展开

关键词

【推荐】零售十二大指标

零售一天生意的好坏,如何提升,要掌握好十二大指标。 一、营业额 (1)营业额反映了的生意走势。   根营业额,设立经营目标及员工销售目标,将营业额目标细到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人,让员工的目标更加清晰;  为员工月度目标达成设立相应的奖励机制,激励员工冲上更高的销售额;  每天监控营业额指标完成进程情况 通过类货品销售额指标的,可以了解:  (1)各类货品销售情况及所占比例是否合理,为的订货丶组货及促销提供参考依,从而作出更完善的货品调整,使货品组合更符合实际消费情况。   三、前十大畅销款 1、定期统计前十大畅销款(每周月季),了解畅销的原因及库存状况。2、根销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线,适当做出补货或寻找替代品措施。 此指标能面积的生产力,深入了解销售的真实情况。2、坪效可以为订货提供参考,及定期监控确认内库存是否足够,坪效的意义也意味着增加有效营业面积则可增加营业额。

81830

亚马逊

销售同事从后台导了一份活动期间的所有订单给我,如下图:这个乍看之下觉得很全面,但是针对prime活动来说没有一点帮助,因为我们要的是为什么活动会挂掉的原因。 所以真正对我们有用的应该是物流。一、提出问题为什么的prime活动会挂掉?二、问题1、根亚马逊后台给出的我们的prime及时送达率只有90%,低于标准。 3、了商品从下单到签收的一系列流程我列出了几个主要环节:打单时间、发货时间、送货时间。三、理解现在回过头来看销售给的是不是觉得一点用的都没有? 1.一共648条,通过整理得到以上图表2.造成未及时送达的主要原因在于未及时发货3.快递公司单日和一天内送到的占比是97.2%4.166条未及时发货,发现打单到发货时间集中在1-2天 7.之前做的prime活动范围里面有12个城市是快递公司无法保证两日达的,所以需要把这12个城市给剔除出去。----本文来自找到工作社群会员,在实际工作中是如何面对问题进行的。

33020
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    如何一家

    【面试题】某的商品信息表中记录了有哪些商品订单明细表中记录了商品销售的流水;订单明细表中的商品ID 与商品信息表中的商品ID一一对应。 问题:计算商品A,商品B,在2019年的总销售额和每月销售额 【解题思路】我们来一下问题,销售额 = 商品单价 * 量。其中,商品单价在商品信息表中,商品量在订单明细表中。 用多维度拆解方法来拆解下问题,销售额需要满足:是商品A和商品B的销售,销售时间是19年,订单状态为已支付。要别计算商品A和商品B的销售,需要使用组统计。 因此这个问题可以成3步,下面来详细说明下每个步骤。1.多表联结要用哪种联结呢?因为要保留订单明细表中所有的,因此我们选择以订单明细表为左表,进行左联结。联结键为商品ID。 筛选结果表t2包含19年所有,如果直接求和显然不符题意。要计算1月份的销售额,要在聚合前加上if条件判断函

    9020

    动态计算

    近日,阿迪达斯发布了2020年财报,其中一张报表是量,如下图所示: 该报表显示了阿迪达斯每个季度的量,以及到2020年底的量(注意年底量=Q4量),另外,还显示了每个季度的开量 1.准备----准备好资料表,有ID、名称、开业日期、关闭日期等字段。准备一个日期表,仅有日期列即可,日期完整覆盖资料表的所有开业日期、关闭日期年份(本例为2017-2021年)。 、期间开量、期间关量、净开关量: 期末量:=CALCULATE ( DISTINCTCOUNT (明细),FILTER(FILTER ( 明细, 明细 MAX ( 日期表 在本例中,日期表和明细无需建立关系,使用时间智能函时等操作时,日期表需要与中的日期建立关系。但本例日期表只是用来筛选。 类似的,HR领域计算在职员工、离职员工、新员工是同样的套路,可参考拙作《Power BI商业项目实战》第17章内容。

    8430

    微信路大战略

    在运营者的翘首期盼下,微信公众平台的功能终于上线了。公众平台推出一年后功能才姗姗来迟,效果却很华丽。   登录海外版发现,消息阅读次(PV)比微信的“图文页阅读”稍低,大约有1%的差距。这个差距是怎么造成的呢? 接近微信人士透露,微信公众平台的并非全部由微信团队开发,而是依托腾讯云的移动这款产品。今年6月微信公众账号的便已接入腾讯云移动平台。笔者估计,或许是同步延时造成这种误差。   比如微信支付,微信游戏,就别利用了财付通和腾讯游戏。模块干脆接入腾讯云的移动平台。这也意味着腾讯总部将对微信拥有越来越多的控制权。   微信为腾讯大路  腾讯拥有最多的社交大,前期的思路是用改善自有产品,注重QZONE、微信、电商等产品的后端打通。

