一：编程能力

　　是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。

　　有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用R语言，而我推荐学习Python，因为Python是面向未来的语言，无论从流行度、可用性还是学习难度来讲，Python都是最好的入门语言。

　　当然，如果可以的话，再掌握一下R语言是最好不过的，学习嘛，永无止尽。

　　书籍推荐《Python编程：从入门到实践》 豆瓣评分：9.0

　　当然，只有Python基础肯定是不够的，既然是学习数据分析，肯定就要有数据才行，数据从哪里来，肯定是从互联网上来。互联网上的信息何其之多，必须要对其加以过滤处理，提取我们想要的信息。这就要用到Python爬虫，这也是学Python一个很重要的目的和作用。

　　学习Python爬虫肯定比学习Python基础要困难一下，但好在网上的学习资源十分丰富，努力学习必定会有收获的。

　　关于Python爬虫的书籍，目前我还没有较好的书籍推荐，如果说实在要推荐的话，我推荐三本书：

　　《Python网络数据采集》 豆瓣评分：7.7

　　《Python爬虫开发与项目实战》 豆瓣评分：8.1

　　《精通Scrapy网络爬虫》 这是十月份出的新书，豆瓣上还没有评分。

　　知乎里面有很多爬虫大神，没事多逛逛知乎总会有收获的。

　　关于编程能力，是一个很深的概念，需要靠大量的撸代码积累经验。先暂且说到这些。

二：SQL

　　学习数据分析，最难最重要的就是编程能力，熬过去了，后面的就稍微简单一些了。

　　既然是跟数据打交道，就免不了要使用数据库。

　　目前主要有四种数据库：

　　1：SQLite 是一个文件型轻量级数据库，它的处理速度很快，在数据量不是很大的情况下，可以使用SQLite。

　　2：MySQL 是一个应用极其广泛的关系型数据库，它是开源免费的，可以支持大型数据库，很多中小型企业都是用的MySQL。

　　3：MongoDB 是一个面向文档的非关系型数据库，它功能强大、灵活、易于拓展。

　　4：Redis 是一个使用ANSI C 编写的高性能key-value数据库，使用内存作为主存储器。

　　它们各有优点，可以灵活使用，如果说非要选一个的话，我建议使用MySQL，因为它使用最广泛。学习最主流的技术，可以在一定程度上发挥更大的作用。

　　关于SQL的学习资源：

　　购买书籍推荐《SQL基础教程》作者：MICK

　　豆瓣评分：9.0，好像这本书出了第二版了，建议购买最新版的。

三：数据分析能力

　　前面说了那么多，都是为了数据分析做准备。数据分析就好比亲手做一顿美食，现在食材有了(通过Python爬虫采集)，盛放美食的容器也有了(数据库)。现在就差开火做饭了，写到这感觉肚子饿了，哎呀，忍住。

　　对于数据分析，我还没有过多的涉足，总之，多看书，多做项目。

　　这里我推荐几本书(都是放在我购物车里还没有买的书)

　　学习数据分析必看的书单：

　　《Python数据分析基础》八月份的新书，豆瓣上还没有评分。

　　《利用Python进行数据分析》2013年的老书，豆瓣评分：8.5

　　《Python数据处理》六月份的新书，豆瓣上没有评分。

　　《用数据讲故事》 豆瓣评分：8.7

　　虽然我还没来得及看这几本书，但是我想认真看了之后，对于数据分析的理解肯定会更加深刻的。

四：数据可视化

　　现在美食做好了，但不能一股脑的装在碗里吧，美食讲究色香味俱全。所以要给它作一个漂亮的造型，呈现在客人面前。这就是数据可视化。

　　数据可视化需要借助工具，什么工具呢?那就是大名鼎鼎的tableau!

