數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務 [Analysis Practice on Sales Data of a Supermarket Chain] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

陳絳平 等 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 超市
• 銷售數據
• 零售
• Python
• 數據挖掘
• 商業智能
• 實戰
• 案例
• 數據可視化

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308099790

版次：1

商品編碼：11461578

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

用紙：膠版紙

頁數：172

正文語種：中文

編輯推薦

本書依據一個擁有幾十傢門店的連鎖超市2003-2009年的銷售數據，描述瞭對該超市集團2億多條銷售記錄進行數據清理、糾錯並建立數據倉庫的過程，介紹瞭運用多種數據挖掘和統計分析的方法，對商品銷售額、銷售量、商品銷售相關性、品牌銷售分布、品牌偏好、價格偏好、商品規格偏好、促銷效果、銷售預測、價格彈性係數等進行分析的方法、過程及商業意義，並且在分析方法上有一定的創新。高勇所著的《啤酒與尿布：神奇的購物籃分析》(清華大學齣版社，2008年)屬於通俗讀物，難以指導實踐應用。本書從營銷管理應用的角度齣發，依據真實的營銷數據，具體介紹進行營銷數據分析的方法和過程，具有可讀性強、可操作性強的特點。

內容簡介

　　《數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務》依據一個擁有幾十傢門店的連鎖超市2003-2009年的銷售數據，描述瞭對該超市集團2億多條銷售記錄進行數據清理、糾錯並建立數據倉庫的過程，介紹瞭運用多種數據挖掘和統計分析的方法，對商品銷售額、銷售量、商品銷售相關性、品牌銷售分布、品牌偏好、價格偏好、商品規格偏好、促銷效果、銷售預測、價格彈性係數等進行分析的方法、過程及商業意義，並且在分析方法上有一定的創新。
　　《數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務》適閤銷售數據等相關研究者閱讀。

作者簡介

浙江大學城市學院副教授，高級工程師，具有多年的市場營銷和電子商務教學、研究和實際工作經曆，對大數據商業應用、民營企業管理等方麵有較深的研究。

目錄

第一章 數海淘金的由來
第二章 建立數據倉庫
一、數據庫結構分析
（一）係統結構分析
（二）數據庫結構分析
（三）錶結構分析
（四）數據結構調整
二、數據質量檢測與糾錯
（一）數據缺失
（二）數據不匹配
（三）數據異常
（四）退貨數據
三、數據處理過程
（一）數據清理執行包
（二）建立數據倉庫執行包
四、討論

第三章 購物籃構成與商品組閤
一、購物籃分析的提齣
二、小樣本數據分析示例
（一）購物籃數據來源
（二）購物籃分析方法
三、其他商品的大樣本購物籃分析
（一）茶飲料
（二）巧剋力
（三）果汁飲料
（四）衛生巾
（五）襪子的購物籃相關性分析
（六）牙膏
（七）飲料的組閤商品

第四章 口味偏好、價格偏好和規格偏好
一、口味偏好
（一）調味品
（二）餅乾
（三）飲料
（四）茶飲料
（五）樂事120g薯片的口味分析
（六）香皂香味分析
二、價格偏好
（一）洗發水
（二）酸奶
（三）茶飲料
（四）襪子
（五）飲用水
（六）膨化食品和碳酸飲料
三、包裝規格（容量）偏好
（一）洗發水
（二）果汁飲料
（三）飲用水
（四）衛生巾
（五）膨化食品
四、功能偏好和小類偏好
（一）洗發水
（二）襪子
（三）食用油種類購買比例

第五章 價格彈性和促銷效果分析
一、價格彈性函數測算與定價模型
（一）符號說明
（二）簡單優化模型
（三）“自價格彈性”需求麯綫
（四）實際問題求解
二、促銷效果分析
（一）促銷的概念
（二）研究方法

第六章 商品銷售的季節性和銷售預測
一、案例一
（一）分析步驟
（二）銷售量的時間序列分析
（三）銷售額的時間序列分析
二、案例二
（一）季節性分析
（二）預測各主要品牌的銷售趨勢
三、案例三
四、季節變化對紙製品銷售的影響
五、一天內不同時間段的顧客量

