数海淘金：连锁超市销售数据分析实务 [Analysis Practice on Sales Data of a Supermarket Chain] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈绛平 等 著

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• 数据分析
• 超市
• 销售数据
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• Python
• 数据挖掘
• 商业智能
• 实战
• 案例
• 数据可视化

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308099790

版次：1

商品编码：11461578

包装：平装

外文名称：Analysis Practice on Sales Data of a Supermarket Chain

开本：16开

出版时间：2014-04-01

用纸：胶版纸

页数：172

正文语种：中文

编辑推荐

本书依据一个拥有几十家门店的连锁超市2003-2009年的销售数据，描述了对该超市集团2亿多条销售记录进行数据清理、纠错并建立数据仓库的过程，介绍了运用多种数据挖掘和统计分析的方法，对商品销售额、销售量、商品销售相关性、品牌销售分布、品牌偏好、价格偏好、商品规格偏好、促销效果、销售预测、价格弹性系数等进行分析的方法、过程及商业意义，并且在分析方法上有一定的创新。高勇所著的《啤酒与尿布：神奇的购物篮分析》(清华大学出版社，2008年)属于通俗读物，难以指导实践应用。本书从营销管理应用的角度出发，依据真实的营销数据，具体介绍进行营销数据分析的方法和过程，具有可读性强、可操作性强的特点。

内容简介

　　《数海淘金：连锁超市销售数据分析实务》依据一个拥有几十家门店的连锁超市2003-2009年的销售数据，描述了对该超市集团2亿多条销售记录进行数据清理、纠错并建立数据仓库的过程，介绍了运用多种数据挖掘和统计分析的方法，对商品销售额、销售量、商品销售相关性、品牌销售分布、品牌偏好、价格偏好、商品规格偏好、促销效果、销售预测、价格弹性系数等进行分析的方法、过程及商业意义，并且在分析方法上有一定的创新。
　　《数海淘金：连锁超市销售数据分析实务》适合销售数据等相关研究者阅读。

作者简介

浙江大学城市学院副教授，高级工程师，具有多年的市场营销和电子商务教学、研究和实际工作经历，对大数据商业应用、民营企业管理等方面有较深的研究。

目录

第一章 数海淘金的由来
第二章 建立数据仓库
一、数据库结构分析
（一）系统结构分析
（二）数据库结构分析
（三）表结构分析
（四）数据结构调整
二、数据质量检测与纠错
（一）数据缺失
（二）数据不匹配
（三）数据异常
（四）退货数据
三、数据处理过程
（一）数据清理执行包
（二）建立数据仓库执行包
四、讨论

第三章 购物篮构成与商品组合
一、购物篮分析的提出
二、小样本数据分析示例
（一）购物篮数据来源
（二）购物篮分析方法
三、其他商品的大样本购物篮分析
（一）茶饮料
（二）巧克力
（三）果汁饮料
（四）卫生巾
（五）袜子的购物篮相关性分析
（六）牙膏
（七）饮料的组合商品

第四章 口味偏好、价格偏好和规格偏好
一、口味偏好
（一）调味品
（二）饼干
（三）饮料
（四）茶饮料
（五）乐事120g薯片的口味分析
（六）香皂香味分析
二、价格偏好
（一）洗发水
（二）酸奶
（三）茶饮料
（四）袜子
（五）饮用水
（六）膨化食品和碳酸饮料
三、包装规格（容量）偏好
（一）洗发水
（二）果汁饮料
（三）饮用水
（四）卫生巾
（五）膨化食品
四、功能偏好和小类偏好
（一）洗发水
（二）袜子
（三）食用油种类购买比例

第五章 价格弹性和促销效果分析
一、价格弹性函数测算与定价模型
（一）符号说明
（二）简单优化模型
（三）“自价格弹性”需求曲线
（四）实际问题求解
二、促销效果分析
（一）促销的概念
（二）研究方法