　　什么?你没有听说过tableau?现在听我说了也不迟，哈哈。

　　tableau是一款世界级的商业智能工具软件，tableau可以帮助我们快速的分析、可视化并分享信息。在福布斯2017年公布的《10大需求增长最快的职场技能》报告中，tableau高居第三，成为数据分析和可视化的职场必杀技。

　　说了这么多，咱们还是好好聊聊怎么学习tableau吧。tableau是一款收费软件，先看一下它的价格吧：

　　image

　　果然优秀的软件都是收费的，而且还贵的要死。

　　但是，tableau的良心之处在于：学生和教师可以免费使用tableau，只需要用我们的学生证信息去免费申请一个序列码，然后就可以下载激活该软件，有效期为1年，如果一年后还是学生的话，还可以用学生证再去申请一个序列号，然后再免费用一年。

今天收到一个网友的请求，让我帮忙做一份可行性市场投资分析报告，问我要收多少钱，可她不止一次向我请求过帮忙的。之前都是很小的事，比如帮忙审核一下报表或表单、做个检验对错的管控表等等之类小事情。这一次，让我做这个市场投资分析报告，做这个需要花费很多时间去找资料、找信息、找数据。有些数据也不是那么好找的，就算找到数据，还需要找其他数据来论证，因为这是真实的市场投资分析，不可儿戏。

他们是全国性连锁食品公司，想必在看到这篇文章的朋友们98%以上的人一提起他们公司的名字就都会知道是哪家公司，而且90以上的朋友们一定会吃过他们公司的食品。好了言归正题，他们公司正在计划下半年又一轮规模化的扩店投资，他之前跟我说过对这块很头疼，常常为了这些事情失眠难以入睡。

但对于项目可行性研究报告对数据要求非常严格，必须严谨对待，如果前期数据分析有误，那么后面投进去资金难以保证有回收的。举个这里大家熟悉的例子，如果A某对悟空问答很感兴趣，看到别人在这个领域赚了很多钱，而且也很轻松。他也在跃跃欲试，等他真正把所有时间成本都投了进去之后发现不是那么一回事，不但没有收入而且浪费了几个月时间。虽然这个例子不涉及到投入很大资金，但投入的时间成本也是一种投资失败的案例。这个投资失败的原因：是A某没有了解清楚悟空问答的收益要求，高估了自己的答题能力和行动能力。

当然市场投资分析报告，并不可能这么简单的几个因素就可以解决问题了，这个所以涉及的问题有很多：项目投资的背景分析、选址的市场分析（人流分析、购买力分析、购买人群分析、地段房产溢价分析（关系后期的租金、人流、经济走向等等问题）、竞争对手分析、产品分析、资金投入估算分析、投资回收期分析、投资风险分析等等，由于时间问题不再一一列举了。

除了这些数据分析外，还有投资方案、投资建议等等。这些分析报告我可以帮忙做出，问题是我得深入去了解他们公司的产品产销问题、公司对产品的定位问题、公司对这期投资的期望值是怎样、设备和材料价格、产品仓储与运输管理如何操作的，公司预计投入多少资金等等，还有一个是对选址地段的基本信息，了解这些是需要一定的时间成本和与企业沟通的。

就这样发份资料过来问收多少钱，我该如何回答你呢？神通广大的朋友们你会怎么回答呀，我也想学习一下。

大数据引爆数据分析师职业，大家开始把目光转向数据分析师，目前市场上数据分析师培训机构鱼龙混杂，Java大数据、PHP大数据、数据库大数据等，这些都不是真正的大数据分析，伪培训只会浪费你的时间、金钱和机会。

众所周知，CPDA数据分析师考试由中国商业联合会数据分析专业委员会+工业信息化考试中心主办，其颁发的CPDA数据分析师证书可成立数据分析师事务所；数据分析师职业技术证书可以在工信部查询。

