缺货情况，本店已有商品的市场占有情况，从而可以优化新品引进的策略。这一类的应用还有很大的空间，这也就是为什么很多企业乐于同行之间的交流，希望彼此可以互通有无，发现类似数据场景的应用。

第二层需求：应对未知的已知风险

这一类数据一般为主动使用的数据，更多的是周期性使用的数据，常见的比如领导们常看的日报表、周报表等。

企业的风险发生的概率是分布在每一天的，但是它每一天都可能发生也可能不发生，例如部分员工的消极怠工、部分商品的质量异常、个别门店突然面临的对手竞争等。这一类风险当然是希望在发生的最短时间内就可以发现并且应对。所以企业中产生了大量的这一类型的报表需求。

这类报表也很常见，但是他们价值的体现不如第一层需求类来的直接，这一类报表经常被浏览，但大部分情况是没有发现风险的，所以有时会产生一种这类报表没什么用的感觉。

在我们所遇到的项目中，这类需求报表占比是很多的，也是争议最大的。领导层所需要看的日/周/月报类报表相对还好，毕竟是每天都会有人看，并且作为企业数据监督和追踪的一种形式。

此外，还会有很多分析类的报表也属于这一层级，比如商品的价格带分析：找到某类商品的价格点，对比销售高点或销量高点，从而发现可能的商品价格分布的不合理或者货架摆放位置的不合理(价格点商品附近陈列丰富的商品可以给顾客带来商品丰富的感觉)。进一步调整商品价格分布以应对商品陈列或者价格分布的风险(机会)。

这类报表的应用难度比较大，因为经验或者知识储备的不同，对风险的认知和识别能力不同。同样以上面的价格带分析报表为例，其目的为应对陈列、商品价格分布、商品引进/采购、目标活动人群选择的风险。但是使用报表的业务人员没有形成对这些风险(机会)的认知，就造成了缺乏对该报表的数据解读能力，该报表便成为了一个花瓶报表，价值无法得到体现。

针对这一类报表，我的建议是场景化，让每一张报表背后都有它的风险机会描述，当自我不能解读的报表，也就不要指望业务可以解读并使用，并不是将一堆的指标都进行展示就能产生价值，它于落地的应用还相隔甚远。

第三层需求：应对未知的未知风险

这类需求近些年来大量出现，大数据概念被大多数人所重视也很大程度上是因为这一类需求。

风险的不可预测性使得大量人群希望通过技术的手段来帮助识别和发现风险。比如很多人希望通过聚类这类算法的应用，来形成用户画像，发现自己之前无法发现的特性，或者通过对商品关联的挖掘，发现未知的商品关联关系，从而调整商品布局以发现巨大的商机，比如“啤酒与尿布”(不知真伪)。

但是这类需求实现难度巨大，目前还属于少数互联网公司的专利，对于大多数企业尤其是传统企业而言，其实现成本是难以接受的，个别数据乙方可能会以此为诱饵进行宣讲，但就我所了解到的还难以形成很好的应用。

但是第三层需要要怎样处理？无论是机器还是算法很多都是对人对模拟，只是拥有更快的速度而已，所以相信通过人的作用可以弥补这一类需求。

同样以商品模块举例：除了我已知的商品价格、布局风险外，通过对商品价格分布那张报表的分析，发现在非价格点的价位(比如是10元)销量比正常值都高，正常情况10元价格商品的销量是价格点商品销量的1/5，但是报表显示这一期间的比例高达了1/3，通过进一步分析，发现是由于某一天活动对该商品进行打折促销，从而该商品销量上升，再进一步分析该商品的销量上升并没有给企业带来业绩的上升，该商品的周边商品销量基本没有变化，也就是该商品的连带率是很低的，同时该商品库存并非临保商品。通过调查发现是店长和供应商的私下协议而采取的促销行为。

