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数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。
在此，我们收集整理了零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容，以及对方法和内容的一些详细解释。其中，分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。这些方法犹如一把把钥匙，可以用来打开数据分析的神秘大门。
我们首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。
要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、供应商等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、成长率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。
一、销售数据模型之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析，并且商品的层级只有一层。
2、供应商
商品是由供应商提供的，在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。
3、内部组织
对于连锁企业，组织架构一般是：总部---事业部（业态）---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。
门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。
公司及总部的关键属性有：员工数、所在地。
配送中心的关键属性有：面积、员工数。
4、商品类别
一般的分类有：大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。
5、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
6、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。
7、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年---季度---月---日---时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年---节气---日---时刻；农历节假日。
8、品牌
品牌的层次有：品牌层次---品牌，品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商，一个厂商可以有多个品牌。
9、采购员
采购员也称为买手，层次有：采购组---采购员。中小型企业，一般都是统一采购，所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业，一般按区域公司采购，这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。
10、营业员
营业员在专卖、百货类的销售分析中非常重要，而在自由选购的卖场中，基本没有固定的营业员。层次有：销售部门---营业员。
11、收银员
层次有：门店－收银组－收银员。
12、厂商
一个商品只有唯一一个厂商。厂商的层次就是自己。
二、销售数据模型之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、销售税额
客户购买商品后应上交的税额。
4、去税销售额
去税销售额＝含税销售额－销售税额。
5、含税成本
销售出去的商品的含进项税的成本额，计算成本有不同的算法。
6、成本税额
销售出去的商品的进项税额。
7、去税成本
去税成本＝含税成本－去税成本。
8、毛利
毛利＝含税销售额－含税成本。
9、净利
净利＝去税销售额－去税成本。
10、场效
指单位营业面积产生的销售额。
11、退换量
客户购买后退换商品的数量。
12、退换额
客户购买后退换商品的销售额。
13、毛利率
毛利率＝（毛利/含税销售额）×100%。
14、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率＝（平均含税销售额÷平均含税库存成本）×100% 。
15、交叉比率
交叉比率＝毛利率×周转率。
16、促销让利额
促销让利额＝正常售价额－促销额。
17、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
18、促销销售额
（所销）所购商品为促销商品，并因此产生的销售额。
19、交易次数
客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。
20、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
21、销售价
商品正常销售的价格。
22、促销价
商品在促销时的销售价格。
23、进货价
商品进货和供应商的结算价格。
24、成本价
按不同的核算体系计算出来的，用于库存额统计和毛利计算用的价格。
25、周转天数
周转天数=平均存货÷平均销货净额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理越好。
26、退货率
退货率=退货金额÷进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
27、平衡点
平衡点用于表示达到某点的快慢；平衡点＝总费用÷毛利率。
28、安全力
经营安全力＝１－（损益平衡点÷营业额）；用于表示获利情况的指标。
三、零售数据模型之分析方法
1、ABC分析
ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。
ABC分析通过对一段时间内商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。则该报表的显示形式如表1：
其中：综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分类结果显示AB或者C。
按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在20~90%之间的商品标记为B类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。
根据货品管理及销售的情况，还可对ABC理论进行一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有操作性。
2、比较分析
比较分析，也称为对比分析。就是将同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。这种方法非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。
同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。
环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。
3、比率分析
从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同，常用的有以下3种类型：
（1）同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。
（2）同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。
（3）同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等。这类比率都有特定的商业含义。
4、20-80分析
20-80分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则。意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%；其余80%尽管是多数，却是次要的。
在零售业中，可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析，从而选出需要重点管理的对象（20%部分）。一般应用比较广泛的分析对象包括：库存商品（按库存金额进行分析）、商品（按销售额或者毛利进行分析）、供应商（按销售额或毛利进行分析）、客户（按销售额或毛利进行分析）。
5、排序分析
排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法，就是将某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列，这种分析方法的好处在于，可以让分析者清晰地知道最多或最少的实体情况。
排序分析一般应用在以下4种情况：
