年度销售数据分析报告（年度销售数据汇总表格）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于年度销售数据分析报告的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、如何写数据分析报告

• 2、药店店长 该怎样写数据分析报告

• 3、如何写数据分析报告？

• 4、怎么写分析报告

一、如何写数据分析报告

相信很多数据分析师在写数据分析报告的时候也会遇到一些困惑，因为我最近也在写一个报告，在这里就梳理一下如何写数据分析报告

数据分析报告是数据分析师常见的工具，写好一份数据分析报告，不但能够清楚描述问题，洞察数据并且提出一些有思考的举措，也很能反映出一个数据分析师的思维和用数据讲故事的能力，网上虽然也有很多关于写好数据分析报告的文章，但是大部分都是偏重于理论，具体实践的很少，我就在这里做一个汇总，希望能帮助一些朋友，以期抛砖引玉

--------分割线--------正式开始--------

一份好的数据分析报告离不开两部分：数据部分和分析部分。巧妇难为无米之炊，数据之于数据分析师就好像食材之于巧妇，数据的重要性可见一斑，分析部分是数据分析师将数据做成报告的最重要一步，是最体现一个数据分析师功底的部分，也是拉开差距的部分，下面就针对两部分分别进行阐述

一. 数据部分

数据部分最重要的就是数据质量，数据质量的好坏直接决定一份数据分析报告的好坏，如果报告中某一个数据被质疑，会直接影响这份数据分析报告的可信度，本章说一说跟数据有关的一些内容

1.数据的质量

1.1数据类型

数据类型比较好理解，就是数据以什么样的类型存储的，不同的数据类型有不同的使用方法，因此在处理数据之前，必须要先了解数据类型，常见的数据类型有（这里只说一些常见的数据类型）：

整数型

int ：用于存储整数，存储从-2的31次方到2的31次方之间的所有正负整数，每个INT类型的数据按4 个字节存储

bigint ：用于存储大整数，存储从-2的63次方到2的63次方之间的所有正负整数，每个BIGINT 类型的数据占用8个字节的存储空间

smallint ：用于存储小整数，存储从-2的15次方到2的15次方之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间

浮点型

real ：存储的数据可精确到第7 位小数，其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。 每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间

float ：存储的数据可精确到第15  位小数，其范围为从-1.79E -308 到1.79E +308。 每个FLOAT 类型的数据占用8 个字节的存储空间。  FLOAT数据类型可写为FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 数据的精度。n 为1到15 之间的整数值。当n 取1 到7  时，实际上是定义了一个REAL 类型的数据，系统用4 个字节存储它；当n 取8 到15 时，系统认为其是FLOAT 类型，用8 个字节存储它

字符型

char ： 数据类型的定义形式为CHAR[ （n） ]，n 表示所有字符所占的存储空间，n  的取值为1 到8000， 即可容纳8000 个ANSI 字符。若不指定n 值，则系统默认值为1。  若输入数据的字符数小于n，则系统自动在其后添加空格来填满设定好的空间。若输入的数据过长，将会截掉其超出部分

nchar ： 它与CHAR 类型相似。不同的是NCHAR数据类型n 的取值为1 到4000。 因为NCHAR 类型采用UNICODE  标准字符集（CharacterSet）。 UNICODE 标准规定每个字符占用两个字节的存储空间，所以它比非UNICODE  标准的数据类型多占用一倍的存储空间。使用UNICODE  标准的好处是因其使用两个字节做存储单位，其一个存储单位的容纳量就大大增加了，可以将全世界的语言文字都囊括在内，在一个数据列中就可以同时出现中文、英文、法文、德文等，而不会出现编码冲突

varchar ：VARCHAR数据类型的定义形式为VARCHAR  [ （n） ]。 它与CHAR 类型相似，n 的取值也为1 到8000，  若输入的数据过长，将会截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR数据类型具有变动长度的特性，因为VARCHAR数据类型的存储长度为实际数值长度，若输入数据的字符数小于n  ，则系统不会在其后添加空格来填满设定好的空间。一般情况下，由于CHAR 数据类型长度固定，因此它比VARCHAR 类型的处理速度快

时间和日期型

date ：‘2018-01-17’

time ：‘10:14:00’

timestamp ：‘2018-01-17 10:14:00.45’

以上就是常用的数据类型，如果有其他的数据类型没有说到，可以去网上搜一下，都比较好理解

1.2噪音数据

因为网上有非常多的关于噪音数据的解释，都非常专业，我就不在这里做过多的详细解释了，我们只探讨从sql取出数据的时候有一些异常值的处理办法：

null

一般跑过sql的朋友肯定会发现，在跑出来的数据中会有null的情况，这个时候需要对null进行替换，如果是计算用，就把null替换成0，这个步骤可以在sql里面完成，也可以在excel里面完成