以上只是举例，通过人的思考可以发现很多的未知的未知风险。这也就是近些年来bi产品的出现的原因，bi产品希望能够给业务人员一个灵活的数据应用环境，让他们的思考得到延伸和数据上的支持，从而应对未知的未知风险。

当然，理想情况如此，很多企业并没有将bi产品应用成为以上的价值。原因很多，主要的是包括业务人员没有分析意识、没有一个很好的分析入口(不做进一步解读)。

综上：

我将对数据分析的需求分为三层，每一层的使用难度也都有不同，越向后越容易产生“这个报表没什么用”的感觉。现实中，也有很大程度上确实是这个报表没法用，因为很多it人员也并没有理解我做好的报表是为了解决什么样的问题，只知道这个指标有用，我就展示给你看。所以这样的报表可能真的很难用。

我觉得，让数据发挥它的价值，可以尝试将数据与风险相关联，对风险进行数据化的解读，从而来让报表更加落地，更加可用。

ps：一切的文章都是我当时的想法，不能作为知识来解读，大家尽做参考，欢迎交流。

End.

如果你作为一名SEMer，每天80%的工作时间是打开后台，监控核心关键词的排名，每天去调整价格，调整移动比例，否定一些垃圾流量的话，那么我会觉得，你与一名优秀的SEMer人员之间，还有很大的提升空间。

因为一名优秀的SEMer，每天应该有80%的工作时间在做数据分析，20%的工作时间是最后将数据分析出的结果进行后台操作。有人问过我，你认为SEM推广的核心是什么？我以多年的经验总结出两个因素：“行业市场分析”与“数据分析”。

数据分析基于推广数据的筛选与总结。数据报表也分为两种：一种是 后台数据报表（账户报告、关键词报告、地域数据报告、搜索词数据报告等等），这些报表可以后台直接下载筛选使用；

还有一种是 基于第三方统计平台与代码标记的数据报表（关键词跟踪报表、url转化报表、各平台流量占比数据报表等等）。接下来我就给大家分享一下如何筛选适合自己推广数据报表以及如何筛选数据有价值信息。

一、账户报告

数据分析重要程度：★★★★

阐述：账户报告是推广数据分析最基本数据报告，账户报告可以清楚显示出账户推广的展现量、点击量、消费量、点击率、平均点击价格。做日报表或周报表可以做出环比数据值，可以清楚分析整体账户推广情况。

要根据自己账户推广设定限值，当环比数据达到限值得时候，就要重点关注分析。即使环比数据是正向发展，也可以分析出来原因，这样也可以明确效果提升的原因。

例如：推广账户数据环比展现量限值5%，既展现量环比增长5%还是降低5%都要明确分析，如发现今天账户推广数据环比昨天降低7%，既触发限值，结合实际调整操作可分析得知，昨天核心词有调整匹配方式，有4%的长尾关键词昨日没有置左展现，所以根据数据可以清楚知道账户环比降低原因。

根据原因作出相应正向调整即可。而且账户报告，每天的PC与移动的消费占比也一定重视，账户的效果波动可能也多数与PC与移动消费占比有关。

二、搜索词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：搜索词报告是作为数据分析与sem优化最为重要的数据报告之一。推广流量精准度与否都可以利用这个搜索词报告一目了然。

但是搜索词报告大部分人都是基于后台搜索词报告直接进行否词操作，而且有很多人都是看见一个不相关的搜索词马上否定掉。最后会发现我们计划否词数或者单元否词数不够用了。

其实 对于搜索词报告我们一般都是将每天搜索词报告做一份excel透视报表，可以透视清楚哪些搜索词垃圾流量触发点击数最多的，超过2次以上点击垃圾流量进行否定处理。触发一次搜索垃圾流量一周集中累计再集中做出透视数据分析，最后看出那些单次点击一周内累计垃圾流量多次触发的搜索词再进行否定关键词。