（1）同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如：某一商品在一个月内的销售额排序情况。
（2）同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如：小类中所有商品在某一天的销售额排序。
（3）同一实体、同一时间、多个指标的排序情况（由主次排序因素组成），如：商品先按销售额排序，再按毛利排序。
（4）分组排序分析，如：按照供应商分组，对供应商所供应商品的销售额进行排序。
6、动态分析
动态分析法是根据在一段时间内的数据变化，通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果，进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性，并依此对现象的未来发展做出预测的统计分析方法。
动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类，一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的指标，包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度；另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的指标，包括增长量、发展速度和增长速度等。
发展趋势分析方法是动态分析中的一种，它又可分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。
7、图形分析
图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据，分析图形包括：饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说，一般有以下三种方法：
（1）对比图示法
通过用图形表现出数据之间的比较关系。
（2）曲线图示法
一般用曲线图示法来表明某一实体、某个指标的数据发展趋势。
（3）因果图示分析法
用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来，这样就很容易看出主次要因素。
一般来说，图形分析应与其它分析结合起来进行分析，这样可使读者更加清晰、易懂。
8、相关分析
相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓展。其方法是通过某一变量，衡量预测另一主要变量，通过衡量这两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。
在零售业中，相关分析可以应用于以下3种情况：
（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。
（2）同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商相互间彼此销售额的影响关系。
（3）不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。
9、回归分析
回归分析（Regression Analysis）是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的复杂的、不确定的关系变得简单化和规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。
回归分析作为相关分析的研究方法，在零售业可以对以下情况进行分析：
（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。
（2）同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商间销售额的影响关系。
（3）不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。
10、方差分析
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响，研究中的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的、对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用、以及显著影响因素的最佳水平等。
11、平衡分析
所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的、合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间的发展是否平衡，揭示事物间的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。
零售业中一般应用的指标包括：
损益平衡点＝门店总费用÷毛利率，损益平衡点越低，表示获利时点越快；损益平衡点越高，表示获利时点越慢。
损益平衡点与销货额比＝损益平衡点÷销货净额
比率若小于１，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于１，表示有亏损，比率越大，亏损越多。
12、因素分析
因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象，在其总变动中，各个影响因素对它的影响方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有3种：
（1）相关联因素分析法
本方法不是借助于数字模型，而是根据相关因素的性质，表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系，从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额。
（2）相乘因素分析法
通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响；一般采用通过固定一个因素，来观察另一个因素对结果的影响程度。比如：销售收入=销售数量*商品单价。
（3）相加因素分析法
对于某一经济现象的影响，往往是其总体内部的各个组成部分（或构成因素）发生变动的结果。如：商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额+…+门店n销售额。
13、结构分析
结构分析法又称为组分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。结构指标就是总体各个部分占总体的比重，因此，总体中各个部分的结构相对数之和，即等于100%。
通过结构分析，首先，可以认识总体构成的特征。如：在某超市的销售额中，食品大类占比36%，非食品大类占比45%，非食品销售占比19%。第二，可以揭示总体各个组成部分的变动趋势，研究总体结构的变化过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如：某超市的食品销售额在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明当地顾客群对食品的偏好越来越大，说明超市食品引进应该更加多一些。第三，可以揭示现象之间的依存关系，如：研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系，可按商品销售额分组，计算每个组相应的供应商情况。例如，某超市年销售额300万元以上的供应商占15%，说明该企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。
四、销售数据模型之建立
有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法，就可以通过这三者组建销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型：
我们假设纬度有X个，指标有Y个，分析方法有Z个；则：
1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合
比如，选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析，那么，组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析，按照这种方法，可以组建X*Y*Z个数据分析模型。
2、多纬度、单一指标与分析方法的组合；
比如，纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析，那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析，按照这种方法，可以组建X*X*Y*Z个数据分析模型。
通过这种方式的组建，虽可以建立很多数据分析模型，但由于是组合而成，不见得每个数据分析模型都很有效，故要排除无效的分析模型，选择对企业的业务分析有力度的分析方法来提升企业的业务。（作者单位：上海海鼎信息工程股份有限公司）