极大值

极大值会影响数据的计算结果，一般会进行处理，要么替换成除极大值以外的最大值，要么直接弃用

作为分母的0

如果0作为分母，在excel里会出现#DIV/0,这个时候可以直接把结果替换，或者在sql里面直接进行替换，用case……when……就可以替换

1.3数据的口径

数据的口径很重要，根据经验看，大部分的数据出现问题是口径造成的，数据的口径一定要跟业务的口径一致，拿留存率举例：

留存率是周期比率型指标，一般在计算留存率的时候需要确定 留存周期 和 活跃判定的口径

留存周期：留存周期通俗来讲就是指用户在多长时间范围内活跃，并在下一个周期内仍然活跃，这里的多长时间就是指留存周期

活跃判定：指怎么判定一个用户活跃，可以是启动App，可以是登陆，也可以是完成了一次其他特定行为，这个主要依照业务需求而定

实际计算：

周留存率的计算

分子：本周活跃 且 上周也活跃的用户数

分母：上周活跃的用户数

2.可能会用到的工具

在处理数据的过程中可以用很多工具，在这里就介绍一些比较常见的工具，大家耳熟能详，学起来也不是特变难

2.1提取数据

mysql

hivesql

两者的查询语句有相似的地方也有不同的地方，主要看自己所在公司的数据存储情况

2.2数据处理

python：一般写个脚本做一些机械的操作（我目前是这么用），也可以用来做计算

mysql：在查询的时候可以进行处理

excel：数据量比较小的时候，可以在excel上简单处理

2.3数据可视化

python：可以用来做一些词云图

Tableau：可视化一些图表，可以和sql结合着用

excel：做一些简单的图表，实际上数据处理的好的话，一般用excel就足够了

二. 分析部分

在处理了数据以后就要开始进行报告的撰写，写报告会涉及到几个部分的工作，这里分别进行介绍一下：

1.报告结构

一篇数据分析报告的结构是十分重要的，一个好的结构能够将他人带入到你的报告中，让他人更好的明白你的意图，减少信息传递之间的丢失，同时你的思维也主要展现在结构上，这就意味着在写数据分析报告前，一定好想清楚数据分析报告的结构，当然这里说的报告结构即包括整个报告的结构，也包括每一个章节的结构，这里就放到一起说了

1.1 总 - 分 - 总（多用在整体结构）

我们在读一本书的时候，打开目录，会发现整部书的结构一般包括：

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

结尾

这就是典型的总 - 分 - 总结构，是最常见的结构，如果是对一个专题进行分析，用这种形式是非常好的，举个例子：

某电商App近一个月内的销售额出现下滑，让你针对这个问题进行一次专题分析

分析思路：拿到这个问题，我们很容易想到的是，销售额出现下滑出现的原因有两个，一个是付费用户数减少了，另一个是付费用户的人均付费金额减少了，这两个原因属于并列的原因，不存在递进关系，也就是说付费用户数减少了与人均付费金额减少并不存在因果关系，没有什么相关性，因此需要对两个原因共同分析，最后输出结论和提升建议，分析完以后，会发现总

- 分 - 总结构很适合这样的分析，所以列出以下提纲

问题描述

销售额近一个月下降多少？绝对值，环比，同比数据

原因假设：付费用户数下降/人均付费金额下降

付费用户数下降分析

付费用户数降幅是多少？绝对值，环比，同比数据

定位下降人群：是整体下降还是某一群体用户数下降

这里就涉及到用户分群，用户分群的方法有很多，涉及到用户价值的分群常见的就是RFM模型，将分完群的用户进行数据对比，看看上个月付费用户的结构占比跟本月有什么不同，当然用户分群的方法也不止这一个，还有按照会员等级分群（主要用会员等级进行用户分群），按照活跃程度（新用户/留存用户/回流用户），按照消费习惯（一般用户表里面都会有用户的标签，标识这个用户的消费习惯，表示这个用户更喜欢购买哪一类的商品），不管用什么分群方法，都需要纵向对比，也就是这个月和上个月付费人群的对比

原因分析：

如果是付费用户整体下降（这种是大家都不想看到的现象，欣慰大盘数据的驱动需要投入大量的资源，也有可能是自然波动），考虑可能的原因主要有：用户整体流失，比如用户流失到竟对；或者本月有什么特殊情况，影响到了整体的用户活跃；或者是从活动维度去观察，是不是活动的力度减小，影响了用户付费的欲望