那想学最IN的课程，报考CPDA，但是一时竟不知从哪里开始了解？

现在小编就助你将CPDA报考“盲点”一网打尽！

01

现在学习的主要学习内容有哪些？

CPDA数据分析师的理论课程包含数据分析基础、营销数据分析、供应链优化与投资分析和战略管理四个模块，CDA数据分析员的课程是数据分析理论基础。

02

数据分析师的具体学习方式如何？

CPDA数据分析师培训为面授加远程学习相结合的方式，以面授为主。面授的课程主要侧重在实际应用方面。

而远程学习是辅助教学，有课前知识准备方面、课堂学习的课件、模拟考题、在线答疑及案例实解等内容。CDA数据分析员培训是远程学习，没有面授课程。课程侧重数据分析的理论教学。

03

这个课程跟财务管理、市场研究、投资分析和风险评估等的课程有什么区别呢？

数据分析师课程内容包括：战略管理、市场研究、数据采集、数据预测、数据挖掘、量化经营、管理学等内容，是将这些学科中与数据分析相关的理论提取出来形成的一门学科，分析师注重综合解决问题的能力。

所以问题中提及的课程内容，数据分析师课程都有涉及，但这些课程又没有一个可以涵盖数据分析课程全部的，只是数据分析中的一个环节。

04

培训多长时间？

CPDA数据分析师面授八天共48课时（一般为八天面授），远程学习账号有效期一年。面授上课时间一般为周六、日，每天上课6小时，共8天。CDA数据分析员无面授，远程学习账号有效期半年。

05

对报考人员有什么要求？比如专业、学历、工作经验

申报参加CPDA数据分析师专业技术培训考核人员，应具备数学、统计学、市场营销、管理、财务或投资类等相关专业大专以上学历；

如果其他专业大专以上学历人员，须从事与数据分析相关专业工作一年以上。

申报人员所出具的学历证明，必须是经国家教育部承认的正规国民教育学历。

申报参加CDA数据分析员专业技术培训考核人员，应具备中专以上学历。

06

学费多少钱？包括哪些费用？

CPDA数据分析师费用为全国统一收费：8800元/人。

其中包括教材费（四本教材+ 一本讲义）、培训费、考试费、证书费及一年的远程教育费用。

此外，赠送datahoop平台一年使用权限。

CDA数据分析员费用为全国统一收费：1500元/人。

其中包括教材费（三本教材）、考试费、证书费及半年的远程教育费用。

07

数据分析师的教材有哪些？

《数据分析基础》、《营销数据分析》、《供应链优化与投资分析》、《战略管理》、课堂讲义，远程学习卡、教学案例等。

CDA数据分析员指定教材：

《CDA数据分析零基础入门》、《CDA数据分析实务》、《CDA数据分析考试大纲》，远程学习卡。

08

老师是从哪里来的？师资水平怎么样？

全部师资均为中国商业联合会数据分析专业委员会统一派遣，即全国的师资均由北京来的专家组成。师资要求具备深厚的专业背景和丰富的数据分析经验。

目前，在册师资均为北京大学、清华大学等名牌大学毕业，硕士或以上学历，基本为国内外大型公司高级经理级别、从事过众多数据分析工作的专家组成。经过多年的调研，课程的整体满意度达90%以上。

09

考试考几门、考试具体时间？

考试时间是每年年初公布，为全国统一考试。

CPDA数据分析师考试分为理论机考和实操笔试，一天完成。

上午考数据分析的理论基础，时间为120分钟，是通过远程考试平台进行，为无纸化考试；

下午为实际操作考试，《数据分析算法与模型》《数据分析应用》两科，时间各120分钟，纸介试卷考试，满分均为100分，60分及格。

三门考试全部通过（及格），才能取得数据分析师证书。

CDA数据分析员考试为理论机考，为无纸化考试；时间为120分钟，满分150分，90分及格。

11

考试通过后，可获得什么样的证书？

CPDA数据分析师考试通过后，学员将获得以下证书：

· 中国商业联合会数据分析专业委员会颁发《数据分析师证书》

该证书是唯一被行业协会认可的证书体系，可组建事务所和在企业中从业，证书是市场及客户认可的承接数据分析报告的从业证书，登录中国数据分析学习网数据库可查询数据分析师专业技能证书获得者信息。

