行业数据分析，零售行业的数据分析怎么做需要具备哪些专业知识

1、着手方法：记数据（销售、库存），哪个卖的好，哪个卖的差，时间长久了，你就知道去问问什么好为什么差了；也是培养数据敏感性2、数据分析=数字分析+反馈信息分析3、脑子里不要天天记得还有几个报表要做，什么供销存啊，你只有跳出这个圈子才能做好数据分析，否则一无是处4、专业知识：天文地理（天气变化、季节转换、天气假日需要关注的，最好是列出时间表）、面料知识（天然纤维与化学纤维）、数学（数字分析很有学问哦）、办公自动化（什么函数啊、宏啊、excel等等）5、吃饭去了，暂时那么多把！

数据分析员是从事基础数据分析的人员，能够进行较高级的数据统计分析和模型建立，负责企业销售、会计、客服、人事行政等部门数据来源的采集、分析，报表设计和呈现。数据分析员是由数据分析行业主管协会—中国商业联合会数据分析专业委员主办，通过考试者可以同时获得工业和信息化部和商业协会颁发的职业技能证书，该证书代表数据分析人员的技能水平，是企、事业单位选拔和聘用专业人才的主要参考依据。数据分析员既可作为专职人员在各行各业做基础数据分析工作，也可在各自的岗位上通过所掌握的技能为各自的岗位提供科学、真实和准确的数据分析决策的依据。面对如此巨大的市场需求，中国商业联合会数据分析专业委员会推出了数据分析基础项目。

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专门的人员。但不同行业的需求情况也存在区别，我同学有从事这行业的，他们参加的CDA数据分析师课程，目前CDA已与国内多所高校进行了战略合作，搭建大数据实验室与共建专业。

主要工作是收集，处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力；更往前往深了的就会涉及数据挖掘算法等。简单说一下数据分析有哪些发展方向：1、业余分析方向：统计，业务分析师，市场分析师；2、运算方向：数据挖掘，建模工程师，算法工程师；3、管理方向：数据产品经理，项目经理......

1和着手办法：记数据发卖和库存哪个卖的好哪个卖的差时光长久了你就知道去问问什么好为什么差了；也是培养数据敏感性2和数据分析=数字分析 反馈信息分析3和脑筋里不要天天记得还有几个报表要做什么供销存啊你只有跳出这个圈子才能做好数据分析不然一无可取4和专业常识：天文地舆气象变更和季候转换和气象假日须要存眷的最好是列出时光表和面料常识天然纤维与化学纤维和数学数字分析很有学问哦和办公主动化什么函数啊和宏啊和excel等等5和吃饭去了临时那么多把啊

不要定性思维流程不合适每小我。你如今要入门须要做的就是保持天天看数据和记数据这是培养数字敏感性这个做好了接下来就要问为什么数据会更改分析原因促销和节日和气象和卖场宣传和卖场情况和消操心理和花费人群和价格和竞争敌手等等持续总结。总结的结论须要你进行实际应用及跟踪成果之后再分析再得出结论。 说话描述不太顺畅你凑合着看把啊

我也刚入行不久感到供销存三个环节是零售企业的核心控制财务分析异常重要

能不克不及给我个案例拿具体案例解释一下麻烦你了哈

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇

大数据就业前景好不好大数据的行业已经大面积覆盖，纵观未来三十年都属于紧俏行业，目前我国对于大数据的就业人员需求很大，所以说大数据的就业前景非常乐观。伴随着大数据技术的成熟，大数据应用的普及和发展才刚刚开始，我们预计未来二十年，甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段，相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要，市场、营销、运营相关的需求很多。大数据不是职位，学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家，高级行业分析师，大数据业务架构师，大数据架构师，大数据算法工程师，大数据开发工程师，大数据运维工程师。不管是国内还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。目前我国本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2016年教育部公布的新增专业。数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。大数据分析在业务中使用的流程分为数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。毕业生可以根据自己的兴趣和特长选择就业。

互联网最热职位人才报告指出，产品研发工程师、产品经理，人力资源、市场营销、运营及数据分析是当下需求最旺盛的六类人才职位。数据分析包含不同的角度分工：第一类，侧重于网站分析的分析师，包括营销分析师、网站分析师、SEO分析师等。第二类，侧重于业务分析师，包括运营分析师、数据分析师等。第三类，侧重于技术走向的，例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。从收入看，第一类最低，中间的次之，第三类最高。原因如下：1.中国普遍技术取向，涉及到IT、编程、开发类的工资高;2.业务价值认知，网站分析类或业务类分析师的辅助对象一般都是业务部门，这些人的能力和视野决定了分析的价值落地型，因此限制较高。

大数据分析作为it行业中的重要专业，前景无疑是很好的