第七章 品牌偏好和品牌銷售額分布規律
一、牙膏的品牌分布分析
（一）品牌市場占有率
（二）牙膏購買偏好分析
二、餅乾的品牌分布分析
（一）市場占有率
（二）品牌的更新情況
（三）各品牌的銷售策略
三、紙製品品牌分布分析
（一）品牌紙製品的銷售變化
（二）真真紙製品銷售量數據深入分析
四、商品品牌銷售額分布的冪次定律
（一）冪次定律含義
（二）研究過程
（三）結論

第八章 關聯規則的不定嚮計算及結果分析
一、關聯規則概念
（一）基本概念
（二）關聯規則挖掘問題分解
（三）常規算法介紹
（四）算法性能比較及選擇
（五）Apriori算法詳述
二、數據處理過程
（一）指標解釋
（二）數據預處理
（三）在SQL語句上運用Apriori算法
三、計算結果分析

第九章 展望未來
附錄
一、處理原始數據庫的部分sQL語句
二、建立數據倉庫的數據包代碼
三、查詢分析洗發水數據的部分SQL代碼
參考文獻
關鍵詞索引

前言/序言

《數據煉金：洞悉零售業的增長密碼》 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業決策的核心引擎。尤其在競爭日趨激烈的零售行業，如何從海量銷售數據中挖掘價值，洞察消費趨勢，優化運營策略，進而實現可持續增長，是每一位零售從業者麵臨的嚴峻挑戰。本書《數據煉金：洞悉零售業的增長密碼》正是為應對這一挑戰而生，它將帶領讀者踏上一段深入探索零售數據奧秘的旅程，掌握用數據驅動業務增長的實戰技能。 本書內容概述 本書並非僅限於對數據進行簡單羅列或展示，而是緻力於提供一套係統化、實操性的數據分析框架和方法論，幫助讀者理解數據背後的商業邏輯，並將其轉化為可執行的商業洞察。全書圍繞“數據煉金”的核心理念，層層深入，從基礎的數據準備到高級的預測分析，再到最終的策略落地，力求讓讀者在掌握技術工具的同時，更能培養齣敏銳的數據商業思維。 第一部分：數據基石——理解零售數據的價值與構建分析框架 在開始任何深入分析之前，理解零售數據的本質及其在商業決策中的作用至關重要。本部分將深入探討： 零售數據的重要性與維度： 詳細闡述銷售數據、庫存數據、顧客數據、營銷活動數據等不同維度的數據如何共同描繪齣零售業的全景圖。理解這些數據不僅是數字，更是消費者行為、市場動態的真實反映。 數據采集與清洗： 強調數據質量是分析可靠性的前提。本部分將介紹數據采集的常見渠道和技術，並重點講解數據清洗的必要性及常用方法，包括處理缺失值、異常值、重復項以及數據格式統一等，確保後續分析的準確性。 構建零售數據分析的邏輯框架： 介紹一個通用的零售數據分析框架，涵蓋目標設定、數據準備、數據探索、建模分析、洞察提煉與策略製定等關鍵環節。這將幫助讀者構建起清晰的分析思路，避免盲目操作。 常用的數據分析工具與技術概述： 簡要介紹在零售數據分析領域廣泛應用的工具，如Excel、SQL、Python（Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn）、R語言等，以及一些BI（商業智能）工具，為讀者後續的學習和實踐奠定基礎。 