数据分析之年度总结分享

背景：

　　我们是一家国内的服装公司，在全国拥有几十家服装门店，从事18个服装品类的销售，市场覆盖国内上海、华北、华中、西南、东北、中南、西北七个区域，年销售额达数千万元。财年结束了，老板希望我们（数据分析师）能对公司的销售团队的数据进行分析，并得出结论作为下年度的制定作战的方向。

一、工具选取：

（1）老模式的工作流：

• 业务人员：制定分析思路，梳理出需要汇报的指标。
• BI研发：清洗数据，提供一张大宽表，并导出Excel给业务人员
• 业务人员：确认数据

• 若数据合理：则在Excel上绘图，粘贴到Word、PPT上撰写报告
• 若数据不合理：则反馈给BI研发重新清洗

（2）新模式的工作流：

　　然而，在审查过程中，我们发现现有的工作流程存在多方面的问题：

• 沟通难：跨部门沟通成本高，仅靠靠Excel数据作为传递的媒介
• 分析难：业务人员在Excel中分析，往往比较难做下钻分析，有时候甚至很难看出一些异常
• 制作难：

• 制作出的图表无论是美观度还是交互度上都差点意思
• 制作过程需要在Excel和Word或PPT之间粘贴，效率低下

• 沉淀难：无法数字化沉淀管理下来复用

　　我们看了一系列的产品，发现阿里云DataV下有　　的产品比较合适。这是一款以Notebook文档形式为基础、由强大AI模型驱动的智能分析、允许多人协作的数据可视分析平台。因此，我下面的过程均使用DataV Note作为分析的工具。

二、分析过程：

（1）制定分析思路

　　我们的分析思路如下：

• 按品类和品牌划分的产品市场表现

• 不同品类的销售额对比（最大、最小值）
• 主要品牌占比分析

• 跨地区的业绩比较

• 不同地区日均销售额对比
• 不同地区毛利润主导地位分析

（2）数据准备（已脱敏）

CREATE TABLE `retail` (
  `销售日期` datetime DEFAULT NULL,
  `店风格` text COLLATE utf8mb4_general_ci,
  `店名` text COLLATE utf8mb4_general_ci,
  `店性质` text COLLATE utf8mb4_general_ci,
  `品类描述` text COLLATE utf8mb4_general_ci,
  `品牌描述` text COLLATE utf8mb4_general_ci,
  `所属大区` text COLLATE utf8mb4_general_ci,
  `所属小区` text COLLATE utf8mb4_general_ci,
  `销售额` bigint DEFAULT NULL,
  `毛利` bigint DEFAULT NULL,
  `毛利率` text COLLATE utf8mb4_general_ci
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

（3）绘图 & 总结（已脱敏）

【1】不同品类的销售额对比

【2】主要品牌占比分析

【3】不同地区日均销售额对比

【4】不同地区毛利润主导地位分析

三、制作报告（已脱敏）

　　DataV Note是分为2种形态：编辑态、预览态。编辑态为上述分析的过程；在预览态中，提供了丰富的定制化功能，包括主题选择、布局调整、样式优化和水印添加等，确保展示材料既专业又美观。与此同时，还支持导出为Png、Pdf、Word格式，并可通过钉钉、微信或邮件轻松分享，满足多样化的汇报需求。

四、总结：

　　我们从传统模式下的数据分析工作，迁移到全新的工作模式。跨部门在同一个Notebook画布中协同创作，边写代码边绘图的感觉非常爽，而且做好的文档还能数字化下来月度、年度复用；同时，DataV Note提供了很多AI小功能十分惊喜，例如：根据数据AI绘图、自然语言生成SQL、Python等等；此外，价格优惠，竟然比Excel软件还便宜，百元大洋都不用，有啥问题直接放到钉钉群（89445004116）答疑，服务到位，“墙裂”推荐。