所需項目
所需數據分析項目
1．商品銷量分析
2．商品分類別分析
3．利益分析
4．耗損分析
5．坪效分析
6．商品效率分析
7．促銷效果檢討
8．存貨分析
所需數據分析分類項目
入門數據：來客人數、交易次數、客單價、營業面積、經營單品種類數量。
基礎數據：訂貨量、售價、銷售量、銷售額、日營業額、毛利額、毛利率、退貨數量（返廠、顧客退貨）。
專業數據：庫存量、周轉天數=365/商品周轉率（次數）
出成率=成品重量/進貨數量
損耗
機會損耗
損耗率
營業額增長率=A/B*100%
重要性
數據與機遇：成功的新前線
眾所周知，企業數據本身就蘊藏著價值，但是將有用的數據與沒有價值的數據進行區分看起來可能是一個棘手的問題。
顯然，您所掌握的人員情況、工資表和客戶記錄對於企業的運轉至關重要，但是其他數據也擁有轉化為價值的力量。一段記錄人們如何在您的商店瀏覽購物的視頻、人們在購買您的服務前後的所作所為、如何通過社交網路聯繫您的客戶、是什麼吸引合作夥伴加盟、客戶如何付款以及供應商喜歡的收款方式……所有這些場景都提供了很多指向，將它們抽絲剝繭，透過特殊的稜鏡觀察，將其與其他數據集對照，或者以與眾不同的方式分析解剖，就能讓您的行事方式發生天翻地覆的轉變。
但是屢見不鮮的是，很多公司仍然只是將信息簡單堆在一起，僅將其當作為滿足公司治理規則而必須要保存的信息加以處理，而不是將它們作為戰略轉變的工具。
畢竟，數據和人員是業務部門僅有的兩筆無法被競爭對手複製的財富。在善用的人手中，好的數據是所有管理決策的基礎，帶來的是對客戶的深入了解和競爭優勢。數據是業務部門的生命線，必須讓數據在決策和行動時無縫且安全地流到人們手中。
所以，數據應該隨時為決策提供依據。看看在政府公開道路和公共運輸的使用信息這樣看起來甚至有點晦澀的數據時會發生什麼：這些數據來源為一些私營公司提供了巨大的價值，這些公司能夠善用這些數據，創造滿足潛在需求的新產品和服務。
企業需要向創造和取得數據方面的投入索取回報。有效管理來自新舊來源的數據以及獲取能夠破解龐大數據集含義的工具只是等式的一部分，但是這種挑戰不容低估。產生的數據在數量上持續膨脹；音頻、視頻和圖像等富媒體需要新的方法來發現；電子郵件、IM、tweet和社交網路等合作和交流系統以非結構化文本的形式保存數據，必須用一種智慧型的方式來解讀。
但是，應該將這種複雜性看成是一種機會而不是問題。處理方法正確時，產生的數據越多，結果就會越成熟可靠。感測器、GPS系統和社交數據的新世界將帶來轉變運營的驚人新視角和機會。請不要錯過。
舉例
網站數據化分析
1概述
1.含義
網站數據分析是通過觀察、調查、實驗、測量等結果，通過數據的顯示行式把網站各方面情況反映出來，使運營者更佳了解網站的運營情況，便於調整網站的運營策略。
2.作用
網站數據分析是圍繞著顧客進行的，公司各部門需要的數據所不一樣。高層想知道巨觀數據，以便於戰略調整；中層想知道些微觀數據，便於項目控制與短期戰術計畫；市場部門想知道哪些廣告能帶來有價值客戶；編輯部門想要知道哪些文章用戶喜歡；採購部門了解哪些產品用戶經常購買等有了這些數據更合理的安排工作。
2步驟
1整理收集行業網站資料，通過第三方數據與真實調查數據進行對比分析出實際的數據值
2通過數據給出相應的調整和運營方案
3執行方案進行數據跟進分析
3內容
1行業數據分析網
2競爭對手分析
3域名評估
4網站內容分析
5網站用戶體驗測量
6seo的各項數據分析
7網站用戶行為分析
8網站用戶需求分析
9網站行銷資料庫分析
10客戶數據的收集
11網站流量KPI分析
12線上行銷活動考核
13SEM流量細化分析
4工具
百度統計
百度推廣助手
谷歌管理員工具
googleAdWords
Googleanalytics
arvatoCoremetrics
99clickSiteFlow
TopBox（智投分析）
PtmindAnalytics
維析
CNZZ
站長網
專業的搜尋引擎抓取監控工具
光年日誌分析系統
5數據
一、技術理想化
每種數據收集方式都有其獨特的技術優勢，但沒有一種收集方式能完美的捕獲到訪問者在網站上的所有動作，每種技術也都會由於自身的局限性導致你看到的數據是並不完美的數據。……
關於數位化的字面含義
1．數字表明精確，他不允許模稜兩可、含糊不清和“大概”、“也許”；
2．數字表明清晰，什麼事情通過數字表述，就能一目了然，看的明白清晰；
3．數字表明有可控制性，如數字相機，它可以把任何圖像固定下來製成相片。它可以儲存，可以通過電腦輸出需要的任何畫面，同時還可以編輯，它的可控制性很強，它想截斷哪一數字就可以截斷輸出。