第二部分：數據洞察——挖掘銷售數據的深度秘密 這一部分是本書的核心，將聚焦於如何從銷售數據中提取有價值的信息，洞察消費者行為和市場趨勢。 銷售業績的宏觀分析： 銷售額與銷量趨勢分析： 如何通過時間序列分析，識彆銷售額和銷量的季節性、周期性變化，以及長期增長或下降的趨勢。理解這些趨勢有助於預測未來的銷售狀況。 品類與單品銷售錶現分析： 分析不同品類、品牌、SKU（庫存單位）的銷售貢獻度、增長率、毛利率等指標，識彆明星産品、潛力産品和滯銷産品，為産品優化和庫存管理提供依據。 區域與門店銷售差異分析： 比較不同區域、不同門店的銷售業績，分析其差異原因，如地理位置、競爭環境、營銷活動等，為區域拓展和門店優化提供決策支持。 消費者行為深度剖析： 購買行為模式分析： 通過分析顧客的購買頻率、客單價、購買組閤等，識彆不同顧客群體（如高價值顧客、流失風險顧客）的特徵，為精準營銷和客戶關係管理打下基礎。 關聯規則分析（購物籃分析）： 學習如何利用Apriori等算法，發現商品之間的關聯性，即“啤酒與尿布”的故事，從而優化商品陳列、捆綁銷售和交叉銷售策略。 RFM模型應用： 深入講解RFM（Recency, Frequency, Monetary）模型，通過分析顧客最近一次購買時間、購買頻率和購買金額，對顧客進行分層，並據此製定個性化的營銷活動。 營銷活動效果評估： 促銷活動 ROI 分析： 如何量化評估不同促銷活動（如打摺、滿減、贈品）對銷售額、客流量、利潤率的影響，計算其投資迴報率，優化未來的促銷策略。 廣告與綫上活動效果衡量： 結閤綫上綫下數據，分析廣告投放、社交媒體互動等營銷活動對銷售的拉動效應。 第三部分：數據優化——驅動運營效率與利潤增長 在理解瞭數據背後的洞察後，本部分將聚焦於如何將這些洞察轉化為具體的運營優化措施，以提升效率和利潤。 庫存管理與優化： 安全庫存與訂貨點計算： 基於曆史銷售數據和需求預測，計算最優的安全庫存水平和訂貨點，避免缺貨造成的銷售損失和積壓造成的資金占用。 滯銷品與庫存周轉率分析： 識彆滯銷品並分析其原因，提高庫存周轉率，減少庫存成本。 預測性補貨策略： 引入更先進的預測模型，實現智能化、自動化的補貨流程。 定價策略與利潤分析： 價格彈性分析： 理解商品價格變動對銷售量的影響，尋找最優的定價區間，以最大化利潤。 利潤率分析與驅動因素： 深入分析各品類、各門店的利潤構成，找齣影響利潤的關鍵因素，如成本、價格、銷售量、損耗等，並製定提升利潤的策略。 動態定價與促銷定價： 探討在特定場景下實施動態定價或差異化促銷定價的可能性。 會員管理與忠誠度提升： 會員生命周期管理： 理解會員從新會員到忠誠會員的轉化過程，並針對不同階段的會員製定相應的維係策略。 個性化推薦與精準營銷： 基於會員的購買曆史和偏好，進行個性化商品推薦和營銷信息推送，提高轉化率和顧客滿意度。 會員價值分析與激勵機製設計： 識彆高價值會員，設計有效的激勵機製，提升會員忠誠度和復購率。 第四部分：數據預測——展望未來，應對變化 數據分析的終極目標之一是預測未來，從而提前做好準備。本部分將介紹如何利用數據進行預測。 銷售預測的基礎模型： 時間序列分析在銷售預測中的應用： 介紹ARIMA、指數平滑等經典時間序列模型，用於預測未來的銷售趨勢。 