服装网站数据分析
❶ 服装数据分析一般用什么软件
服装数据当然是用服装软件好些，你可以试试秘奥服装管理软件，报表分析如下：
进销存类报表：采购报表、销售报表、销售毛利、报表、库存报表。
价格跟踪分析（进货价与销价）、订单完成情况分析
应收、应付帐统计分析
现金银行汇总表、现金银行明细表、帐户收支情况汇总与明细
颜色尺码库存、颜色尺码商品出入库汇总与明细分析
商品采购汇总（按颜色、尺码）、销售汇总（颜色尺码）
月销售报表、滞销售商品统计分析、新商品统计分析
单据信息汇总（各查看各种业务单据明细信息）
❷ 服装店货品分析怎么写 如何做好服装店销售数据分析
相信很多做商贸的老板会有这样困惑，我的哪些商品要做促销？我要在什么时候做促销？我要如何调整我的商品销售策略？做为活雷锋，我今天主要想以服装行业为例，围绕售罄率、库销比和坪效简单给大家做一分享，希望能有所帮助。对于商家而言，畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销，而滞销产品可以通过售罄率来确定。
售罄率
售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自网络）
结合服装，一般服装的销售生命周期为3个月，如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定。三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。
以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪里，款式还是价格还是位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。
数据图表都出自BDP个人版！
❸ 服装公司的数据分析员具体干哪些方面的工作
一、销售数据分析，可以做得很细，也可以是区域性质的。
1、大的方面，可以是区域销售市场的数据报表，同竞争品牌，同区域市场数据变化，如同比、环比数据对比。
2、小的方面可以具体到销售个人。通过对区域、个人销售数据分析而得出结论，销售个体需要哪些培训、提升、激励。从而给营运部门数据支持，给货品部门数据分析。
3、营运部门（或者市场部门）根据数据分析而制定市场计划，货品部门根据数据而制定货品调配策略。公司高层通过数据分析而制定发展计划。
二、货品数据。可以分好几个环节：
1、新货销售数据分析。通过数据跟踪调整上货节奏、货品调整计划、货品促销制定，折扣率控制。
2、库存数据，监控库存情况，库存预警 ；
3、具体款式细节畅滞销售款式、颜色统计，从而为买手制作货品备忘录，为陈列部门提供数据支持，陈列部门参考畅滞销货品，调整实体店面陈列手法。
4、历年来销售数据、买货数据分析，验证调整上货节奏、季节变化因素，买货额度。
❹ 服装销售数据分析表
通过进销存和售罄率就看出来了。
❺ 服装销售数据分析的方法
关于销售分析：
客单价=日销售额/成交客数
客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费，从上面的公式可以看出：销售额：客单价x成交客数如果一个企业的销售额没有上升.可以从两方面来找原因。
一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加强企业的知名度.加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流量少，企业还应注意在 每周设置批量特价商品， 以吸引更多的顾客。
(5)服装网站数据分析扩展阅读：
单店货品销售数据分析及作用：
畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。
款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。
畅滞销款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助。
畅滞销款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率。
❻ 服装数据分析软件
数据采集软件主要用于互联网数据的采集，例如，Python能够快速地采集（爬取）网页上的数据。调查问卷主要用于人们主观意愿数据的采集，一份好的调查问卷能够将人们的真实意愿准确地采集下来。所以，设计调查问卷也是很多数据分析师需要掌握的数据分析能力。
❼ 服装行业商品专员，都要做哪些数据分析依据什么来分析请从事这个网岗位的朋友给以指点，万分感谢！！！
依据什么来分析？请从事这个网岗位的朋友给以指点，万分感谢！！！_问题描述：有数据分析范本的最好，跪求！！！答案1：： 销售报表如月报周报等，库存率，消化率，同期对比等。主要就是在相同外部环境下对比目前货品的销售情况。依据就是销售的数据，数据时从系统里面来，系统里面的数据由前台销售之后录入。提问者的评价：谢谢！答案2：： 常规的进销存，SKU销售情况，库存调配等；分析本身不难，大公司会有ERP支持 追问 讲具体一点，谢谢。 SKU是什么？答案3：： SKU=指的是服装的单款单色单码，1个SKU就是1件货品 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 请问一下数据分析的前辈，我毕业想从事数据分析专员这个工作，请问... :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 互联网公司的数据分析专员主要是什么工作内容？ :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 我想以后在服装行业的从事销售或商品数据分析工作，我现在大三，是... :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 数据处理专员干什么的 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: 在服装行业做商品专员/商品分析的工作，前景如何？谢谢！
❽ 服装营销数据分析员都做些什么日常工作呢
通过分析数据来优化目前的销售策略，提高销售业绩~
售罄率
售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自网络）
结合服装，一般服装的销售生命周期为3个月，如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定。三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。
以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪里，款式还是价格还是位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。
数据图表、数据报告均来自BDP个人版~
❾ 服装行业如何进行数据分析
1、订制来出你的年目标与各季度源目标。如：年销售任务100万，那么春夏销售40%,秋冬销售60%。
2、根据你的年度目标来订货。假设你春夏要销售40万，你的店铺正常铺货需要10万，销售的平均折扣是8折来计算，那么你的订货额至少都要在60万才能支撑你整个春夏季的销售。
3、在销售过程中要做的数据分析主要有：同比、环比、进店率、成交率、试衣率、连带率、回头率、单品类销售适销率和占比分析、尺码适销率分析。
4、以上的各项数据都将会是你下季度或下一年订货、年目标的参考数据。
❿ 服装营销数据分析的目录
第一章 服装营销数据的来源
第一节 服装营销数据的涵义与分类
第二节 服装市场问卷调查数据
第三节 观察调查数据
第四节 服装企业的销售数据
第二章 服装营销分析数据库的建立
第一节 数据库变量的分类
第二节 定义变量
第三章 服装营销分析数据的准备
第一节 分析数据的输入
第二节 数据整理
第三节 数据变换
第四章 服装营销数据统计描述
第一节 数据分析中常用的统计量及其分布
第二节 频数变量数据特征描述
第三节 综述变量数据特征的描述
第四节 数据分析过程的记录与重现
第五章 服装营销常用统计图绘制及编辑
第一节 条形图的绘制
第二节 线图
第三节 统计图的编辑技巧
第六章 服装营销常用统计表及编辑
第一节 频数报表
第二节 综述报表
第三节 表的编辑
第七章 服装营销数据的报表分析
第一节 服装市场调查数据报表分析
第二节 服装销售数据综述分析
第八章 服装营销数据的估计与检验
第一节 参数估计及应用
第二节 假设检验的概念
第三节 样本均值检验及应用
第四节 方差检验及应用
第五节 非参数统计分析及应用
第九章 服装营销数据的多变量统计分析
第一节 因子分析方法及应用
第二节 聚类分析及应用
第三节 回归分析及应用
第十章 服装销售数据的时间序列分析
第一节 服装销售周期与波动分析
第二节 时间序列预测——指数平滑法
第三节 时间序列预测——直线趋势法
第四节 时间序列预测——季节分解法
附：案例数据库清单
参考文献