第六章 商品销售的季节性和销售预测
一、案例一
（一）分析步骤
（二）销售量的时间序列分析
（三）销售额的时间序列分析
二、案例二
（一）季节性分析
（二）预测各主要品牌的销售趋势
三、案例三
四、季节变化对纸制品销售的影响
五、一天内不同时间段的顾客量

第七章 品牌偏好和品牌销售额分布规律
一、牙膏的品牌分布分析
（一）品牌市场占有率
（二）牙膏购买偏好分析
二、饼干的品牌分布分析
（一）市场占有率
（二）品牌的更新情况
（三）各品牌的销售策略
三、纸制品品牌分布分析
（一）品牌纸制品的销售变化
（二）真真纸制品销售量数据深入分析
四、商品品牌销售额分布的幂次定律
（一）幂次定律含义
（二）研究过程
（三）结论

第八章 关联规则的不定向计算及结果分析
一、关联规则概念
（一）基本概念
（二）关联规则挖掘问题分解
（三）常规算法介绍
（四）算法性能比较及选择
（五）Apriori算法详述
二、数据处理过程
（一）指标解释
（二）数据预处理
（三）在SQL语句上运用Apriori算法
三、计算结果分析

第九章 展望未来
附录
一、处理原始数据库的部分sQL语句
二、建立数据仓库的数据包代码
三、查询分析洗发水数据的部分SQL代码
参考文献
关键词索引

前言/序言

《数据炼金：洞悉零售业的增长密码》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策的核心引擎。尤其在竞争日趋激烈的零售行业，如何从海量销售数据中挖掘价值，洞察消费趋势，优化运营策略，进而实现可持续增长，是每一位零售从业者面临的严峻挑战。本书《数据炼金：洞悉零售业的增长密码》正是为应对这一挑战而生，它将带领读者踏上一段深入探索零售数据奥秘的旅程，掌握用数据驱动业务增长的实战技能。 本书内容概述 本书并非仅限于对数据进行简单罗列或展示，而是致力于提供一套系统化、实操性的数据分析框架和方法论，帮助读者理解数据背后的商业逻辑，并将其转化为可执行的商业洞察。全书围绕“数据炼金”的核心理念，层层深入，从基础的数据准备到高级的预测分析，再到最终的策略落地，力求让读者在掌握技术工具的同时，更能培养出敏锐的数据商业思维。 第一部分：数据基石——理解零售数据的价值与构建分析框架 在开始任何深入分析之前，理解零售数据的本质及其在商业决策中的作用至关重要。本部分将深入探讨： 零售数据的重要性与维度： 详细阐述销售数据、库存数据、顾客数据、营销活动数据等不同维度的数据如何共同描绘出零售业的全景图。理解这些数据不仅是数字，更是消费者行为、市场动态的真实反映。 数据采集与清洗： 强调数据质量是分析可靠性的前提。本部分将介绍数据采集的常见渠道和技术，并重点讲解数据清洗的必要性及常用方法，包括处理缺失值、异常值、重复项以及数据格式统一等，确保后续分析的准确性。 构建零售数据分析的逻辑框架： 介绍一个通用的零售数据分析框架，涵盖目标设定、数据准备、数据探索、建模分析、洞察提炼与策略制定等关键环节。这将帮助读者构建起清晰的分析思路，避免盲目操作。 常用的数据分析工具与技术概述： 简要介绍在零售数据分析领域广泛应用的工具，如Excel、SQL、Python（Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn）、R语言等，以及一些BI（商业智能）工具，为读者后续的学习和实践奠定基础。 第二部分：数据洞察——挖掘销售数据的深度秘密 这一部分是本书的核心，将聚焦于如何从销售数据中提取有价值的信息，洞察消费者行为和市场趋势。 销售业绩的宏观分析： 销售额与销量趋势分析： 如何通过时间序列分析，识别销售额和销量的季节性、周期性变化，以及长期增长或下降的趋势。理解这些趋势有助于预测未来的销售状况。 品类与单品销售表现分析： 分析不同品类、品牌、SKU（库存单位）的销售贡献度、增长率、毛利率等指标，识别明星产品、潜力产品和滞销产品，为产品优化和库存管理提供依据。 