迴歸分析在銷售預測中的應用： 探討如何利用曆史銷售數據和影響因素（如節假日、天氣、促銷活動）建立迴歸模型進行預測。 機器學習在零售業的應用： 分類模型： 如用於顧客流失預測、商品推薦等。 迴歸模型： 用於更精細化的銷售預測、價格預測等。 聚類模型： 用於顧客細分，發現潛在的市場群體。 風險預警與異常檢測： 識彆潛在的銷售下滑風險。 檢測庫存異常、欺詐行為等。 第五部分：數據賦能——從分析到商業決策的落地 再好的分析，如果不能轉化為商業決策並落地執行，都將是空中樓閣。本部分強調將數據分析成果轉化為實際行動。 數據驅動的決策流程： 建立以數據為核心的決策流程，確保各層級管理者都能依據數據進行判斷和決策。 可視化報告的設計與呈現： 學習如何通過清晰、直觀的圖錶和儀錶盤，有效地傳達數據分析結果和商業洞察，便於管理層快速理解和決策。 建立數據文化與能力： 探討如何在組織內部培養數據驅動的文化，提升團隊的數據素養和分析能力。 持續改進與迭代： 強調數據分析是一個持續優化的過程，需要不斷監控、評估和調整策略，以適應不斷變化的市場環境。 本書特色 實戰導嚮： 本書強調理論與實踐相結閤，穿插大量貼近零售業實際場景的案例分析，幫助讀者將所學知識應用於實際工作中。 係統全麵： 覆蓋從數據準備、深度洞察到預測和決策落地的整個數據分析鏈條，力求為讀者提供一個完整的知識體係。 易於理解： 避免過多的理論術語，用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，並提供清晰的步驟指導，即使是非技術背景的讀者也能輕鬆掌握。 工具靈活： 在介紹分析方法時，會提及多種主流工具，但重點在於方法論本身，讀者可根據自身情況選擇閤適的工具進行實踐。 《數據煉金：洞悉零售業的增長密碼》是一本緻力於幫助零售從業者掌握數據分析技能、實現業務增長的實操指南。無論您是初學者還是有一定基礎的分析師、管理者，都能從中獲得啓發和實用的工具，在數據浪潮中淘得屬於您的“黃金”，最終實現零售業的轉型升級與持續繁榮。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我眼前一亮的圖書。《數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務》這本書，與其說它是一本關於數據分析的書，不如說它是一本關於如何“讀懂”超市經營的書。作者並沒有僅僅停留在技術層麵，而是將數據分析巧妙地融入到瞭超市運營的各個環節。我特彆贊賞書中對於“顧客畫像”構建的詳細闡述。通過分析不同顧客群體的購買習慣、偏好以及消費頻次，超市可以更精準地進行商品推廣和個性化服務。書中還提到瞭一些關於“關聯規則挖掘”的應用，比如發現哪些商品經常被一同購買，這對於優化商品陳列和組閤銷售非常有幫助。想象一下，如果顧客在購買麵包時，也更容易購買黃油，那麼將這兩種商品擺放在一起，或者提供打包優惠，都能有效地提升銷售額。這本書的價值在於，它不僅僅是告訴我們“如何做”，更重要的是告訴我們“為什麼這樣做”，以及“這樣做的結果會是什麼”。這種深入的洞察，對於任何想要提升超市經營效率的從業者來說，都極具參考價值。

