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零售行业数据分析新上映_零售行业分析报告(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

零售行业数据分析

如何用文书打动NYU招生官的心？ 𐟓š 在文书的第一段中，学生直接表达了自己对市场营销和零售科学领域的浓厚兴趣。通过描述在上海进行的市场分析项目，学生展示了自己对零售行业的深入理解。这段文字不仅展示了学生对专业的热情，还向招生官传达了他为何对这个领域感兴趣。 𐟓ˆ 在第二段中，学生巧妙地引入了自己在本科期间所学习的相关课程和实习经历。通过详细描述这些课程内容和实习体验，学生证明了自己在市场营销和零售管理方面有着坚实的基础。这些经历不仅加深了他对行业的了解，而且显示了他对于未来学习的准备程度。 𐟓 第三段聚焦于学生如何将市场营销理论应用于实际项目中。通过介绍自己在一家中型零售公司进行的市场营销计划项目，学生展示了自己的实践能力和对数字营销工具的熟练运用。这不仅证明了学生的行动力和实战经验，还向招生委员会展示了其对未来在该领域内工作的坚定决心。 𐟓Š 第四段承接上文，展示了学生对数据驱动市场策略的深刻理解和兴趣。学生详细描述了自己如何运用数据分析工具来促进有效的市场决策。通过这些项目，学生不仅提升了自己的分析技能，也展示了其对大数据在零售市场营销中的应用的深刻认识。这表明了学生的个人价值观和对于学术研究的热情。 𐟌 最后一段突出了学生对技术在零售行业中作用的洞察力，以及对于在这一领域内未来职业发展的规划。学生表达了加入一个以技术为驱动的零售公司的愿望，并强调了NYU项目在实现这一目标中的重要作用。这一段有效地向招生委员会展示了学生的职业目标和对于将来在该领域内产生积极影响的决心。

中金公司行研培训讲义：202页干货分享 𐟓š 找到了一份中金公司的行研内训讲义，内容非常丰富，涵盖了多个行业和领域。以下是详细内容：零售、服装、家电行业培训 𐟛️ 零售行业的四个核心特征主要关注的宏观数据企业盈利指标和预测模型评价公司的主要标准估值方法电信行业培训 𐟓𖊤𘻨恨磤𚆧”𕤿ᨡŒ业的培训内容，包括相关知识和技能。房地产行业培训 𐟏⊤𛋧𛍤𚆦ˆ🥜𐤺稡Œ业的培训课程，涵盖了该行业的各个方面。保险行业培训 𐟛᯸ 讲解了保险行业的培训内容，包括保险产品的特点和风险评估等。财务分析、估值培训 𐟓Š 介绍了财务分析和估值的基本知识和方法，帮助大家更好地理解和应用。总共有202页的干货内容，相信大家看完后会受益匪浅。

零售业数据分析三大模型详解 𐟓Š 零售行业的销售数据分析可以运用三个经典模型：帕累托模型、波士顿矩阵模型和购物篮模型。以下是这些模型的详细解释： 1️⃣ 帕累托模型（二八法则）这个模型告诉我们，80%的业绩通常来自20%的客户或产品。公式为：累计占比 = 产品累计销售收入 / 总销售收入。将所有产品分为三类：A、B、C，例如A+B+C=100%。柱形图显示产品收入排序，并用不同颜色区分三类产品。 2️⃣ 波士顿矩阵模型这个模型将产品分为四个象限，横轴为相对市场份额，纵轴为市场增长率。散点图显示了具体应用场景中的产品分布。 3️⃣ 购物篮模型（产品关联分析）这个模型通过分析客户购买行为，了解产品之间的关联性。经典案例是啤酒与尿布的关联分析，有趣且实用。需要熟记三个指标：支持度：A和B两个商品同时购买的概率置信度：在购买A商品的条件下，购买B的概率提升度：购买A商品后，购买B的概率与随机购买B的比率通过这些模型，可以深入了解零售业务中的销售数据，为企业决策提供有力支持。