如果是某一个用户群体下降：考虑的原因可能有商品品类的影响，是不是某一类商品在平台没有上架，或者某一类商品涨价；或者这一类用户受到了哪些影响，一般可以从属性和行为角度去分析

提出策略：

针对分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具体，比如如果你提出一条策略是：提升新注册用户数，那么等于没说，老板多数会diss你，但是你如果说，通过减少注册时填写的非必要字段，如年龄/职业，来简化注册流程，挺升注册转化率，进而提升新注册用户数，那感觉是不一样的）

人均付费金额下降分析

人均付费金额的降幅是多少？绝对值，环比，同比数据

定位原因

人均付费金额下降可能的原因主要有：订单数量下降；每个订单包含的商品数的下降/某一个品类购买数下降

提出策略：针对分析出的原因提出可落地的策略

总结问题

明确造成销售额下降的原因到底是什么（定性以后，记得一定要量化，不量化会被diss）

提出有针对性的建议

如何预防再次发生

1.2 递进（可用于整体结构和章节内部结构）

这种结构适合对一个问题进行探索，就像上一个例子中，我们针对每一个可能原因进行分析的时候，就是采用的这种分析方法，这种分析结构特别适合对一个小问题进行深入的探索分析，层层递进，深挖原因，这里在举一个例子：

某一个App的新注册用户数环比上个月减少，需要你做一个深入的分析，找到原因，提供改进策略

分析思路：新注册用户数的的影响因素是一个典型的漏斗结构，也是一个典型的单向性用户旅程，画一张图就能说明白：

如图所示，影响注册用户数的原因全部标注在漏斗里面，但是注册全流程这个漏斗只能看个大概流失，所以我们会对某一步进行细化，这张图上，我们对用户从启动到注册成功进行细化，细化到用户行为，这样能够提出一些产品上的改进意见，这个时候，如果想要提升新注册用户数，只需要针对每一步流失原因进行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所见即所得的分析

比如：我们想对提交注册信息到注册成功这一步进行优化，那么首先我们要找到用户注册失败的原因有什么，一般有：

用户已注册

密码格式不合规

系统错误

未勾选《隐私协议》

在提出建议的时候，只要针对以上原因提出具体改进意见就可以了

1.3并列结构（多用于整体结构）

这种结构一般遇到的情况不多，常见的有对不同的校区进行经营分析/对不同品类的商品进行售卖分析，基本都是以描述型分析为主，因为分析的主体是并列关系，所以只需要每个主体就行单独分析就好，基本采用的分析思路是一样的

1.4因果结构（多用于章节内部结构）

这种结构一般用在复盘分析报告中，复盘是常见的数据分析报告类型之一，也是很多公司比较重视的一个报告，比如双十一复盘/新手活动复盘等等， 以电商某一次大促复盘为例 ，这里直接写结构：

总体描述：

本次大促整体数据表现，整体活动节奏的介绍；销售额是多少，同比提升多少；利润情况；参与用户有多少，同比提升多少；卖出商品有多少，同比提升多少；各个子活动的贡献是多少

子活动1的效果分析

子活动1的简介，作用，发力点

子活动1的贡献是什么，对于直接提升结果指标或者间接提升指标有哪些贡献

子活动1的成本是什么？投入产出比是多少？

子活动2的效果分析

子活动x的效果分析

最后汇总，提出优化建议

2.分析方法

讲完了整体结构，我们就该进入到具体分析的过程里面，这里的分析方法，主要想说说怎么去针对不同的数据进行分析，也就是说怎么通过数据看出问题，这里介绍常用的5种分析方法，但是有一句话非常重要，想写这节的最前面： 数据分析师一定要懂业务，在分析之前最好能把问题定位个大概，再去捞数，再去分析，否则每天会沉浸在漫无目的取数中，我认为一个数据分析师最重要的能力是要懂业务，从数据的角度看业务，才能驱动业务

