找出共性数据，通过数据分析问题，从而改进。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。基本的店铺活动策划，其他小一点的就是引流渠道的手机活动开发，和行业相关的，比如电商资讯帮淘宝的首页区域，行业数据的分析整理。全网热销产品TOP20涨幅最大。TOP10店铺基础数据的分析一定离不开业务人员的业务直通车数据分析等。重点关注的是PVUV的变化和维护，那么电商每天盯着什么呢？
请问各大自媒体爱好者什么是后台数据，分析后台数据有什么方法？
你好，我是全职自媒体人，很荣幸回答你的问题。以下观点和建议，供参考后台数据包括很多方面的，比如粉丝画像，昨日，7天，30天，内容的推荐量，阅读量，转发量等等数据。也包括单条文章和视频的具体数据。每个人的后台数据是不同的，常用的方法，例如整理，归纳，总结，提炼，升华，分析等。找出共性的数据，通过数据分析问题所在，从而改善。
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。
电商运营如何做数据分析？
电商运营当以数据分析为主，有一句话是，千万人撩你，不如一人懂你，这句话在互联网圈可以说成是，真正的了解用户，才能得到用户，所以，没有最好的数据，只有更加专业。大数据分析可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注，excel表格大多用来是记录数据，有了记录才能研究出针对性的方案。电商运营通常会遇到一些相对笼统的问题，比如广告的投放是否精准，用户体验如何优化产品定位等，这类大众问题通常是结合消费人群的需求特性优化及调整产品框架去解决。
近年来，随着互联网的飞速发展，“智能”这个词基本上已经遍布生活的各个角落，大的就更不用说了。基本的智能手机工作人员一只手除去一小群老年人或者偏远贫困山区，做电商运营的数据分析。以淘宝为例。无线端肯定是第一个记录和分析数据的，手机问题的分析和改进细分为占爆款的产品流程变化等。用专业术语来说，就是粒度。在定性分析的过程中，我们有一个极其重要的概念，叫做粒度。既然在做数据分析的时候不能马虎，那么就可以对数据进行一定程度的细化。如上所述，精准的特征框架，具有一定的透明性，都是为了让用户立体清晰，让你的产品更精准的投入。这就跟用PS做图一样。图片放大后显示一个小方块，类似于马赛克，但并不模糊。反而更透明。比如这是手机，这是智能手机，充电5分钟，通话2小时。这是一款OPPO R9智能手机，充电5分钟，通话2小时。在上述过程中，当它是手机时，它具有手机的共同特征，但当它只是手机时，它显然不能代表老年机。直到提炼为充电5分钟，通话2小时的OPPO R9智能手机，才能代表这个特定品牌，特定型号的手机。