    98650

    重庆火锅哪家强,Python帮你探探

    可是对于选择困难症的我来说,吃饭一小时,挑一下午,所以今天本文将再次爬取美团网相关,以一个消费者的角度去如何选择获取与说明本文将基于重庆市火锅进行,为啥是重庆的火锅,除了辣之外还因为其他城市的火锅量相比重庆的火锅量就是小巫见大巫?? 但是本文需要爬取两层,首先需要在列表取得id、名和销量等相关,第二步还需要根刚刚的id进入每一个请求评论,相关代码如下for k in url_list: url = 大家都在说什么在对的影响因素完之后,本节对采集到的近万条评论进行词云,看看大家都在说什么? 结束语以上就是一次爬取重庆市火锅的过程,当然这些可以进行的远不止这些,如果近期有打算来一顿重庆火锅的读者可以试着自己去一下,记得在看哦,拜拜~ 注1:采集于美团网公开,采集时间为

    23330

    选址的6C评估模型

    相比自己构建的选址模型,发现存在更科学的5C评估模型,主要从城市市场评估(city)、核心区域(Core Distinct)、竞争(Competition)、交通便利性(Convenience 但最终还是可以落实到零售最基本的要素:人、场、人在场的行为 基于工作中KA客户的选址及选址产品,觉得应该再加入一个C:Correlation(协同品牌:与待选品牌相关性高的异业品牌 城市市场(City):城市经济总量,支柱产业及发展速度城市居民人均可支配收入和支出城市居民消费水平和消费习惯核心区域(Core Distinct):城市商圈和主要居住区布拟选商圈在城市中的地位评估拟选商圈人口调查商圈主要集客场所商圈新开发用地布竞争 (Competition)不同档次布价格比较服务水平比较交通便利性(Convenience)道路交通及停车情况营业时间限制的可视性及醒目程度客流情况成本收入(CostRevenue)成本概算收入概算 correlation(与待选品牌相关性高的异业品牌):协同品牌用户群体重合度高一段时间内同时消费(到访)的或品牌

    56652

    十一国庆节旅游美食攻略:Python爬取美团网美食,并做可视化展示美食

    :1039649593 找管理员领取资料和一对一解答爬虫知识点 动态抓包演示jsonrequests模块的使用保存csv爬虫代码实现过程发送请求, 对于找到包发送请求获取, 根服务器给你返回的 response来的解, 提取我们想要的内容保存, 保存到csv文件 导入模块import requests # 请求 第三方模块 pip install requestsimport : index, : index, 评论量: index, 人均消费: index, 所在商圈: index, 类型: index, 详情页: index_url, } csv_writer.writerow ,data=df,color=r,marker=+,ax=axes)sns.regplot(x=评论量,y=,data=df,color=g,marker=*,ax=axes) 商圈烤肉量 ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_size=16,position=right)) )c.render_notebook() 不同评类型

    16210

    别@我了,我就一个写代码的,我哪知道哪家是不正规的,Python爬取美团,并可视化展示

    前言今天教的是爬取每天按摩,不爬不知道呀,光是一个城市的前10页,都有1000多家了,全部爬完,那不得至少3000家以上? 现在的市场需求都那么大吗代码主要内容动态抓包jsonrequests模块的使用保存csv环境介绍python 3.8 解释器pycharm 编辑器开始代码,先导包import requests 用户信息, 常用于检测是否有登陆账号Referer: 防盗链, 告诉服务器我们发送请求url请求是从哪里跳转过来的如果:返回的response对象 403 状态码,表示你没有访问权限200 表示请求成功解 , 商圈: index, : index, 评论量: index, 人均消费: index, 维度: index, 经度: index, 详情页: href, } csv_writer.writerow .csv,encoding=utf-8,engine=python)df.sample(5) 不同评类型量df4 = df.groupby().count()df4 = df4.sort_values

    9150

    :火锅实体选址和经验建议

    的开张充满不确定性,该想要通过开张提供可行性和建议,主要解决的问题包括:1、线下实体选址:为的选址提供建议2、外卖的菜品:为菜品的选择提供建议3、比较成功的经营特色 二、来源爬去大众点评、美团网、饿了么所有的火锅维度包括名、位置经纬度、人均价格、菜品、服务评、口味评、环境评、营业时间等,如下图:? 三、选址通过对采集的火锅,做筛选和可视化处理后,可以得到下图:? 四、菜品需求对采集到的评论,可以得到石家庄市区热评+好评排名前十的商家,别为:?接下来对这些火锅中的主力菜系做发现:? 五、经营特色和消费者需求:下图是石家庄火锅的营业时间布图,越偏向红色,表示相应的时间营业的时间越多,绿色表示对应的时间营业的越少??