評分☆☆☆☆☆

最近剛讀完這本《數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務》，閤上書本的那一刻，心中湧現齣一種豁然開朗的感覺。這本書並不是那種枯燥的學術論文，而是以一種非常接地氣的方式，將復雜的銷售數據分析過程變得生動易懂。我尤其欣賞作者在案例分析部分的處理，他並沒有泛泛而談，而是選取瞭幾個不同類型的連鎖超市，深入剖析瞭它們在實際經營中遇到的具體問題，並一一給齣瞭用數據分析來解決的方案。比如，關於如何通過分析顧客購買行為來優化商品陳列，以及如何利用銷售數據預測節假日期間的客流量和備貨量，這些都是我工作中經常會遇到的難題，而這本書提供的思路和方法，簡直就是及時雨。讓我印象深刻的是，書中不僅介紹瞭常用的數據分析工具和技術，還詳細講解瞭如何將這些技術應用到零售業的特定場景中，比如如何識彆暢銷商品、滯銷商品，如何進行精準營銷，以及如何評估促銷活動的效果。這些內容都非常具有實操性，我迫不及待地想將書中學習到的知識應用到我的工作中去，看看能否為公司帶來切實的效益。

評分☆☆☆☆☆

一本封麵設計頗具匠心的書，封麵上“數海淘金”幾個大字，配閤著數字和金幣的元素，一下子就抓住瞭我的眼球。我一直對數據分析在商業領域的應用抱有濃厚興趣，尤其是像連鎖超市這樣日常生活中隨處可見的商業模式，背後一定蘊藏著海量的數據價值。這本書的書名《數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務》恰恰點明瞭這一點，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我腦海中浮現齣無數個場景：超市裏琳琅滿目的商品，顧客穿梭於貨架間的身影，收銀颱前排起的長隊……每一個細節都可能轉化為有用的數據。我想象著作者是如何從這些看似雜亂的數據中，提煉齣有價值的商業洞察，幫助超市管理者們做齣更明智的決策。這本書的書名還強調瞭“實務”二字，這對我來說尤其重要，我更希望看到的是貼近實際、可操作性的方法和案例，而不是純粹的理論堆砌。我希望它能揭示一些零售業的“秘密武器”，讓我瞭解數據是如何驅動銷售增長，優化庫存管理，甚至影響顧客購物體驗的。這本書的英文名“Analysis Practice on Sales Data of a Supermarket Chain”也進一步佐證瞭其內容的實用性，讓我相信它能夠為我在實際工作中提供指導和啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在我看來，遠不止於提供數據分析的技術指導。它更像是一份關於連鎖超市行業洞察的寶藏。《數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務》這本書，從一個全新的視角，讓我重新審視瞭日常生活中熟悉的連鎖超市。我開始思考，那些看似普通的促銷活動，背後隱藏著多少精妙的數據驅動策略。例如，書中關於“會員管理”和“客戶忠誠度分析”的部分，讓我明白瞭超市如何通過纍積的消費數據，為不同的會員提供差異化的優惠和服務，從而提升客戶粘性。同時，我也對“庫存管理”有瞭更深刻的理解，書中闡述瞭如何通過曆史銷售數據和市場趨勢預測，來優化商品的采購和庫存水平，從而減少積壓和缺貨的損失。這對於任何一傢希望提高運營效率、降低成本的連鎖超市來說，都是至關重要的。這本書提供瞭一種係統性的思維框架，幫助我理解數據分析在商業決策中的核心作用，讓我看到瞭數據“淘金”的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我拿到《數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務》這本書，內心是有些忐忑的。我並非科班齣身的數據分析專業人士，對諸如“迴歸分析”、“聚類算法”這類詞匯僅限於耳聞，擔心這本書會過於深奧，讓我望而卻步。然而，閱讀的過程卻完全顛覆瞭我的預期。作者以一種循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，逐步引入更復雜的分析方法。他善於用通俗易懂的比喻來解釋抽象的概念，比如用“尋寶”來形容數據分析的過程，將海量數據比作“金礦”，讓我這種“門外漢”也能夠快速理解其核心思想。書中穿插的圖錶和可視化數據，也極大地幫助瞭我理解數據之間的關係和趨勢。我尤其喜歡書中關於“異常值檢測”的章節，它讓我明白，有時候，那些看起來“不正常”的數據，反而隱藏著重要的信息，可能是一些潛在的經營風險，也可能是某個被忽視的商機。這本書沒有讓我感到壓力，反而讓我對數據分析産生瞭濃厚的興趣，甚至激發瞭我進一步學習相關知識的動力。

評分☆☆☆☆☆

感謝京東快遞小哥。。

評分☆☆☆☆☆

數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務

評分☆☆☆☆☆

雙十一買瞭很多書給力，打摺再來

評分☆☆☆☆☆

還沒看

評分☆☆☆☆☆

書很專業，還有部分SQL內容，但沒有配電子版例題給讀者，會讀懵瞭

評分☆☆☆☆☆

數海淘金：連鎖超市銷售數據分析實務

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，值得一看

評分☆☆☆☆☆

感覺對我沒什麼用，買錯書瞭，太專業瞭

評分☆☆☆☆☆

産品不錯，下次還會再來！！