在此，我们收集整理了零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容，以及对方法和内容的一些详细解释。其中，分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。这些方法犹如一把把钥匙，可以用来打开数据分析的神秘大门。
我们首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，并通过简单的实例展示，阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。
要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、供应商等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、成长率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。
一、销售数据模型之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一。大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析，并且商品的层级只有一层。
2、供应商
商品是由供应商提供的，在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。
3、内部组织
对于连锁企业，组织架构一般是：总部---事业部（业态）---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。
门店的关键属性有：面积、员工数、所在地。
公司及总部的关键属性有：员工数、所在地。
配送中心的关键属性有：面积、员工数。
4、商品类别
一般的分类有：大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。
5、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
6、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。
7、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年---季度---月---日---时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年---节气---日---时刻；农历节假日。
8、品牌
品牌的层次有：品牌层次---品牌，品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商，一个厂商可以有多个品牌。
9、采购员
采购员也称为买手，层次有：采购组---采购员。中小型企业，一般都是统一采购，所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业，一般按区域公司采购，这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。
10、营业员
营业员在专卖、百货类的销售分析中非常重要，而在自由选购的卖场中，基本没有固定的营业员。层次有：销售部门---营业员。
11、收银员
层次有：门店－收银组－收银员。
12、厂商
一个商品只有唯一一个厂商。厂商的层次就是自己。
二、销售数据模型之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、销售税额
客户购买商品后应上交的税额。
4、去税销售额
去税销售额＝含税销售额－销售税额。
5、含税成本
销售出去的商品的含进项税的成本额，计算成本有不同的算法。
6、成本税额
销售出去的商品的进项税额。
7、去税成本
去税成本＝含税成本－去税成本。
8、毛利
毛利＝含税销售额－含税成本。
9、净利
净利＝去税销售额－去税成本。
10、场效
指单位营业面积产生的销售额。
11、退换量
客户购买后退换商品的数量。
12、退换额
客户购买后退换商品的销售额。
13、毛利率
毛利率＝（毛利/含税销售额）×100%。
14、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率＝（平均含税销售额÷平均含税库存成本）×100% 。
15、交叉比率
交叉比率＝毛利率×周转率。
16、促销让利额
促销让利额＝正常售价额－促销额。
17、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
18、促销销售额
（所销）所购商品为促销商品，并因此产生的销售额。
19、交易次数
客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。
20、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
21、销售价
商品正常销售的价格。
22、促销价
商品在促销时的销售价格。
23、进货价
商品进货和供应商的结算价格。
24、成本价
按不同的核算体系计算出来的，用于库存额统计和毛利计算用的价格。
25、周转天数
周转天数=平均存货÷平均销货净额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理越好。
26、退货率
退货率=退货金额÷进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
27、平衡点
平衡点用于表示达到某点的快慢；平衡点＝总费用÷毛利率。
28、安全力
经营安全力＝１－（损益平衡点÷营业额）；用于表示获利情况的指标。
三、零售数据模型之分析方法
1、ABC分析
ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。
ABC分析通过对一段时间内商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%；销售数占y%；毛利占z%。则该报表的显示形式如表1：
其中：综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分类结果显示AB或者C。
按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进；将累计额百分数在20~90%之间的商品标记为B类，进行一般管理；将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。
根据货品管理及销售的情况，还可对ABC理论进行一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有操作性。
2、比较分析
比较分析，也称为对比分析。就是将同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。这种方法非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。
同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。
环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。
3、比率分析
从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同，常用的有以下3种类型：
（1）同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。
（2）同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。
（3）同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等。这类比率都有特定的商业含义。
4、20-80分析
20-80分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则。意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%；其余80%尽管是多数，却是次要的。
在零售业中，可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析，从而选出需要重点管理的对象（20%部分）。一般应用比较广泛的分析对象包括：库存商品（按库存金额进行分析）、商品（按销售额或者毛利进行分析）、供应商（按销售额或毛利进行分析）、客户（按销售额或毛利进行分析）。
5、排序分析
排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法，就是将某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列，这种分析方法的好处在于，可以让分析者清晰地知道最多或最少的实体情况。