· 工业和信息化部教育与考试中心颁发《数据分析师职业技术证书》

CDA数据分析员考试通过后，学员将获得证书：

· 工业和信息化部教育与考试中心颁发《数据分析员职业技术证书》

报名方法？我怎么报名呢？

带齐资料，资料包括：

您的身份证原件和复印件各一张

学历原件及复印件各一张

一寸蓝底彩照4张

到各地培训中心填写报名表、交费即可。

也可以远程提交电子版报名材料，远程缴费报名，具体方式以各地培训中心通知为准。例如南京就到CPDA南京授权中心—南京华信智原。

大数据未来发展的趋势

根据Gartner2012年、2013年、2014年、2015年连续4年的数据分析的研究报告，提到的唯一的一个共性，探索性分析已经成为BI选型的唯一选择。在以前可能大家会说，数据分析我们就会用Cognos、BIEE或者BO，但是在今年Gartner的报告里面，Cognos和BO已经驱逐到第四象限，而BIEE已经被驱逐出去了。所以这样一个探索性分析的潮流，大数据已经完全改变了数据分析的现状和未来。

大数据课程

很多在培训机构出来的大数据人员都应该知道，课程真的很重要，这不单止是关乎就业问题，还有关乎你的未来事业，很多不知名的学校都是用一些3,5年前的课程来讲课，早已脱离了企业的需求。

达内的大数据课程都是根据现在企业需求来定制课程的，讲师都是聘请一些教学经验多年的，知识经验丰富，通俗易懂，上手快，就业都是直接推荐给大公司，在这方面学员都是可以不用担忧的。

大数据核心知识

大数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。

1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；

2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；

3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。

你的4个月努力付出 会变成他人的望尘莫

广州佛山深圳地区喜报

大数据学费多少钱

大数据学费多少钱？可能在1.8到2万之间，由于大数据行业刚刚发展，对应专业人才很少，导致了大数据人才紧缺，而此时大数据培训机构也顺势而出，专门培养大数据人才。不过目前市面上的大数据培训机构，收费没有统一的标准，在选择大数据培训机构的时候，不能光看学费多少，有时候虽然省了几千块钱，但是学出来的效果也打了折扣，其实是得不偿失的。

某公司当月目标定的是：销售额1000万、经营费用40万、利润50万。对目标进行分解，广州分公司为销售额300万元、经营费用12万元、利润15万元；深圳分公司为销售额200万元、经营费用8万元、利润10万元；上海分公司为销售额250万元、经营费用10万元、利润12.5万元；北京分公司为销售额250万元、经营费用10万元、利润12.5万元。

该公司当月完成情况是：销售额800万元、经营费用35.5万元、利润39.25万元。其中广州分公司为销售额350万元、经营费用10.5万元、利润19.25万元；深圳分公司为销售额100万元、经营费用5万元、利润6万元；上海分公司为销售额200万元、经营费用11万元、利润9万元；北京分公司为销售额150万元、经营费用9万元、利润5万元。

一、目标达成率分析

该公司当月目标达成率的情况：广州分公司销售额达成率是117%、经营费用达成率是113%、利润达成率是128%；深圳分公司销售额达成率是50%、经营费用达成率是138%、利润达成率是60%；上海分公司销售额达成率是80%、经营费用达成率是90%、利润达成率是72%；北京分公司销售额达成率是60% 、经营费用达成率是110%、利润达成率是40%；公司整体销售额达成率是80%、经营费用达成率是111%、利润达成率是79%。广州分公司是全部超额完成目标，上海分公司是全部目标未达成，深圳、北京则在经营费用上超额完成目标，销售额和利润目标均未达成。

经分析，广州分公司三月前推出的网络营销业务模式，开始沉淀一批稳定的贸易客户，其业务模式转型工作已有一定成效，带来销售额、利润增长和经营费用下降；而深圳、上海、北京沿用原来的业务员上门推销模式，客户流失严重的同时经营费用居高不下，销售额和利润指标无法达成。