搜索词报告另外一个数据作用，将有检索搜索词有效添加到投放关键词中。这个也是拓展有效关键词最有效的数据支持。

三、关键词报告

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：关键词是sem推广投放核心，关键词数据报告也是所有关键词报告数据分析的最重要的参考数据。但是关键词报告一定是要结合其他数据报告一起分析，才能筛选出我们有效的数据，下面就给大家分析几种比较实用的数据报告结合分析组合。

1）关键词报告与搜索词报告：根据搜索词报告可以 拓展有检索关键词；其次搜索词报告匹配出垃圾流量，不一定要做否定关键词，有部分单次点击垃圾搜索词可以结合关键词报告数据，对于关键词进行匹配方式调整。

2）关键词报告与咨询转化报表：每天结合咨询平台中有效咨询所触发的关键词报表与搜索词报表进行 核算每个关键词转化成本，这样我们可以集中投放高转化关键词，控制高消费低转化关键词消费。

3）关键词报告与账户报告：关键词报告与账户报告关系是包含于关系。即账户数据异常要排查到关键词报表中关键词，所以 账户报告要与关键词报告对应查看与分析。

四、地域报告数据

数据分析重要程度：★★★

阐述：地域数据报表主要作用是明确各地域消费占比与各个地域推广数据。如果对于此数据调整，可以结合后端转化数据进行调整。

调整各个地域消费占比依据：

1、根据后端转化效果进行地域消费占比调整；

2、根据业务地域需求度，进行地域消费占比调整。

五、url跟踪转化代码数据

数据分析重要程度：★★★★★

阐述：url跟踪转化代码数据是定制型数据报表，适用于多平台推广及转化统计。

这类代码与url部署后数据优点：

1、各个平台转化有区分；

2、url部署有利于监控着落页表现；

3、关键词转化id可以直接统计转化词。

4、如果推广有项目区分，可以另行标记区分。

这样统计出来数据可以区分：

1、关键词转化监控

2、地域转化监控

3、项目转化监控

4、平台推广转化

最后，想说跟大家分享了这些比较常用数据报表与数据的分析方式，只是比较 有代表性与实用性的数据报表。SEM 数据分析还有很多需要大家深入研究与专研的。我个人也给予大家几点 SEM 数据分析注意事项：

1、所有数据报表要坚持多维度相结合进行分析处理；

2、数据分析一定要作为日常优化流程，不要账户出现问题才进行数据分析排查问题，日数据异常要积极分析与调整，才能让账户推广效果稳定；

3、数据筛选是数据分析的基础，大量的数据要筛选出有效的价值，依据有大量数据的分类、筛选、过滤等环节进行数据提炼，这个最好要有良好的Excel技能支撑才会高效的进行。

数据分析是我们SEM推广调整的支撑，如果你是一名好的数据分析师，那么还会玩转不了SEM推广吗？

|来源：艾奇学院

百家号-【袁帅数据分析运营】：袁帅，互联网数据分析运营实践者，会点网事业合伙人，运营负责人。CEAC国家信息化计算机教育认证：网络营销师，SEM搜索引擎营销师，SEO工程师。数据分析师，永洪数据科学研究院MVP。中国电子商务协会认证：中国电子商务职业经理人，畅销书《互联网销售宝典》联合出品人之一。中国国际贸易促进委员会:今日会展会员联盟VIP个人会员，全经联园区委秘书处成员，中国低碳智慧园区联盟理事，周五咖啡媒体人俱乐部发起合伙人。百度VIP认证站长，百度文库认证作者，百度经验签约作者，百家号/一点资讯/大鱼号/搜狐号/头条号/知乎专栏/艾瑞专栏等媒体平台入驻作者，互联网数据官（iCDO）原创作者，互联网营销官CMO原创作者。

今天为大家分享一个数据分析的方法，大家可以打开店铺后台，看着步骤来操作。

很多电商人都知道数据分析的重要性，但是真正做起来却发现无从下手，而且即使是看到数据之后，也不知道怎么分析，往往是看着一个连接“莫名奇妙”的爆了，又“莫名其妙”的死了。