排序分析一般应用在以下4种情况：
（1）同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如：某一商品在一个月内的销售额排序情况。
（2）同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如：小类中所有商品在某一天的销售额排序。
（3）同一实体、同一时间、多个指标的排序情况（由主次排序因素组成），如：商品先按销售额排序，再按毛利排序。
（4）分组排序分析，如：按照供应商分组，对供应商所供应商品的销售额进行排序。
6、动态分析
动态分析法是根据在一段时间内的数据变化，通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果，进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性，并依此对现象的未来发展做出预测的统计分析方法。
动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类，一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的指标，包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度；另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的指标，包括增长量、发展速度和增长速度等。
发展趋势分析方法是动态分析中的一种，它又可分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。
7、图形分析
图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据，分析图形包括：饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说，一般有以下三种方法：
（1）对比图示法
通过用图形表现出数据之间的比较关系。
（2）曲线图示法
一般用曲线图示法来表明某一实体、某个指标的数据发展趋势。
（3）因果图示分析法
用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来，这样就很容易看出主次要因素。
一般来说，图形分析应与其它分析结合起来进行分析，这样可使读者更加清晰、易懂。
8、相关分析
相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓展。其方法是通过某一变量，衡量预测另一主要变量，通过衡量这两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。
在零售业中，相关分析可以应用于以下3种情况：
（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。
（2）同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商相互间彼此销售额的影响关系。
（3）不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。
9、回归分析
回归分析（Regression Analysis）是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的复杂的、不确定的关系变得简单化和规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。
回归分析作为相关分析的研究方法，在零售业可以对以下情况进行分析：
（1）同一实体、不同指标间进行相关分析，如：供应商的销售额与费用的关系、商品的数量与销售额的相关关系。
（2）同类实体的同一指标的相关关系，如：供应商间销售额的影响关系。
（3）不同实体、不同指标间的相关关系，如：员工数量与企业销售额间的关系。
10、方差分析
一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响，研究中的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的、对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用、以及显著影响因素的最佳水平等。
11、平衡分析
所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的、合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间的发展是否平衡，揭示事物间的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。
零售业中一般应用的指标包括：
损益平衡点＝门店总费用÷毛利率，损益平衡点越低，表示获利时点越快；损益平衡点越高，表示获利时点越慢。
损益平衡点与销货额比＝损益平衡点÷销货净额
比率若小于１，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于１，表示有亏损，比率越大，亏损越多。
12、因素分析
因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象，在其总变动中，各个影响因素对它的影响方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有3种：
（1）相关联因素分析法
本方法不是借助于数字模型，而是根据相关因素的性质，表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系，从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额。
（2）相乘因素分析法
通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响；一般采用通过固定一个因素，来观察另一个因素对结果的影响程度。比如：销售收入=销售数量*商品单价。
（3）相加因素分析法
对于某一经济现象的影响，往往是其总体内部的各个组成部分（或构成因素）发生变动的结果。如：商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额+…+门店n销售额。
13、结构分析
结构分析法又称为组分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。结构指标就是总体各个部分占总体的比重，因此，总体中各个部分的结构相对数之和，即等于100%。
通过结构分析，首先，可以认识总体构成的特征。如：在某超市的销售额中，食品大类占比36%，非食品大类占比45%，非食品销售占比19%。第二，可以揭示总体各个组成部分的变动趋势，研究总体结构的变化过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如：某超市的食品销售额在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明当地顾客群对食品的偏好越来越大，说明超市食品引进应该更加多一些。第三，可以揭示现象之间的依存关系，如：研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系，可按商品销售额分组，计算每个组相应的供应商情况。例如，某超市年销售额300万元以上的供应商占15%，说明该企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。
四、销售数据模型之建立
有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法，就可以通过这三者组建销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型：
我们假设纬度有X个，指标有Y个，分析方法有Z个；则：
1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合
比如，选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析，那么，组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析，按照这种方法，可以组建X*Y*Z个数据分析模型。
2、多纬度、单一指标与分析方法的组合；
比如，纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析，那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析，按照这种方法，可以组建X*X*Y*Z个数据分析模型。
通过这种方式的组建，虽可以建立很多数据分析模型，但由于是组合而成，不见得每个数据分析模型都很有效，故要排除无效的分析模型，选择对企业的业务分析有力度的分析方法来提升企业的业务。（作者单位：上海海鼎信息工程股份有限公司）