进一步分析，上海分公司经营费用未达标，主要是管控不当导致。其大量招聘业务人员，不但未达到提升业绩的愿望，反致人工成本大幅上升，而公司总部在审查其招聘计划时也未提醒把关。

二、工作分析

在上面的案例中，利润是公司追求的目标，而与其直接关联的指标就是销售额与经营费用。公司把这三个指标都纳入了考核，因此各部门工作应是围绕它们展开的。我们可以对各部门员工的工作进行分析，主要内容为：业务人员自身的工作，如个人业绩贡献率、个人业务费用占比、有效拜访量、新增客户量、平均成交价；非业务人员对一线业务的支持服务能力，如技术滞后影响业务或导致客户流失、售后服务问题导致的投诉；管理者的有效管理，如决策得失、日常管控、员工辅导。

在完成了这些分析后，还可以进行更细的分析，并列出解决的途径方法。如分析影响客户量的原因，包括拜访力度、关系维护、商务政策等，然后列出对策，如写业务日志、主管检查，制定针对性奖惩政策等。

1、销售指标分析

主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。

2、毛利分析

主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。

3、营运可控费用分析

主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。

这里的各项费用是指：员工成本、能耗、及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用，通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。

4、坪效

主要是本月坪效情况，与去年同期对比“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。

5、人均劳效

主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额÷本月员工人数。

6、盘点损耗率分析

主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在货品进、销、存各个环节存在的问题。

7、门店商品库存分析

主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。

8、员工工作效率分析

从某种程度上来说，员工的工作态度直接决定了店里营业额的多少。

如果员工长时间工作激情不高，管理者就要思考其中的原因了，是绩效考核不实用还是竞升机制不健全还是管理者对待员工的态度问题等，要深度分析并总结，做出解决方案。

每天三章，更多精彩案例，请看下回分解。。。

连锁盈利天下，锁定未来。生命不息，战斗不止，连锁14年，只为中国连锁企业走向全球而动奋斗终生！

运营人员:蒋老师~hx52013143399

文:土拨鼠跟我走

销售数据分析报告，是销售工作的必备动作。

不会做销售数据分析报告的销售人员，就是只会打仗，不会算账！最会都是糊涂账！

我们经常说，销售数据分析报告，是基于业务客观事实的数字游戏！

销售数据分析报告：是由统计的数据和销售人员对数据的分析共同组成。也就是说，没有科学分析的数据，仅是数字，不是销售数据分析报告！

做销售数据分析报告的时候，会有以下声音：

1. 不就是数据统计吗？然后整理汇总下，多简单的事呀。2. 再不济，把进销存数据，整理下，这种可以了。3. 你们说的都太麻烦，就告诉领导，任务是否完成了吗？给结果，多省事！...