其实每个链接的起爆和衰落都是有原因的，只要掌握今天的数据分析方法，在以后的操作过程中才能真正看清数据，掌握数据

首先，打开生意参谋，商品-商品效果-选择日期，在选择日期时，建议大家往前倒推15天的时间，比如今天是30号，那么，就从这个月的15号开始，选择好日期之后，点击下载。

下载好15号的数据之后，再选择16号，继续下载，把最近15的的数据下载下来以后是这样的。

这是我们店铺所有链接在过去15天的所有数据，而且非常详细，可以说，过去15天的店铺的起落兴衰内在原因都在这里了，接下来我们开始将这些数据重新组合整理，以便于更直观的看到所有链接的详细数据，从而进行数据对比，分析，得出结论，打开第一个表格是这样的。

这是所有的链接在10.10日的数据，第一个链接是主打款，是主要分析目标，所以把这一排全部复制下来，放在一个新的表格里。

然后把10.11之后的所有数据全部复制下来，放在一个表格里，把无关紧要的数据删掉，以免影响我们的专注力。

ps：在删无关紧要的数据时要注意看数据浮动大不大，比如平均停留时长这一项，如果这一项波动特别大就不要删掉，波动不大的话就删掉，因为它只是次要数据，不是核心数据，最后留下来的核心数据，见下图：

这个是我已经做好的表格，最后的收藏率和加购率是手动加上去的，因为官方没有提供这两个数据，但是官方提供了收藏人数和访客数，所以我们就可以手动算出来。

在收藏率下输入公式：‘=收藏人数/访客数’然后回车，就会得到这个链接的收藏率，把这一列拖下来即可得到所有日期的收藏率，加购率也是一样操作即可

为了方便观察数据，我们把所属终端这一行改成日期，见下图：

这样是不是一目了然了？哈哈哈，是不是感觉所有原因都自动跳出来了！

重点看流量暴涨的10.19号--22号这4天数据：

访客数暴涨的同时，搜索引导的访客数也在暴涨，而且直通车并没有加大投入，所以接下来我们着重看搜索数据，我们知道，现在所有的数据，都是结果，是上一个周期的数据浮动才导致的结果。

所以接下来我们看上一个周期发生了什么。

发现什么秘密没有？

每次流量大涨之前的一天，搜索支付转化率都是超过5%的！记住这个数字。

10.17号和10.18号，连续两天都超过了5%，然后导致10.19号访客数直接翻翻！

所以也就是说，在这个类目，这个客单价下，我们的搜索支付转化率不能低于5%，这是一个系统云计算得出的数据，只要能够稳住这个数值，理论上来说，这个链接是必爆无疑的！

当然，除了数据之外，还有很多其他方面的权重值也很重要，比如客服回复时长，动销率，发货速度，好评率，dsr，等等，我们今天只分析数据，其他方面有空再详解。

还有一点值得注意的是：

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

有些类目权重计算核心并不是支付转化率！

但是大部分类目都逃不过这个表格里的所有数据，有了这个表格基本都能够计算出来类目权重算法，目前最核心的数据有：支付转化率，uv价值，收藏率，加购率。

只要能够找出自己类目的核心权重，然后维护好这个数据，在产品没问题的情况下，想不爆，太难了！

客单价69左右的女裤类目的核心权重是转化率，客单价129左右的天猫女鞋核心权重是uv价值，这一点很难复制，只能用自己的店铺数据去推断，找出这个潜在规律即可。

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作者：数据观 来自：数据观 https://shujuguan/?from=

［摘要］：看似复杂的库存体系，可以通过简明的数据可视化还原全貌！

［主文］：一直以来，库存管理都是影响企业盈利能力的重要因素之一。对库存管理不当可导致货品大量积压，占用现金流，延误生产计划与销售订单。使用数据观对库存进行可视化分析，可以实现：1、分析现有的库存体系，还原库存体系原貌，为决策提供数据支持；2、通过对问题的挖掘分析，对现有的库存体系进行优化；3、衡量、传递合理库存信息，保障采购、生产、销售的正常运行。

