数据分析在零售业应用
数据分析一般都是大型企业在做，那么零售业是如何运用数据分析师去采集数据，分析数据，是如何得到数据对零售业得到帮助的呢！
1数据分析师对销售指标分析：
数据分析师主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表，例如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。
这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的，老总们虽然知道他们非常有用，但由于无法得到，使得这些指标的地位也若有若无。直到BI技术出现之后，这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。
2数据分析师对销售量预测
根据以往销售数据以及影响销售相关的因素的分析，通过建模构建销售预测模型，可以单纯针对销售数据进行时间预测分析，也可以采用简单的移动平均预测。在数据完善的前提下，还可以结核更多的影响因素，比如公司销售政策，竞争对手销售策略，公司产品发布，销售人员是否充足等因素构建复杂的神经网络系统，进行更完善的预测分析。
3数据分析师对财务分析：
1）分析企业的财务状况，了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力，从而评价企业的财务状况和风险；
2）分析企业的资产管理水平，了解企业对资产的管理状况，资金周转情况；
3）分析企业的获利能力；
4）分析企业的发展趋势，预测企业的经营前景；
同时，系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标，如：成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等。
4数据分析师对商品结构分析：
商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。
顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如，如果将顾客简单地分成富人和穷人，那么什么人是富人，什么人是穷人呢？实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分，没有推行会员卡的，可通过小票每单金额来假设。比如大于100元的我们认为是富人，小于100元的我们认为是穷人。好了，现在老总需要知道很多事情了，比如，富人和穷人各喜欢什么样的商品；富人和穷人的购物时间各是什么时候；自己的商圈里是富人多还是穷人多；富人给商场作出的贡献大还是穷人作出的贡献大；富人和穷人各喜欢用什么方式来支付等等。此外还有商圈的客单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。
6数据分析师对供应商分析：
通过对供应商在特定时间段内的各项指标，包括订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行分析，为供应商的引进、储备、淘汰（或淘汰其部分品种）及供应商库存商品的处理提供依据。主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况，以及所供商品情况，如销售贡献、利润贡献等。通过分析，我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错，它在某个时间段里的结款也非常稳定，而这个供应商的结算方式是代销。好了，分析显示出，这个供应商所供商品销售风险较小，如果资金不紧张，为什么不考虑将他们改为购销呢？这样可以降低成本呵。
7数据分析师对人员分析：
通过对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主，毛利指标为辅）和采购员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。主要分析主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。
8客户维系挽留
数据分析师通过以往客户的购买行为和记录，结合客户基本资料等信息，通过构建数据挖掘模型的方式，进行对用户进行流失预测，数据分析师从中找出高流失用户，并结合客户的价值贡献，采取不同的 维系挽留策略，起到稳固收入，减少客户流失的目的。