2.1 对比分析

横向对比

横向对比就是把一个指标按照不同维度拆分，去对比不同维度的变化，举个简单的例子来说就是：

昨天的DAU增长了30%，那么把DAU进行拆分，可以拆分成以下三种方式：

DAU=新注册用户数+留存用户数+回流用户数

DAU=北京活跃用户数+河北活跃用户数+山东活跃用户数+……

DAU=北京活跃用户数+河北的活跃用户数+……

                =北京的新增用户数+北京的留存用户数+北京的回流用户数+河北的新增用户数+河北的留存用户数+河北的回流用户数+……

这里留一个疑问，怎么去选择优先下钻的维度？想明白以后分析的效率就会有很大提升

纵向对比

在进行完横向对比以后，就要开始进行纵向对比，纵向对比主要是在时间维度上，还拿上一个例子来说，我们按照第一种方式进行横向对比以后，就要纵向对比，见下表：

2.2分布分析

分布分析一般是应用的场景比如用累计消费金额去分组/按照用户一个月活跃天数去分组，这些场景都有两个共性的特征：

属性值都是数值类型，或者日期类型

属性值非常多，比如累计消费金额可能从1-90000中间任意一个数字，也就是属性值非常多，没办法用每一个属性值去单独分析，因此需要分组

还是上图说明：

2.3交叉分析

交叉分析一般指多维度交叉，或者不同指标之间的交叉

多维度交叉其实有点类似对比分析的第三类分类方法，这里不在赘述了，还是那个图，但是在实际分析中的作用其实很是强大，具体如何应用就需要大家举一反三啦，仔细看看这张图，可以换成哪些分析场景下的哪些场景的交叉分析：

不同指标交叉一般用在分析变化趋势中，或者寻找相关因素的时候，上图：

这样既能看绝对值的变化，又能一目了然的看出变化趋势，如果不同指标之间呈现一定的相关性，那就是相当完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比较好理解了，一般在行为分析中常用到，直接上图吧：

是不是有点眼熟？漏斗分析一般分析应用在分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化的效果，因为用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件，在分析每一步转化的时候会用到这个模型

2.5矩阵分析

矩阵分析是一个不错的分析模型，主要用在分类上面，常见的有用户分类、产品分类等，比如像常见的RFM模型是一个三维矩阵，有八个象限，上两个图看看：

矩阵分析其实不难理解，但是涉及到一个比较关键的问题，就是临界点怎么选择，通俗来说就是第一象限和第二象限的临界值是多少，有的是0，有的不是0，举个例子：

我想用活跃度和累计消费金额对1万个用户进行分群，使用矩阵分析

我建好了这个二维矩阵，我第一件事就是先要确定原点的坐标值，也就是说用户的累计消费金额大于x，就会出现在第一/四象限，如果小于x，就会出现在第二/三象限，想确定这个值需要一定的方法，会用到一些分类算法，这个可以去网上查一些关于分类的教程，有很多，后续我会写一盘文章来介绍分类，这里就不细讲了

以上就是数据分析最重要的两个模块，当然在实际操作中还有很多需要思考的地方，太细节的东西不太能够面面俱到，这里留给大家去思考的空间，比如：

数据分析报告怎么讲成一个故事，比如背景-现状-原因-策略-预期结果-复盘结果？

每一页PPT怎么排版会让你的数据分析报告可读性更高？

如果你的数据分析报告不采用上述的结构，还能用哪些结构？

怎么让你的数据分析报告显得更高大上？

可以留言交流哦

二、药店店长 该怎样写数据分析报告

从以下这几个方面入手

1、财务数据：目标完成率、去年同比、环比、各大品类销售占比、周转率、毛利率、动销比、库存等

2、基础数据：客流量、成交率、平均客件数、客单价、人效、平效、销售均价和库存均价

3、不同数据背后的原因分析：主观、客观、内外因素、竞争者影响

4、改进计划：需要重点改进的销售数据计划，例如下个月如何提高本月较弱的客单价或者销售均价

5、时间进度和所需资源配合

个人一点经验，希望对你有所启发

三、如何写数据分析报告？

给你个财务数据分析报告看看

财务数据分析报告的内容与格式

1、财务分析报告的分类。财务分析报告从编写的时间来划分，可分为两种：一是定期分析报告，二是非定期分析报告。定期分析报告又可以分为每日、每周、每旬、每月、每季、每年报告，具体根据公司管理要求而定，有的公司还要进行特定时点分析。从编写的内容可划分为三种，一是综合性分析报告，二是专项分析报告，三是项目分析报告。综合性分析报告是对公司整体运营及财务状况的分析评价；专项分析报告是针对公司运营的一部分，如资金流量、销售收入变量的分析；项目分析报告是对公司的局部或一个独立运作项目的分析。

2、财务分析报告的格式。严格的讲，财务分析报告没有固定的格式和体裁，但要求能够反映要点、分析透彻、有实有据、观点鲜明、符合报送对象的要求。一般来说，财务分析报告均应包含以下几个方面的内容：提要段、说明段、分析段、评价段和建议段，即通常说的五段论式。但在实际编写分析时要根据具体的目的和要求有所取舍，不一定要囊括这五部分内容。