销售数据分析报告，对你什么好处

1. 用数据说话，是销售人员发言权的前提，这是职业素养！

2. 分析数据报告，就是对自己工作的销售总结，让你更清晰、更宏观的看待一个市场的脉络，然后自己的短板，查漏补缺。等于给自己辖区的市场，做一次例行“体检”。

然后，帮助销售人员对销售情况的深度熟悉，帮助分析市场动态变化，提升销售人员对经营的意识和掌控力，培养对市场的预测。

3. 销售数据分析是“收拾客户”的的方法之一，白纸黑字，有口难辩，凸显你的专业性，赢得信服。

为什么销售人员，不重视销售数据分析

1. 公司没有具体的销售报告分析的要求和标准，即使有要求，也是领导丢一句话：“你把市场给我分析下”，然后没了。

接着，销售人员一头雾水，开始抓耳挠腮，东拼西凑。最后领导一看，分析的“驴头不对马嘴”，丢句“你给我重新做去”！你一脸的懵逼。

2. 公司有销售分析报告的标准，但是，这个标准太繁琐太复杂。

巴不得做成“地表最全数据库”，搞得一线耗时耗力，不花几天功夫，根本做不完，销售人员内心排斥，开始做出“假冒高仿”的数据，执行的结果可想而知。

然后领导们拿出“假冒高仿”的数据，层层向上汇报，你们公司的战略决策，不跑偏才怪呢！这样的事情，身边还少吗？

3. 公司对销售分析报告缺乏宣导。销售人员对销售分析报告，缺乏关注意识，不晓得这个报告对他什么好处，管理者要身教言传。

销售分析报告的内容，要与时俱进，千万不能99年政策不变。当然，我也不是让你经常来回折腾，朝令夕改！

企业要有一个“引导体系”，而不是丢一句话，一个通知、一个邮件，就万事大吉，管理工作没那么简单！

对手机销售行业来说，销售数据分析的常用方法

一般来说，分为两个维度展开分析：

1. 产品。每个产品的重点关注，包含销售、价格、库存、促销、占有率等。找出问题点和问题客户。

2. 客户。以客户为主，或结合区域的分析，哪些客户业绩异常，找出真实原因，提升点在哪里，才能做好目标管理。

01 销量分析

一般，最简单、最粗超的数据，就是：销售任务是否完成，完成率多少？当然，还不止如此。

业绩达成情况

当天数据：当日销售存在的问题，你要做个分析。当日数据仅供参考。基础数据：月累计销售完成进度，与时间进度对比。发货数据：这个数据一般厂家很容易忽视。从发货的数据，能分析出物流、库存、周转率的问题。所以，务必搞清楚，发货客户的数量和发货次数，摸清客户发货量降低的原因，同时综合优化物流成本，这个数据可以每月或每季度分析。

对比分析法

不得不说“同比和环比”。

同比，是指在相近时段中的某个相同时间点的数据，进行比较。比如，17年3月和16年3月是相近时段，都是3月，这两个时段进行数据对比，就是同比。

环比，是指相近时间段的对比。比如，17年5月和17年4月是相近时间段，这两个时间段的数据对比，就是环比；

一般在手机销售中，同比是最常用的，但是，同比的有时也会蒙蔽事实，为什么呢？

比如：16年3月份销售1000部手机，17年3月销售1200部手机，同比增加200部，提升率20%。

但是，行业市场整体同比提升30%，你觉得差距在哪里？

所以说，同比，务必和行业市场的数据项对比，不然就是孤芳自赏！

环比的用法

实话说，环比不太常用，因为销售和季节性有很大关系，都会存在波峰波谷，说销售不分淡季旺季的人，纯属忽悠洗脑！你就是卖钢筋煤炭，国家还有宏观调控呢！

以手机销售行业为例，一般来说，8月份的销量比9月份高，为什么？

因为8月份属于暑期学生购机潮，再加上9月份想买手机的人，都持币等着十月一促销呢？对吧！

你拿9月和8月环比，有多大意义呢？所以，只有同比，才有参考意义。

讲到这里，并不是说环比没用处，月环比的季节因素太大，那干脆，你做周环比，不就行了嘛。

周与周的环比，有一定的参考性，前提是周与周之间，不能存在节假日。比如，十月一黄金周，和十月第二周做环比，也是不合适的。

和竞争对手的对比分析

这个比较，我不说，大家也比我懂。

但是，很多人，搞不清楚，谁是你的竞争对手！

原则上来说，只要与你同行的品牌，都是你的竞争对手！

但，这是书上写的，现实可不能这样玩，不然大家都是你的敌人，你再搞“世界大战”吗？

不能聚焦的目标，是梦想，不是目标！永远记住这句话，销售铁律。

你的竞争对手是谁？

我给你说个简单的方法：找眼前的竞争品牌，能伸手抓得住的竞争品牌，且销售大于你30%的品牌，你就盯着这个品牌去爆破！

千万不要，找绝对大于你N倍的“大象”去挑战，你可以把“大象”当成梦想和愿景，但你先把“活在当下”的事情做好！不然，你就是好高骛远，眼高手低。

找到竞争对手了，对比什么呢？

原则上，你所有的销售数据，旁边都要有竞争对手的对比。只有这样，才能知己知彼百战百胜!

