
大数据决策:生抽指数_数据分析师培训
在调味品行业,谁能抓住产品发展的趋势,谁就能快速地发展。投入同样的资源、时间得到的销量和利润完全不同。这里,我们就通过一个“生抽指数”来给大家讲讲如何运用大数据来做营销决策。
在说生抽指数之前,我们先提一下“榨菜指数”,百度是这么说的:
榨菜指数
1、基本信息
根据畅销全国的涪陵榨菜这几年在各地区销售份额变化情况,推断人口流动趋势的一种非正式的理论。
该指数由中国国家发改委的官员提出,他们据此在起草《全国促进城镇化健康发展规划(2011-2020年)》时,将全国分为人口流入区和流出区两部分,针对两个地区的不同人口结构制定不同的政策。
榨菜,属于低质易耗品,收入增长对于榨菜的消费几乎没有影响。榨菜这几年在全国各地区销售份额变化,能够反映人口流动趋势。2009年至2012年,榨菜在华中地区、中中原地区和西北地区的销售份额上升,与这几个地区的农民工回流增长相吻合。
2、相关理论
国家发改委规划司官员发现,涪陵榨菜在华南地区销售份额由2007年的49%、2008年的48%、2009年的47.58%、2010年的38.50%下滑到2011年的29.99%,从占半壁江山滑落到30%以下。这个数据表明,华南地区人口流出速度非常快。
涪陵榨菜集团广州办事处证实了这一现象,回流人口对于华南大区的销售影响很大。办事处负责人说,八年来,广东地区市场份额明显在下降。从增速上来讲,2011年当年华中、中原、西北地区营业收入比上年增长45%-57%不等,而华南地区仅有1.28%的增长。
生抽指数
网民刚开始觉得“榨菜指数”非常新鲜,很快就开始嘲笑发改委官员瞎胡闹。不过,如果研究一下酱油品类之中的生抽这个品种,就会发现,生抽的情况与榨菜增长相当一致。所以,今天我要谈到生抽指数这个词,这也是广州名道营销顾问机构在全国首次发布这个词。
在2010年前后,生抽在广东市场的增长开始放慢,增长大约只有5%,这样的情况一直持续到2014年,而同期,华中、西北、华北地区,生抽的增长超过40%,在2010年到2013年之间,这些地区的年增长超过50%,基本上是井喷式的增长。
它的增长原理和榨菜的增长逻辑是一样的。就是沿海务工人员回迁到内地,把在沿海的消费习惯带回到内地。
这样的增长原理,连海天酱油也曾错过,从海天味业上市前的招股说明书之中可以看到,海天在上市前一年,销售量对比上一年居然还下降了。这个就是因为内地的消费者已经从消费老抽转移到消费生抽上面了,而海天可能错误地认为老抽的下降是由于经销商和销售人员不努力造成的,结果把工作的重点放在推广老抽上面。由于老抽在当时占海天公司全公司销售额的比重过大,又没有及时进行品种结构的调整,造成了下滑。
好了,看完上面的两个指数,你是否还可以推测出其它品类在内陆市场的增长机会呢?欢迎微信探讨。
结论:无论你是厂家,还是经销商,如果你对于市场趋势方面不够敏感,也没有不断地通过学习了解到这些趋势,那么,你只能赚个辛苦钱,这个就是选择比努力重要,而选择的依据,就是大数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29