此外，财务分析报告在表达方式上可以采取一些创新的手法，如可采用文字处理与图表表达相结合的方法，使其易懂、生动、形象。

3、财务分析报告的内容。如上所述，财务分析报告主要包括上述五个方面的内容，现具体说明如下：

第一部分提要段，即概括公司综合情况，让财务报告接受者对财务分析说明有一个总括的认识。

第二部分说明段，是对公司运营及财务现状的介绍。该部分要求文字表述恰当、数据引用准确。对经济指标进行说明时可适当运用绝对数、比较数及复合指标数。特别要关注公司当前运作上的重心，对重要事项要单独反映。公司在不同阶段、不同月份的工作重点有所不同，所需要的财务分析重点也不同。如公司正进行新产品的投产、市场开发，则公司各阶层需要对新产品的成本、回款、利润数据进行分析的财务分析报告。

第三部分分析段，是对公司的经营情况进行分析研究。在说明问题的同时还要分析问题，寻找问题的原因和症结，以达到解决问题的目的。财务分析一定要有理有据，要细化分解各项指标，因为有些报表的数据是比较含糊和笼统的，要善于运用表格、图示，突出表达分析的内容。分析问题一定要善于抓住当前要点，多反映公司经营焦点和易于忽视的问题。

第四部分评价段。作出财务说明和分析后，对于经营情况、财务状况、盈利业绩，应该从财务角度给予公正、客观的评价和预测。财务评价不能运用似是而非，可进可退，左右摇摆等不负责任的语言，评价要从正面和负面两方面进行，评价既可以单独分段进行，也可以将评价内容穿插在说明部分和分析部分。

第五部分建议段。即财务人员在对经营运作、投资决策进行分析后形成的意见和看法，特别是对运作过程中存在的问题所提出的改进建议。值得注意的是，财务分析报告中提出的建议不能太抽象，而要具体化，最好有一套切实可行的方案。

撰写财务分析报告应做好的几项工作

（一）积累素材，为撰写报告做好准备

1、建立台账和数据库。通过会计核算形成了会计凭证、会计账簿和会计报表。但是编写财务分析报告仅靠这些凭证、账簿、报表的数据往往是不够的。比如，在分析经营费用与营业收入的比率增长原因时，往往需要分析不同区域、不同商品、不同责任人实现的收入与费用的关系，但这些数据不能从账簿中直接得到。这就要求分析人员平时就作大量的数据统计工作，对分析的项目按性质、用途、类别、区域、责任人，按月度、季度、年度进行统计，建立台账，以便在编写财务分析报告时有据可查。

2、关注重要事项。财务人员对经营运行、财务状况中的重大变动事项要勤于做笔录，记载事项发生的时间、计划、预算、责任人及发生变化的各影响因素。必要时马上作出分析判断，并将各类各部门的文件归类归档。

3、关注经营运行。财务人员应尽可能争取多参加相关会议，了解生产、质量、市场、行政、投资、融资等各类情况。参加会议，听取各方面意见，有利于财务分析和评价。

4、定期收集报表。财务人员除收集会计核算方面的有些数据之外，还应要求公司各相关部门（生产、采购、市场等）及时提交可利用的其他报表，对这些报表要认真审阅、及时发现问题、总结问题，养成多思考、多研究的习惯。

5、岗位分析。大多数企业财务分析工作往往由财务经理来完成，但报告注材要靠每个岗位的财务人员提供。因此，应要求所有财务人员对本职工作养成分析的习惯，这样既可以提升个人素质，也有利于各岗位之间相互借鉴经验。只有每一岗位都发现问题、分析问题，才能编写出内容全面的、有深度的财务分析报告。

（二）建立财务分析报告指引

财务分析报告尽管没有固定格式，表现手法也不一致，但并非无规律可循。如果建立分析工作指引，将常规分析项目文字化、规范化、制度化，建立诸如现金流量、销售回款、生产成本、采购成本变动等一系列的分析说明指引，就可以达到事半功倍的效果。

四、怎么写分析报告

从基础条件、学习经历、从业经历、长与短处、个人规划五个方面进行论述。

成长报告写作指导

——成长史——

你需要在这一部分通过重要事例展现的要点有： 对自我的认识是否能够一分为二？ 对他人的评价是否能够正确分析与对待？

对成长中各因素是否能客观分析、正确归因。 你的人格、情绪状态是否适合从事心理咨询师工作。

在这一部分你需要避免的问题有： 表现出病理性人格。 流露出过度的自负或者自卑的意识。对人生目标抱有不切合实际的幻想。狭隘、消极或者怨恨、抱怨。

以上就是关于年度销售数据分析报告相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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