区域与门店销售差异分析： 比较不同区域、不同门店的销售业绩，分析其差异原因，如地理位置、竞争环境、营销活动等，为区域拓展和门店优化提供决策支持。 消费者行为深度剖析： 购买行为模式分析： 通过分析顾客的购买频率、客单价、购买组合等，识别不同顾客群体（如高价值顾客、流失风险顾客）的特征，为精准营销和客户关系管理打下基础。 关联规则分析（购物篮分析）： 学习如何利用Apriori等算法，发现商品之间的关联性，即“啤酒与尿布”的故事，从而优化商品陈列、捆绑销售和交叉销售策略。 RFM模型应用： 深入讲解RFM（Recency, Frequency, Monetary）模型，通过分析顾客最近一次购买时间、购买频率和购买金额，对顾客进行分层，并据此制定个性化的营销活动。 营销活动效果评估： 促销活动 ROI 分析： 如何量化评估不同促销活动（如打折、满减、赠品）对销售额、客流量、利润率的影响，计算其投资回报率，优化未来的促销策略。 广告与线上活动效果衡量： 结合线上线下数据，分析广告投放、社交媒体互动等营销活动对销售的拉动效应。 第三部分：数据优化——驱动运营效率与利润增长 在理解了数据背后的洞察后，本部分将聚焦于如何将这些洞察转化为具体的运营优化措施，以提升效率和利润。 库存管理与优化： 安全库存与订货点计算： 基于历史销售数据和需求预测，计算最优的安全库存水平和订货点，避免缺货造成的销售损失和积压造成的资金占用。 滞销品与库存周转率分析： 识别滞销品并分析其原因，提高库存周转率，减少库存成本。 预测性补货策略： 引入更先进的预测模型，实现智能化、自动化的补货流程。 定价策略与利润分析： 价格弹性分析： 理解商品价格变动对销售量的影响，寻找最优的定价区间，以最大化利润。 利润率分析与驱动因素： 深入分析各品类、各门店的利润构成，找出影响利润的关键因素，如成本、价格、销售量、损耗等，并制定提升利润的策略。 动态定价与促销定价： 探讨在特定场景下实施动态定价或差异化促销定价的可能性。 会员管理与忠诚度提升： 会员生命周期管理： 理解会员从新会员到忠诚会员的转化过程，并针对不同阶段的会员制定相应的维系策略。 个性化推荐与精准营销： 基于会员的购买历史和偏好，进行个性化商品推荐和营销信息推送，提高转化率和顾客满意度。 会员价值分析与激励机制设计： 识别高价值会员，设计有效的激励机制，提升会员忠诚度和复购率。 第四部分：数据预测——展望未来，应对变化 数据分析的终极目标之一是预测未来，从而提前做好准备。本部分将介绍如何利用数据进行预测。 销售预测的基础模型： 时间序列分析在销售预测中的应用： 介绍ARIMA、指数平滑等经典时间序列模型，用于预测未来的销售趋势。 回归分析在销售预测中的应用： 探讨如何利用历史销售数据和影响因素（如节假日、天气、促销活动）建立回归模型进行预测。 机器学习在零售业的应用： 分类模型： 如用于顾客流失预测、商品推荐等。 回归模型： 用于更精细化的销售预测、价格预测等。 聚类模型： 用于顾客细分，发现潜在的市场群体。 风险预警与异常检测： 识别潜在的销售下滑风险。 检测库存异常、欺诈行为等。 第五部分：数据赋能——从分析到商业决策的落地 再好的分析，如果不能转化为商业决策并落地执行，都将是空中楼阁。本部分强调将数据分析成果转化为实际行动。 数据驱动的决策流程： 建立以数据为核心的决策流程，确保各层级管理者都能依据数据进行判断和决策。 可视化报告的设计与呈现： 学习如何通过清晰、直观的图表和仪表盘，有效地传达数据分析结果和商业洞察，便于管理层快速理解和决策。 建立数据文化与能力： 探讨如何在组织内部培养数据驱动的文化，提升团队的数据素养和分析能力。 持续改进与迭代： 强调数据分析是一个持续优化的过程，需要不断监控、评估和调整策略，以适应不断变化的市场环境。 本书特色 实战导向： 本书强调理论与实践相结合，穿插大量贴近零售业实际场景的案例分析，帮助读者将所学知识应用于实际工作中。 系统全面： 覆盖从数据准备、深度洞察到预测和决策落地的整个数据分析链条，力求为读者提供一个完整的知识体系。 