行业数据分析（行业数据分析怎么进行）

行业数据分析很多人对这个问题比较感兴趣，下面让我们一起来看行业数据分析的作用，希望可以帮助到你。

行业数据分析的作用

帮助企业经营者快速掌握企业的基本面，帮助企业经营者的进行业务决策。
1、数据分析人员可以将企业经营行为转化为可评估的量化指标，及时发现问题，并追根溯源，优化企业产品健康度和整体员工的素质能力，帮助企业经营者快速掌握企业的基本面。
2、数据分析人员可以通过数据分析和挖掘，可以为业务发展提供策略和方向，通过数据分析和监测，能够支持企业进行精细化运营，帮助企业经营者的进行业务决策。

行业数据分析包括什么

行业数据分析包括：
1、行业的基本状况，包括行业的发展历史和现状，以及行业的未来发展趋势等方面。
2、行业的特征，要判断行业的市场特征，分辨出行业是处于完全竞争状态还是其他市场状态；要分析行业处于经济周期的阶段。
3、分析行业的结构，包括行业的进入难度、有替代品、行业中现有企业的竞争程度等方面。

行业数据分析的目的

1、数据分析，指应用适当的统计分析方法对收集到的海量数据进行分析，并将这些数据加以汇总、理解、消化，以求最大化地挖掘蕴含在数据中的价值，发挥数据的作用。
2、数据分类，数据分析的目的之一数据分类，就是利用已具有分类的相似数据研究其分类的规则，将规则应用到未知分类的数据，并将其归类。
3、关联规则与推荐系统，关联规则又叫关联分析，是指在大型的数据库中找到一般的关联模式。

服装行业如何做数据分析？

衣食住行，乃民生四大要素，随着经济的发展，人们对基本的生活诉求也有所提高，作为排在第一位的“衣”尤其显著。

传统的服装行业营销模式已不能满足现代消费者用户的多变需求，激烈竞争的市场环境使得服装行业逐步多样化发展，精细化运营，利用数据化管理实现智慧营销。

服装行业面临的挑战

√现今大环境下，服装行业的营销费用不断提高，企业利润日益微薄；

√服装属于流行周期短、季节性强的商品，容易造成产销不平衡，存在高库存风险；

√一般情况下，服装门店和商品SKU都比较多，数据量规模庞大，导致财务业务信息不同步；

√服装类商品对应的属性相对复杂，且各类属性的组合分析灵活多变；

√消费者会给自己“贴标签”，也会给服装品牌“贴标签”，如何让商品、渠道与消费者的“标签”匹配起来，是服饰行业亟需解决的问题。

服装行业数据分析要点

图-服装行业指标体系

1、从供应链角度来看，服装行业的数据分析主要以购、销、存为主线，其中，存销比和售罄率是两个重要分析指标。

图-存销比

图-售罄率

2、发货和回款的执行情况也是需要实时监控的，这也是财务方面数据分析的重要指标。

图-发货回款实时监控

3、针对商品和门店还需要做精细化、多维度分析，追根溯源，为下一阶段的精准营销做准备。

例如，畅滞销是销售数据分析中最简单、最直观，也是最重要的数据因素之一。畅销款即是在一定时间内销量较大的商品，而滞销款则相反。畅销款不是商品的固有属性，而是随业务和时间周期变化而变化的动态属性，要从变化中分析出原因。

图-原因探索

分析云带来的数据价值

√将线上+线下+物流数据打通，以消费者为中心的会员、支付、库存、服务等数据全面共享；

√海量数据实时响应，实现动态智能分析，满足消费者多变需求；

√实时跟踪销售情况，了解市场需求动态，及时对商品做出配货调整，从而降低库存风险；

√优化供应链管理流程，提升市场响应速率，实现资源最大化利用；

√跟踪和分析消费者购买行为，提供个性化精准运营服务，从而提升营销转化效果，提高消费者忠诚度，减少市场营销费用；

√通过销售预测模型，探索科学定价策略，提升商品竞争力。

小结

这是一个”服务致胜”的时代，准确理解并快速满足消费者需求尤为重要，数钥分析云，能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案，助力服装企业数字化转型，提升一线经营决策能力。