这就考验你数据统计的“情报能力”了。

说不用关注竞争对手，就能做好销售的人，都是有失偏颇。

我想说的是，前提是你负责多大规模的销售体量，如果是一亩三分地，那你可以完全“只读圣贤书、不闻场外事”。

产品销售的结构分析

比如：从价位分析、库存调整、来了解重点产品销售情况。

同时，对于公司重点产品进行分析，找出存在问题，提供建议。（最好不要提产品本身的问题，如：屏幕小、内存小等等。不然销售人员以后销售不佳，抱怨厂家和产品本身问题。）

务必给销售人员指明：

公司的拳头产品哪些（正面打击对手，大力水手吃菠菜）。公司的馒头产品是哪些（要靠这个吃饱肚子）。公司的窝窝头产品是哪些（垫吧垫吧就行了）。

02 费用分析

这个费用分析，一般不对基层销售人员开展，大部分需要区域经理多关注！我多说一句：区域经理要把“基础财务”当成重要的课程来学习。

投入与产出比，简称ROI（return on investment）。投入产出比 = 产出总收入/总成本× 100%。

投入与产出比的概念，务必烙印在区域经理大脑里，不然会乱成一锅粥，你的上司会成为你的”背锅侠“。

拿手机销售行业举例。厂家做主推的ROI、促销活动的ROI、市场推广的ROI、人均产出的ROI...都是可以计算得出的。

费用多少合适？这个是基于你们公司的实际情况，但是，费用永远是不够的。

我认同节约的销售，但讨厌小气的销售。节约就是，不该花的钱不花，小气就是，该花的钱不花。

作为管理者，抓费用要：

1. 抓大放小，不要挫败大家的工作积极性。

2. 权限分解、不能一人说了算，一言堂的费用肯定有问题，不信你去查查！

3. 秋后算账，任何费用都要有这个环节，不能变成“糊涂账”！

销售人员不能因为销售费用少，就原谅自己销售目标未完成。

03 渠道分析

每个渠道的供货价、毛利和利润分析，这个分析，务必和竞争对手对比

对每个渠道分层分级，然后匹配不同的销售资源（分销、库存、物流），渠道遇到的问题，需要数字支撑，都要写出来。

每个渠道的库存重点关注。尤其库存的周转天数。周转天数=当前库存数量/当前日平均销售数量

以手机行业为例，卖的都是科技电子产品，没有大致的保质期，不像卖吃卖喝的食品，但是，科技电子产品的更新迭代比食品快多了，摩尔定律大家都晓得吧。

依据库存周转天数，来判断产品是否畅销，是有时偏颇的。

比如，在销量不变的情况下，库存大，随之周转天数也会变大，同理，库存小了，周转天数也会短的。所以，不要光看周转天数，只有结合库存，才能判断正确。

举个栗子，某款手机平均每天销售5部，当前库存为20，周转的天数为20/5=4。但，你压货把库存加到40部，周转天数为40/5=8。所以，你部能说产品不畅销，只能说库存过大。

要对库存组成分析，同时，保持电脑数据和实际库存保持一致，不能指望电脑数据就做出判断，你需要定期盘点库存，及时发现问题，只要这样才能把握每个SKU的销售情况。

重点关注哪些区域与渠道的表现，分析发展走势和销售特点。

对于增长或下滑明显的区域给予重点关注和分析，以免存在潜在的威胁，警惕竞争对手趁虚而入，混水摸鱼，要做多维度的分析。

04 人员分析

新增员工的数量（累计本年度），离职员工的数量（累计本年度）、每个员工承担业绩的数量、人员薪资成本、日常工作的分析（分销、拜访等）

在销售分析报告中，避免存在以下问题：

1. 大多数人汇报工作，避实就虚，该说的问题兜圈子，报喜不报忧。最笨的员工就是，认为“你的上司和老板是笨蛋”。

2. 谎报军情，不重要说的严重，重要的避而不谈。这招，销售老油子用的驴火纯情！套取公司资源，谋取利益。我强烈建议，汇报具体没有分析，只讲事实给上级，领导千万不要拍板，因为这种情况，很容易做出错误决策。

