怎么制作数据分析表 销售月报表数据分析( 四 )
关键指标提取
不同行业对销售指标的侧重各有不同 ， 本文将以建材行业为例进行说明 。
其中涉及的销售数据指标包括：销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等 ， 原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息 。
图表与看板制作
提取完重要数据指标后 ， 您就可以根据需求制作相关看板与图表 。在此之前 ， 用户必须对需要监控的指标做到心中有数 。
一般来说 ， 制作看板时 ， 根据目的不同可以分为三类：
1. 基础数据看板：总览全局
这类看板大家都比较熟悉 ， 主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成 ， 用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据 。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板：
从这个看板中我们可以读出这个公司的基础销售信息：吉林省是销售大省 ， 上半年总收入3千多万 ， 3月份销售效果最好 ， 多层复合类的常规系列销量最好 。
需要说明的是 ， 此看板均以销售收入为度量 ， 企业业务人员可以根据自己的需求或者汇报对象进行调整 。
2. 问题分析看板：寻找原因
基础看板满足的是用户查看数据的需求 ， 如果想要利用数据解决问题 ， 则需要具体问题具体分析 ， 建立针对性看板 ， 并根据数据分析工具（DataHunter）提供的功能进行探索式分析 。
假如您想查看不同类别商品的销售收入、成本与毛利之间的关系 ， 就可以新建一个看板 ， 生成双轴图：
可以看出 ， 多层复合类销售收入明显大于成本 ， 对应的毛利也特别高 。
如果想进一步了解多层复合里面哪个省市、在什么时间毛利最高 ， 则可以在原有看板的基础上 ， 以毛利作为度量新建一个图表 ， 如下图：
接下来对毛利一览表 ， 分别从城市和时间维度进行钻取：
▲按城市维度进行钻取
▲按日期维度进行钻取
▲钻取结果显示
最后知道：瑞安市4月份的销售毛利最大 。
以上就是一个简单的探索式分析的过程 。
3. 预警监控看板：迅速反应
销售类数据的监控预警有多种应用场景：比如对表现好的商品做重点监控 ， 如果发现异常 ， 立即查看原因 ， 防止造成重大损失；又比如对商品的库存做重点监控 ， 如果某地区库存不足 ， 及时调整 。
举个简单例子：根据不同类别产品的成本和利润生成散点图 ， 并分别用利润平均值和成本平均值设立两条参考线 ， 这样就将整个图形分成了四个象限 ， 可以对高成本低利润或者高利润低成本的产品进行重点监控 ， 针对变动及时查找原因 ， 并作出反应 。
（以上图表使用DataHunter制作）
关于销售数据分析报表和销售月报表数据分析的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。
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