怎样理解互联网行业“数据分析”的意义

本文通过以下七部分拆解数据分析：
一、什么场景和行业需要数据分析
二、数据分析会骗人吗？
三、怎样排除虚假流量？
四、PC端数据分析指标&方法论
五、电商、金融行业数据分析
六、数据分析的趋势
七、怎么培养数据分析的能力？
第二部分拆解六、七部分
六、数据分析的趋势
第一个趋势，大数据的对面不是小数据，而是深数据。大数据以用户量级取胜，同样的营销和经营打法只适用于固定的一类属性的人，转化率不变，分母变大，扩展更多的人群基数，是大数据打法的制胜关键。深数据是说限定一个人群，然后把精力放在收集这群人的购物各个阶段的数据上，用各种各样的营销和经营策略在用户各个购物阶段上进行关怀，提升的是某一个用户的转化率，但分母不变，制胜关键与大数据打法不同，对一个人购物阶段的数据越完整、判断越精准越好。用户基数再大总会有天花板，所以后续的竞争会有相当一部分企业尤其是大企业转向深数据的应用方向。
第二个趋势，大数据采集的壁垒可能会进一步降低。现在各家采集的数据都是自己使用，不愿意公开，或者是采集标准不同，不相信别人采集数据的准确性。这样会造成同一个数据源就会被重复采集，既浪费了硬件资源，也浪费了人力资源。其实对于同一个数据来说，只要采集的方法相同，只需要采集一次，共享就可以了。后面随着数据分析领域的标准化和统一化，数据资源会产生更多交换和交易，在数据采集这个环节会占用更少的精力，从而做更多的数据分析的事情，让数据能产生更高的价值。
第三个趋势，我认为数据分析的岗位可能慢慢就会消失了。数据分析岗位的消失在近几年不会出现，但未来十年内不好说。我认为数据分析的技能对所有互联网从业者来说，就像对于办公软件以及语言的掌握一样，会成为人人必备的技能。
第四个趋势，机器学习的发展将最大限度实现程序化数据应用。
目前数据应用的很多环节都在应用机器学习，比如程序化购买、自动化广告素材优化、智能商品推荐等等，但相互之间是割裂的，还需要人去做各个环节的串联。机器学习会慢慢替代人来串联一个一个的程序化模块，程序化的整体数据应用方案将会覆盖互联网领域。
这四个趋势我认为是我们很快就能够看得到的。
七、怎么培养数据分析的能力？
第一个建议，方向比努力还要重要。
数据分析并不是一个特别细分的领域，它里面包含了很多的方向。作为一个数据分析的入门者，当你了解了数据分析行业概况之后，你要做的一件事情就是了解这个行业有哪些方向，选择一个方向深挖。数据分析有三个常见的发展方向。一是数据挖掘；二是数据建模和数据应用；三是商业数据分析。每个方向都不容易到达巅峰，所以尽快确定主攻方向，尽快扎进去有助于迅速成长为一个领域的专家，和其它专家共同协作攻克数据分析领域更前沿的课题。
第二个建议，懂生意比懂数据重要。
一开始我们就谈到数据的价值是要最终服务于某个具体业务的，所以要想让数据发挥更高价值，对于业务知识的掌握是需要重视的，否则数据分析结果和业务存在距离或不能落地，不能实现商业增值，数据就会因此贬值了。
第三个建议，在场景里做分析比理论分析更重要。
第一方面，优化流量。流量并不是跟媒体或用户斗智斗勇，其本质是面向竞争对手的战争，要争取用同样的价钱买到更多的流量或者同样的流量花的钱更少。有时太关注用户属性或媒体价格，反而忽略了和竞争对手的博弈关系，这种博弈需要人的参与，单纯依靠机器博弈会忽视场景做出错误决策。
第二方面，用户体验输出。你面向的是用户，所以更重要的是你的内容如何跟用户产生共鸣。并不是说你设计的多漂亮、运行的多流畅，而是涉及到用户情感和用户感受层面，这也是量化指标难以驾驭的，需要加入人脑对于场景的理解才能做好。
第四个建议，注重人机协作。
对刚入门的数据分析师，我非常建议把人机协作这件事情提上日程，作为重点学习的方面，善于利用机器的力量代替人的力量，把人解放出来做人更擅长做的事情，人机配合最大化。机器擅长数据清洗、数据建模、数据预警、数据可视化等，所以提升数据分析能力一定是面向未来的，善于让机器去做它更擅长的事情，人去弥补机器的不足，更高效地完成分析工作，节省下来的时间就用来提升人独有的能力。