易于理解： 避免过多的理论术语，用通俗易懂的语言解释复杂的概念，并提供清晰的步骤指导，即使是非技术背景的读者也能轻松掌握。 工具灵活： 在介绍分析方法时，会提及多种主流工具，但重点在于方法论本身，读者可根据自身情况选择合适的工具进行实践。 《数据炼金：洞悉零售业的增长密码》是一本致力于帮助零售从业者掌握数据分析技能、实现业务增长的实操指南。无论您是初学者还是有一定基础的分析师、管理者，都能从中获得启发和实用的工具，在数据浪潮中淘得属于您的“黄金”，最终实现零售业的转型升级与持续繁荣。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我眼前一亮的图书。《数海淘金：连锁超市销售数据分析实务》这本书，与其说它是一本关于数据分析的书，不如说它是一本关于如何“读懂”超市经营的书。作者并没有仅仅停留在技术层面，而是将数据分析巧妙地融入到了超市运营的各个环节。我特别赞赏书中对于“顾客画像”构建的详细阐述。通过分析不同顾客群体的购买习惯、偏好以及消费频次，超市可以更精准地进行商品推广和个性化服务。书中还提到了一些关于“关联规则挖掘”的应用，比如发现哪些商品经常被一同购买，这对于优化商品陈列和组合销售非常有帮助。想象一下，如果顾客在购买面包时，也更容易购买黄油，那么将这两种商品摆放在一起，或者提供打包优惠，都能有效地提升销售额。这本书的价值在于，它不仅仅是告诉我们“如何做”，更重要的是告诉我们“为什么这样做”，以及“这样做的结果会是什么”。这种深入的洞察，对于任何想要提升超市经营效率的从业者来说，都极具参考价值。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我拿到《数海淘金：连锁超市销售数据分析实务》这本书，内心是有些忐忑的。我并非科班出身的数据分析专业人士，对诸如“回归分析”、“聚类算法”这类词汇仅限于耳闻，担心这本书会过于深奥，让我望而却步。然而，阅读的过程却完全颠覆了我的预期。作者以一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，逐步引入更复杂的分析方法。他善于用通俗易懂的比喻来解释抽象的概念，比如用“寻宝”来形容数据分析的过程，将海量数据比作“金矿”，让我这种“门外汉”也能够快速理解其核心思想。书中穿插的图表和可视化数据，也极大地帮助了我理解数据之间的关系和趋势。我尤其喜欢书中关于“异常值检测”的章节，它让我明白，有时候，那些看起来“不正常”的数据，反而隐藏着重要的信息，可能是一些潜在的经营风险，也可能是某个被忽视的商机。这本书没有让我感到压力，反而让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，甚至激发了我进一步学习相关知识的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我看来，远不止于提供数据分析的技术指导。它更像是一份关于连锁超市行业洞察的宝藏。《数海淘金：连锁超市销售数据分析实务》这本书，从一个全新的视角，让我重新审视了日常生活中熟悉的连锁超市。我开始思考，那些看似普通的促销活动，背后隐藏着多少精妙的数据驱动策略。例如，书中关于“会员管理”和“客户忠诚度分析”的部分，让我明白了超市如何通过累积的消费数据，为不同的会员提供差异化的优惠和服务，从而提升客户粘性。同时，我也对“库存管理”有了更深刻的理解，书中阐述了如何通过历史销售数据和市场趋势预测，来优化商品的采购和库存水平，从而减少积压和缺货的损失。这对于任何一家希望提高运营效率、降低成本的连锁超市来说，都是至关重要的。这本书提供了一种系统性的思维框架，帮助我理解数据分析在商业决策中的核心作用，让我看到了数据“淘金”的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