职场人必选！8大热门一年制硕士专业对于职场人士来说，时间就是金钱。想要在短时间内提升自己的学历和专业技能，一年制硕士是一个不错的选择。不仅效率高，成本也相对较低，近几年以下几个热门专业特别受职场人士的青睐。 1️⃣ 工商管理硕士 (MBA) 适合企业中高层管理者、决策者、财务金融领域工作者。 2️⃣ 心理学硕士适合拓宽职业局面，心理学从业者、爱好者、医护工作者。 3️⃣ 教育管理硕士适合从事教育行业相关、国际学校、幼儿园、教培、教师等行业从业者。 4️⃣ 金融硕士适合从事金融、财务、会计、证券等相关行业背景的职场人士。 5️⃣ 商业分析硕士适合从事数据分析、商业咨询、金融、市场营销、零售领域发展的人。 6️⃣ 高级奢侈品与时尚管理硕士适合从事或想进入奢侈品、时尚、广告营销、策展及相关行业的从业人士。 7️⃣ 医疗健康管理硕士适合医疗健康、保健护理等从业者，想要获得医疗市场以及大健康领域相关知识和管理学知识的人。 8️⃣ 文化艺术管理硕士适合从事艺术行业、文学影视创作、文化产业经营、艺人经纪人等行业的人。想要了解更多一年制硕士的信息，比如招生专业、费用、申请指南等，可以随时咨询。以上专业，专科/本科（不限非全、函授）毕业2年以上即可申请。

工厂制造业、批发、销售必备的拓客神器如果你是厂家、批发商、销售员或者电销人员，那你一定不能错过这款拓客神器——客源星球。它是一款集客户搜索、管理和营销自动化于一体的企业级营销工具，简直是工厂制造业、批发、销售行业的福音。 𐟌Ÿ 客源星球的优势：搜索线索：只要你在客源星球上输入关键词，就能快速找到全国范围内相关区域的客户线索。这样一来，你就能迅速建立线索库，方便管理。管理线索：通过搜索获取的线索，你可以进行分类整理，分批导出，分批使用。这样不仅效率高，还能避免线索流失。支持平台：客源星球支持全国80多个行业平台，包括厂家、工厂、批发商和零售行业。通过拓客软件，企业可以进行数据分析，实现销售预测，从而提高销售效率。 𐟓𒠥悤𝕤𝿧”見“客软件：下载拓客软件：你可以通过官网或移动端应用程序下载拓客软件。登录拓客软件：登录后才能进行相关操作，确保你的数据安全。总之，客源星球软件是一款提升效率的营销利器，能帮助企业快速搭建营销平台，提高销售业绩和市场竞争力。无论你是哪个行业的，都可以根据自己的需求选择合适的拓客软件，实现营销自动化。

这些岗位狂招人，感觉我又可以了！嘿，大家好！最近是不是感觉找工作有点难？别担心，我来给你们推荐几个岗位，简直是狂招人！感觉我又可以了，你们呢？ Akuna Capital Junior Quantitative Risk Analyst 这个岗位在芝加哥，适合那些对量化风险分析感兴趣的小伙伴。Akuna Capital是一家专注于前沿科技和数据驱动解决方案的公司，专门提供流动性解决方案和自动化策略。这个岗位需要你有一定的数学和编程基础，能够运用高级数据分析工具和技术来提供有见地的建议。听起来是不是很酷？ Rockland Trust Model Risk Analyst/Validator 这个岗位在诺伍德，马萨诸塞州。Rockland Trust是一家银行，正在寻找模型风险分析师和验证员。这个岗位需要你负责监测、审查和验证银行内部的模型，确保它们不会带来潜在的风险。你需要有一定的统计学和数据分析基础，能够有效地挑战模型的假设和局限性。这个岗位对那些对金融风险感兴趣的人来说，简直是个大好机会！ CVS Pharmacy Growth and Innovation Corporate Intern (Graduate) - Summer 2024 CVS Pharmacy正在寻找毕业生实习生，专注于增长和创新。这个岗位适合那些对医药零售行业感兴趣的同学，尤其是那些希望在夏季实习的毕业生。你将有机会参与公司的创新项目，提升自己的专业能力。 Walgreens Data Scientist Walgreens是一家知名的医药零售公司，正在寻找数据科学家。这个岗位需要你运用复杂的数据分析技术来预测未来的市场趋势和消费者行为。如果你对数据科学和零售行业感兴趣，这个岗位绝对值得一试！关注这些岗位，你将不再错过任何重要信息，让offer接踵而至，成功触手可及！加油吧，小伙伴们！𐟒ꀀ