所需数据：

以上数据是基本的仓储数据，一般的连锁门店都有；为避免储存数据的方式不同，我们还为您列出了所需全部字段：

除了两个标红的指标需要我们处理一下之外，其它字段都是现有的。为什么要额外计算这两个指标呢？因为，累计出仓金额占比（累计出仓金额／总金额）可以帮助我们审视商品SKU是否符合“二八贡献结构“，即80%的销售额是由20%的商品带来的。

数据处理：

如何计算“累计出仓金额”？听起来像要对每种SKU的销售额做求和，然后要按照降序排列，最后还要加上上一个项目的金额，不算小的工作量！不过，使用数据观的在线ETL工具，可以很迅速地对繁琐的数据进行排列计算。首先，将两个“输入”按钮拖入中央画布，并分别选择为“商品报表”与“销售列表”，将其关联起来，并通过“选择列”剔除无关信息，就得到每件商品的销售状况了。选择“分组聚合”，统计出每件商品的销售额。接下来，使用“排序和累计”，让商品销售额按照降序排列，且累加销售额。此时，我们已经有了“累计出仓金额”（且按照降序排列），再添加一个“常量列”，将值设置为总销售额，就可以计算“累计出仓金额占比”了！

ETL流程示意图

可视化分析：

现在，我们已经有了充足的字段和干净的数据，允许我们从以下四个角度来分析库存状况：

商品概况库存情况库存周转及安全库存库存盘点

（一）、商品概况：

指标说明：SKU数为商品编号，不重复计数，可计算出本店一共有多少个SKU；类别数为类别，不重复计数。从以上两个KPI可以看出，库存中的商品一共8类，总共28个SKU。而下面的“柱＋面积”组合图，就是我们说的“二八贡献图”了。每条柱子代表每个SKU的出仓金额，柱子越高表示出仓金额越高；而面积图则使用的“累计出仓金额占比”（即累计出仓金额／总金额），面积图上的80%点位应当出现在柱图的前20%最佳。通过分析我们看到，库存商品的累计出货金额贡献比例和“二八贡献结构”有一定差距，TOP1商品突出，但TOP2至最差出货额商品差别不大。

（二）、库存情况：

指标说明：以上各指标的金额计算都为“数量*成本价”得出的成本金额；平均库金额为（期初库存金额+期末库存金额）/2。两个分组柱图，主要看的是各类商品的期初、期末库存金额，与进仓、出仓金额分布。而分组条图，除了可以看到库存排名之外，还可以看平均库存占比（蓝条）与出仓金额占比（褐条）是否相当。从库存结构对比出货结构上看，各类商品的比例相当，表面库存比例结构合理。

（三）、库存周转及安全库存：

指标说明：本期周期为一个月，周转天数为周转次数*30天（请根据店铺实际情况进行调整）；根据设置的最佳周转天数（60~90天）可看出耳机类和充电宝类不在最佳周转天数内，图中已标红；根据设置的安全库存，图中显示电脑耗材类中有2个SKU，充电宝类1个SKU处于安全库存值以下，需进行进货。具体低于安全库存值多少、是什么型号的商品需要进货，可以通过下钻来查询。

（四）、库存盘点：

指标说明：盘点金额计算方式为误差数量*零售价。期初的盘点盈亏金额总计为盘盈202.5元，通过条图我们可以看到，各类商品的盈亏金额都在正负500元内，差异主要出自U盘、电脑耗材和耳机类。通过气泡图，我们可以看到，28个SKU中无差异的有4个（蓝色表示），盘亏的有15个（红色表示），剩余9个盘盈（黄色表示），鼠标移动其上还可显示商品的具体编号与盈亏数量。就这样，本来各自分散的库存数据，变成了一份领导能读懂、合作伙伴也能读懂的看板。赏心悦目之余，各种问题水落石出，大大提升了日常管理效率，为企业的高效运转添薪加火。