    86731

    :火锅实体选址和经验建议

    的开张充满不确定性,该想要通过开张提供可行性和建议,主要解决的问题包括:1、线下实体选址:为的选址提供建议2、外卖的菜品:为菜品的选择提供建议3、比较成功的经营特色 一、思路线下选址的要综合考虑人流量、周边消费人群特点、周边租金、目标辐射距离等维度;菜品,主要考虑的是同类型主力消费菜品,同时需要客户对菜品的普遍需求,尽力满足会口味的要求;消费人群和经营特色 二、来源爬去大众点评、美团网、饿了么所有的火锅维度包括名、位置经纬度、人均价格、菜品、服务评、口味评、环境评、营业时间等,如下图:image.png三、选址通过对采集的火锅 四、菜品需求对采集到的评论,可以得到石家庄市区热评+好评排名前十的商家,别为:image.png接下来对这些火锅中的主力菜系做发现:image.png在上图面积越大表示,比如在内脏类菜品中 下图是对火锅的评论做,得到客户在吃火锅的时候最关心的因素,面积越大表示关心的程度越强。

    53740

    用Python+PPT对某宝月饼进行可视化~

    (4)memory usage: 77.4+ KB 我们对集进行以下处理,以便我们后续的可视化工作:删除重复值付款人需进行单位换算发货地址需做割,提取省份和城市价格需进行类# 去除重复值df.drop_duplicates x = e = df=pd.cut(df,bins=x,labels=e,include_lowest=True)df.head(10) 经过处理之后的共1979条:可视化 地理只要布在沿海地带 内陆中云南的为83家,居内陆量之首。 销售价格最高top10销售价格最高的是哪几家?布在哪?销量怎么样?价格最高的十家中,八家为上海,两家为北京,其中天猫超市以3280元的价格一骑绝尘,位居第一,但付款人仅有5人。 结语通过以上简单,方便对淘宝上的月饼布、价格、哪家的产品比较好等方面具有一定的认识,让我不再羡慕我女朋友了... 以上便是今天的全部内容了,原创不易,欢迎点赞、享,支持我继续写下去!

    13530

    Python 告诉你。

    我们希望通过该集,针对不同的口红品牌和进行统计与,从而能够解开我们上述疑问。3、字段的说明字段含义图: ?4、的流程? 预处理是的一项重要任务,能否得到准确的结果离不开预处理,下面我们开始对口红进行吧!三、京东上面商品没有销量这一信息,我们姑且将评论当成是销量。 别是商品标题名称、价格、评论名、类型来进行。 4、销量前10的完销量前10的商品后,我们再来看下销量前10的:代码如下:#销量前10的top_shop = data.groupby(shop_name).sum().sort_values 作为一名小白,还有许多要学习:清洗,它是能出正确结果的保证;如何挖掘不同维度间的联系等;不足:本次还有许多需要完善的地方:比如不同类型的占比;不同类型的之间的销量对比

    32520

    Python告诉你想开一家美食该怎么做

    前言大家好,又到了Python爬虫+可视化的专题,今天案例是对美团网杭州市美食团购的进行,如果已经或者最近有打算开一家美食团购的读者,希望本文能对你有所帮助。 可以看到提供的信息并不多,甚至连销售量都不提供,但对我们的并没有太多影响,来看下最终取得的与指标说明 ??词频首先我们来看一下杭州餐厅名的词云图与条形图 ? 价格本节对杭州市美食的整体价格情况进行,绘制出价格的直方图? ? 影响因素在这一节我们将使用箱线图对影响美食销量、评的相关因素进行,先来看下评相关的因子,首先来看下优惠限制使用人对评的影响? 区域对销量的影响本届我们来不同区域对销量的影响,由于我们获得的并没有提供直接销售量,因此我们选择评论来代表销量与杭州市不同区域进行?