最近刚读完这本《数海淘金：连锁超市销售数据分析实务》，合上书本的那一刻，心中涌现出一种豁然开朗的感觉。这本书并不是那种枯燥的学术论文，而是以一种非常接地气的方式，将复杂的销售数据分析过程变得生动易懂。我尤其欣赏作者在案例分析部分的处理，他并没有泛泛而谈，而是选取了几个不同类型的连锁超市，深入剖析了它们在实际经营中遇到的具体问题，并一一给出了用数据分析来解决的方案。比如，关于如何通过分析顾客购买行为来优化商品陈列，以及如何利用销售数据预测节假日期间的客流量和备货量，这些都是我工作中经常会遇到的难题，而这本书提供的思路和方法，简直就是及时雨。让我印象深刻的是，书中不仅介绍了常用的数据分析工具和技术，还详细讲解了如何将这些技术应用到零售业的特定场景中，比如如何识别畅销商品、滞销商品，如何进行精准营销，以及如何评估促销活动的效果。这些内容都非常具有实操性，我迫不及待地想将书中学习到的知识应用到我的工作中去，看看能否为公司带来切实的效益。

评分☆☆☆☆☆

一本封面设计颇具匠心的书，封面上“数海淘金”几个大字，配合着数字和金币的元素，一下子就抓住了我的眼球。我一直对数据分析在商业领域的应用抱有浓厚兴趣，尤其是像连锁超市这样日常生活中随处可见的商业模式，背后一定蕴藏着海量的数据价值。这本书的书名《数海淘金：连锁超市销售数据分析实务》恰恰点明了这一点，让我对接下来的阅读充满了期待。我脑海中浮现出无数个场景：超市里琳琅满目的商品，顾客穿梭于货架间的身影，收银台前排起的长队……每一个细节都可能转化为有用的数据。我想象着作者是如何从这些看似杂乱的数据中，提炼出有价值的商业洞察，帮助超市管理者们做出更明智的决策。这本书的书名还强调了“实务”二字，这对我来说尤其重要，我更希望看到的是贴近实际、可操作性的方法和案例，而不是纯粹的理论堆砌。我希望它能揭示一些零售业的“秘密武器”，让我了解数据是如何驱动销售增长，优化库存管理，甚至影响顾客购物体验的。这本书的英文名“Analysis Practice on Sales Data of a Supermarket Chain”也进一步佐证了其内容的实用性，让我相信它能够为我在实际工作中提供指导和启发。

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书本脏旧，纸质粗糙，内容较少，不太喜欢

评分☆☆☆☆☆

感觉对我没什么用，买错书了，太专业了

评分☆☆☆☆☆

还可以，不算很难也有实战的感觉，是有知识的人关于超市的购物蓝数据分析课题研究的书，对于数据分析的人可以参考阅读。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

产品不错，下次还会再来！！

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促销活动购买，实惠！

评分☆☆☆☆☆

还可以呀.........................

评分☆☆☆☆☆

还可以，不算很难也有实战的感觉，是有知识的人关于超市的购物蓝数据分析课题研究的书，对于数据分析的人可以参考阅读。

评分☆☆☆☆☆

双十一买了很多书给力，打折再来