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数据分析师如何处理零售业数据？

关于数据分析师如何处理零售业数据这个问题，小编整理出了一篇文章，建议能够一方面多学习下货品，零售的书籍，一方面多实践，多去一线学习和观察。理论结合实际，学以致用。

第一，聚焦业务模块：零售行业的业务模块是很多的，你想通过数据分析在零售方面有些突破，请问是哪一个模块呢。全面突破是不现实的，将工作聚焦在自己的负责的模块上，采购、销售、供应链、营销等等。

第二，明确目标：这是在第一步基础之上的，没个模块你关心的内容不一样，你想做数据分析的目标也就不一样，比如采购，目标就是降低成本、避免浪费、避免断货相关；销售，目标就是提升销售额、利润率。这个模块就会涉及到为什么你需要对业务有很深的了解了，因为在不了解的情况下，你只能定个大目标，目标定的越大越宽泛(比如提升销售额)，实现起来就越困难，当你对业务很熟悉的时候，你会了解业务痛点，所定的目标就一定是有价值可实现的(比如你要通过数据来找到，货损的规律以及因素)。

第三，做分析模型：在有目标、熟悉业务的基础之上，你就清楚，需要什么样的数据，来验证我的假设或者达到我分析的目的。你要列出来，哪些数据是你手里有的，哪些是没有的；有的数据哪些是可靠的，哪些是不可到的，没有的数据可以通过哪些渠道来获取，或者可以换成哪些数据来代替。

第四，整理数据：数据可以这样划分，不能用的数据、直接可用的数据、计算得来的数据、预测的数据。对于基础的分析来说，用的最多的就是直接用的数据和计算得来的数据，这部分会涉及到很多行业内的指标，比如库存周转率、动销率、连带率等等，明确目标，做好分析模型后，就可以想办法获取数据，然后依据获取的数据来转化成各种你需要的指标。

第五，分析数据：前面都是为这一步提供基础，你将数据都已经收集并整理好之后，就可以针对目标进行分析了，你需要在数据中发现规律，当你的目标比较清晰的时候，这一点也就比较容易。分析也是有很多技巧的，怎样展现更容易发现规律之类的。但是话说回来，你要是愿意肯，把必要的数据列在那也啃的下来，啃一段时间就自然知道什么样的数据要怎样展现怎样分析了。

最后，说下，你应该具备的一些技能技能上：相信你们公司应该是有业务系统给你用的，如果你自己来做数据分析的话，要有最基本的sql能力。此外excel能力必备。

业务上：你需要快速了解你们公司的业务特点，同时打通业务和数据分析的关系，有几位回答中都推荐了《数据化管理》这本书，是值得看一看的。

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