#动态连更挑战# 【适合食品零售的批发管理软件哪个好用】随着零售行业数字化升级和零售商需求变化，高效的批发管理软件对食品批发零售企业至关重要。秘奥批发管理软件能精准掌控进销存进度、提高出入库效率、降低成本。其五大核心功能如下： 𐟓栥𚓥혧†功能食品零售中，不同食品保质期有别，库存积压易有损耗。该软件可实时监控每种食品库存，精确到批次，水果、奶制品、干货等信息都能清晰呈现。 𐟛’ 采购管理功能采购环节，软件能整合多家供应商数据（价格、交货期等），方便企业对比选择优质高性价比合作方。还可根据销售趋势和库存自动生成采购建议，让采购更科学，避免盲目采购，保障采购食品质量和市场供应。 𐟒𜠩”€售管理功能销售管理上，软件详细记录每笔食品销售订单（超市、便利店等客户）。分析销售数据可了解客户偏好，企业能据此制定营销策略，如对高销量食品促销，提高销售额。 𐟒𐠨𔢥Š᧮᧐†功能软件自动记录收支（采购和销售收入），快速生成采购、销售、库存等报表。食品零售批发企业能据此明晰资金去向和盈利情况，利于做出明智决策。 𐟓Š 数据分析功能这是软件亮点。网络不稳定或断网时，可自动切换到本地缓存模式运行。员工能正常出入库、查询库存等。网络恢复后，操作数据自动同步到服务器，保障业务不受网络问题影响。你对批发管理软件在食品零售行业管理中的应用有啥看法呢？快来聊聊吧！如果对秘奥批发管理软件感兴超请点击：[基木鱼链接] #零食批发# #进销存软件推荐#

数据分析行业趋势与挑战学习笔记大家好！我是莱昂纳多&*1，今天是我学习的第一天，边学习边记录，希望能给大家带来一些思路，也督促自己继续学习。 𐟍“𐟍“互联网巨头们在想什么？𐟍“𐟍“ 最近几年，互联网巨头们的动态背后隐藏着怎样的驱动力呢？ 𐟍“𐟍“现状问题𐟍“𐟍“ 从增长失速开始阿里系的GMV情况下降严重~ 原因：智能设备普及、APP渗透率提高所带来的红利型快速增长已经接近尾声。市场趋势：生活场景下，互联网横向扩展接近尾声。 𐟌𘥐Ž期发展𐟌𘊥ﻦ‰𞧻†分垂类，同时向生产场景扩展数字化浪潮，提升效率生活场景连接：寻找更多垂类方向，打通信息不对称。 𐟍“𐟍“早期覆盖𐟍“𐟍“ 通信：满足人们文字、声音、图线传输需求零售：聚合对接多样的需求和不同的供给餐饮：先验性判断其质量、服务特点出行：提供及时、准确的服务 𐟍“𐟍“探索拓展𐟍“𐟍“ 医疗：对接供需，提升行业效率优化基础管理，数字化行业知识优化服务流程，提升行业管理效率 𐟍“𐟍“Question??𐟍“𐟍“ 移动互联网和PC时代相比最基础的区别是？移动设备可以随时获取持有人位置渗透率高操作更加简洁交互速度更快多维度、多场景、实时信息与数据。 𐟍“𐟍“数字化发展覆盖行业𐟍“𐟍“ 电商数据化医疗数据化金融的数据化传统生产领域的数据化。 𐟍“𐟍“数字化的挑战𐟧𐟍“𐟍“ 偏研发端技术问题数据离散与缺失问题数据隐私问题数据孤岛问题数据权属问题价值确认问题。 𐟍“𐟍“数字化与工作可能𐟥𚰟“𐟍“ 常规互联网数据广义数据思维。整体来说，今天的学习感受还是很不错的，思路清晰，讲解也很到位。

