服装行业数据分析的要点——服装行业指标体系1从供应链的角度来看，服装行业的数据分析主要集中在进销存三个方面，其中存销比和销率是两个重要的分析指标。培训需要无歧视地教授，因为各种能力的人都来参加培训。所以训练的时候，各种能力的人都需要照顾。不可能太难，也不可能太简单。
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。
想要转行从事数据分析的工作岗位，参加培训靠谱吗？
培训只能让你入门，肯定不可能给你带来什么质的飞跃。培训需要做到有教无类因为来参与培训的人，各个能力的人都有，所以，培训的时候，是需要照顾各个能力层次的人，太难或者太简单都是不可能的。太难，就会很多人不懂，太简单，就会没人学习。学习和自己有关很多时候，学习是需要靠自己的兴趣来驱动的，所以，再厉害的老师，也可能教出无能的人。
想参加大数据分析的培训班？
其实每次看到关于大数据相关的问题总是忍不住的想回答一下，感觉大多数人被一些假象迷惑了！首先大数据本身现在很火，也是很有前景的行业。所以好多人就会人为，既然市场需求量大，只要去学习就可以随便找到高薪工作。加上很多媒体，培训机构大肆地不切实际地宣传！是很多人都是抱着这样的心态！想进去这个行业！还有就是确实有一些人通过培训大数据找到了很不错的工作，认为只要自己好好的学习也一定能找到那样的工作！而不考虑自身的条件差距。
大部分学习后都没有达到预期的效果。如果是以上两种心态去进入这个行业，我还是觉得很轻率！可能会吃亏！目前有很多培训机构，学习大数据的学生找不到工作，很大一部分没有拿到预期的工资，有的人学了一两个月也找不到工作。培训机构虽然会推荐就业，但出于与企业长期合作的考虑，往往会降低学员的薪资！那些真正拿高薪的人是谁？确实有人通过培训拿了高薪，有一个同事在JAVA工作，工作很不错。