3. 只注重前线打仗，忽视团队内部提升，造成内外资源匹配不到位，这样的销售，容易昙花一现。这样的人，是个做狙击手，不适合做管理者。

4. 没有经过分析就制定计划，总是拍脑袋，凭感觉去做事，这是很多管理容易走的弯路，销售分析报告是走过场。

好的销售分析报告，要具备：

1. 首先数据要真实性、完整性、详细的呈现出来。数据从哪里来？每个数据的背后含义是什么？

2. 数据的分析必须站在客观的角度，不能带有主观因素，避免报告有失偏颇

大数据分析师是因为大数据发展而出现的一个新的职业，发展前景比较好，而且薪资待遇也不错，所以有很多的人想要参加大数据分析培训，来进入大数据行业发展。但是很多人不清楚大数据培训要多少钱，害怕费用太贵。今天就给大家详细介绍下大数据分析培训要多少钱。

大数据分析培训的费用取决于以下几点：

1.课程内容

不同的课程，学习的内容是不同的，那么学习效果也是不同的，专业的课程都会不断的研发更新，来保障课程与企业接轨，在课程研发这块，大型的大数据分析培训机构，投入的成本是很高的，所以在学费这块也是略高的，大概在两万左右。

2.学习班型

目前大数据分析培训班分为脱产学习班和周末班，一般来说，脱产班的学习是针对零基础的学员的，学习时间较长，同时提供就业服务，所以费用较高，一般要一万大几到两万之间，而周末班针对的是在职人群，他们只是想提升转型，并不需要就业，学习周期也比较短，所以学费上也要低一点。

3.是否有就业保障

培训机构为了保障就业，需要开拓的合作企业资源，这块是需要投入的，同时还举办专场招聘会，所以为了保障就业，投入的成本高，所以费用在两万左右也是合理的。

从以上三点来看，目前主流的大数据分析培训费用大概在两万左右，大家在选择大数据分析培训机构时候，可以以此作为参考。

大数据分析！苹果手机收费比安卓手机将收费多30%，有图有真相

随着社会的进步，科技越来越发达，我们手机的种类是也越来越多！近日某电视台新闻节目报道出一起新闻，就是苹果手机将比安卓手机收费贵百分之30%，你们知道吗？接下来随着小编一起进入文章中寻找答案。

大数据时代来临，我们的数据将不在会尊重客户的选择全力！近日，一个朋友在网上某APP订酒店，发现自己的酒店只要280多，而是用苹果手机的朋友却要300多。但是这只是巧合吗？这些网友又打开了出行的软件，一个同一个公司，同一个目的地，怎么一看价格一个安卓机只要11元~而苹果手机却高达了18元。

还有更过分的，比如我们会看一些电视，一些APP需要我们去广告，就需要开VIP，视频上的VIP苹果手机都会比安卓手机贵百分之30左右的，在安卓机上只要178元，在苹果就要218元。就让很多的网友纷纷惊呆了，为什么自己用了这么就都不知道呢？因为苹果公司对APP商需要收取百分之30的手续费，但是你想啊羊毛出在哪？羊身上啊！

那么这些开发商为什么会给我们多扣分， 网友给这个扣分有个统称叫做“大数据杀熟”什么叫做杀熟呢？有个网友，同一个手机，用2个号码登录，只要是新用户，每天都只要200多而自己的老账号却要300多？这是为什么呢？专家给出了分析。

现在的手机会将你的消费，你是否使用优惠券啊，一些日常的行为，判定出你常常使用什么手机，你的收入情况，你的消费情况。对此他们会给出不同的价格。这就是大数据“杀熟”。你使用得越久，那个APP就会收费越高。虽然我们平时没有发现，但是一经过对比，数据就出来了不是？

对于此事网友你们怎么看？是要换手机呢？还是默默的付款！反正小编穷，随便扣吧，反正我也不付费