数据分析师常用术语大揭秘！𐟓Š 𐟒𜠤𛎦–‡员到数据分析师的转变，让我对数据分析的世界充满了好奇。记得第一次参加公司会议时，满脑子都是“我是谁？我在哪？他们在说什么？”的困惑。现在，一年过去了，我想和大家分享一些数据分析师常用的术语，让你从小白变成行业高手。 𐟔 缩写术语速览 W：周度（week） M：月度（month） Q：季度（quarter） H：半年度（half a year） F：预测（forecast） YoY：年同比（year-on-year） WoW：周环比（week-on-week） MoM：月环比（month-on-month） QoQ：季环比（quarter-on-quarter） DoD：日环比（day-on-day） YTD：年初至今（year to date） Q：零售量（quantity） A：零售额（amount） M元：百万元（million yuan） K台：千台（thousand units） MS：市场份额/市场规模（market share/size） ASP：销售均价（average selling price） GR：增长率（growth rate） CAGR：复合增长率（compound annual growth rate） CPI：消费者物价指数（consumer price index） PPI：生产价格指数（producer price index） PLC：产品生命周期（product life cycle） GMV：成交总额（gross merchandise volume） 𐟓ˆ 概念类术语解析市场零售规模（Market Size）：市场零售端的销售规模。渗透率（Penetration）：某产品实际销售量/销售额在市场零售规模中的占比。市场占有率（Market Share）：一个企业/产品的销售量（或销售额）在市场同类产品中所占的比重。市场集中度：又称行业集中度或行业集中率，是指前几家企业的某一指标（通常是销售量，或者销售额）合计占该行业总量的百分比。保有量（Stock）：保有量是指某地某个时间点上已登记在册的或处于在用状态的某种物品的数量。零售额（Retail Sales）：一个品类或企业的某一类产品在一段时间内零售端售卖出去的总金额。零售量（Retail Quantity）：指一个品类或企业的某一类产品在一定时期内实际销售出去的产品数量。价格指数（Price Index）：某品牌或某类产品的零售均价相比于行业均价所处的水位。价格拉力（Price Pull）：本质就是（某产品）对价格的拉动作用。溢价（Premium）：指的是实际价格高于市场/平均价格，溢价空间指的是支付价格高于市场/平均价格多少。 𐟒ᠧŽ𐥜诼Œ你是否对这些术语有了更清晰的了解？希望这些信息能帮助你更好地与数据分析师交流，掌握行业的最新动态！

数据分析学习笔记分享：如何从零开始？嘿，大家好！我是小刘，今天继续给大家分享一些关于数据分析的学习心得和笔记。𐟓– “业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。”这句话一直是我学习的座右铭。无论是在日常生活中还是在学习数据分析的过程中，勤奋和思考都是必不可少的。今天，我就来聊聊我在学习数据分析时的一些心得和一些重要的笔记内容。 60分钟全面了解数据分析行业最近我参加了一个课程《60分钟全面了解数据分析行业》，真的是收获满满。以下是我总结的一些关键点：巨头们最近在忙什么？关键词：ToB（面向企业的服务）互联网的动态背后是什么在驱动？增长失速：智能设备普及和APP渗透率提高带来的红利型转型已经接近尾声。数字化的发展趋势市场趋势：生活场景下，互联网的横向扩展已经接近尾声。生活场景链接：寻找更多垂类方向，打通信息不对称。横向扩展：早期覆盖：通信、零售、餐饮、出行（这些领域已经比较成熟）探索拓展：医疗、制造、金融（这些领域还未成熟）垂类方向：生产场景改造：从日常管理到深入行业的两重奏（运营管理 & 研产销管理）移动互联网和PC时代的区别渗透率高、屏幕操作、网速更快、内容形式更多移动设备可以随时获取持有人位置（比如外卖骑手的位置）多维度、多场景、实时信息与数据各行业的数字化电商的再数字化：数据采集➡️数据标签➡️交叉标签医疗的数字化：就诊前：线上挂号、在线问诊、智能网导诊就诊中：HIS/CIS/NIS、CDSS、医疗影像、智慧病案就诊后：慢病管理、诊后医疗、医药服务金融的数字化：数字化在降低运营成本的同时，也更好地控制风险，提升客户体验。银行如何通过数据分析降低欺诈风险？这值得思考。传统生产领域的数字化：数字化在传统生产领域的应用也在逐步推进。数字化的挑战与工作可能挑战：偏研发技术问题、数据离散与缺失问题、数据隐私问题、数据孤岛问题、数据权属问题、价值确认问题。工作可能：常规互联网数据分析、广义数据思维。小结今天的分享就到这里啦～如果你对数据分析感兴趣，或者想入门却不知道自己是否合适，可以先体验一下免费的试听课。推荐一个让我快速成长的宝藏公主号【探潜数据分析】，关注后回复“数分试听课”就可以学习啦～𐟓š 希望这些内容对你们有帮助，加油！𐟒ꀀ

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