    18320

    盈亏平衡中的选取问题

    我在《Power BI盈亏平衡案例》这篇文章讲述了如何做一个动态模型,计算的盈亏平衡业绩,评估销售折扣、租金、人员工资等会给利润带来的影响。 前文这个案例没有使用历史,比较适合于新开。对于老实操过程中,我们会参考历史费用水平进行评估。某连续亏损,老板想要知道到底现在的费用状况下,要多少业绩才能扭亏。 那么,如何选择计算盈亏平衡?有人会问,这是个问题吗?这其实是个大问题。盈亏平衡业绩是指在正常经营的情况下,预计多少业绩可以开始盈利。 第一个问题是开业时间问题,大部不会正好1号开业,因此首月销售不足月,这种需要剔除。另外,升级改造也是异常月份,改造期间可能停业或者销售受到影响,一般取改造后的完整月份。 改造业绩、利润前后变化这种涉及单的异常一般需要维护单独表格进行特殊列出。比方针对改造,你的表格当中有改造日期对应字段,以便与日期对比,进行剔除。

    7620

    你是下一个网红么?机器说了算!除了下棋,人工智能还能发现新物种

    阿里科学家通过特征工程与得出了一些网红的重要特征,能帮你筛选出真正有潜力的网红? 工作原理悉,阿里科学家通过特征工程与,从基本信息、买家人口特征、消费行为信息和社交网络信息四个维度,从种子中选出最能刻画特色的200个左右的特征(feature):得到这些重要特征后 最后利用机器学习计算出一个来对已经产出的特色进行排序,使得越靠前的越符合运营需求。通过设定阈值,可以把全部体量的潜在网红全部筛选起来。 称,为了使这种机器学习判断更为精准,阿里科学家在每次运营人工检查完后,会将符合需求的特色会加入到种子中,不符合需求的特色会加入到模型黑名单中,这样可以调优模型参,帮助模型更好地学习相关特征 阿里科学家表示,虽然模型算法并不是十复杂,使用的量也不是非常海量,但是这是科学与电商运营知识的完美结合,解决的是实际问题,并且商业价值巨大。

    37650

    花钱办活动效果不明?零售企业应该这样量化促销活动成效

    今天我们用3个典型的活动场景,拆解活动效果量化的思路。别针对单个活动成果、活动前后销售影响、投入产出收益,再现零售企业促销活动的基本框架。 (2)活动经营情况清单,即“活动期间各业绩”表,直观列举各的经营(一般是销售额、利润的预期、实际、达成率、同环比等),横向对比不同在单次活动中的业绩情况。 (2)将活动销售清单(单品)配合产品销售情况的波动曲线(销售量价格),掌握真实的活动前后波动。通过点击清单的产品名称,显示不同产品的趋势图,结合和时间跨度过滤器,综合计算某段周期内的整体收益。 中考虑的回报效率,通常是用活动销售额和投入费用的比值作为衡量标准。 同时对本次活动反馈较差(ROI低)的,做下钻,综合考察这类的活动明细,还可参考其历史活动表现,业务侧进行考量优化(如下次类似活动不再参与)。

    13810

    手淘全链路性能优化

    背景 是导购中重要的一环,承接来自商品详情页、主会场、主搜等十亿的流量,的性能体验就显得尤为重要。 性能采集为了能直观的性能,我们将用户点击到首屏可见看成一个全链路,将大致为客户端阶段和业务逻辑阶段,如下:性能采集1传统意义上的性能埋点更多的是局限于前端,但由于我们的程序是运行小程序容器之上 2将收集的日志进行加工,然后制作成直观的报表,上报埋点信息除了关键性能点位以为,还可以拿到设备,机型等信息,我们利用这些,产出多个视角看性能优化的图表,便于我们针对不同场景进行性能。 传统快照渲染真实性无法保证磁盘占用和命中率成为瓶颈长尾商家无法享受快照优化基于模板的快照渲染真实命中率高,磁盘占用率低对大部均适用快照1本篇文章主要介绍了几个主要的优化手段,下面对整个性能优化方案总结如下 + 真实的模板快照方案,对所有普适;快照2优化效果大盘针对大盘不区端首屏可交互(不包含模块异步请求和渲染事件)优化后是 1.8s 左右大盘低端机低端机TMQ 跑机型首屏可交互优化前

    7120

    Python两招轻松爬取美团评论

    大家好,最近别从商家选址和顾客挑的角度写了两篇有关美团:Python告诉你想开一家美食该怎么做重庆火锅哪家强,Python帮你探探结果很多读者对爬的过程比较感兴趣,那么今天就讲一下我是怎样获取美团 评论 在重庆火锅的文章中,我们一共爬取了每个基本信息与对应评价两种,那么较为简单的就是评论,我们进入一个的详情页,F12查找包就能轻松找到对应的评论 ? 如果我们多找几家的评论查看会发现,不同对应的Request URL其实变化的只有的ID?所以下面的问题就转换为如何拿到多家的ID,而这些ID都在搜索页面下的基本中。 基本 为了找到ID,让我们回到搜索页面中(美团首页—美食—火锅) ?上面的页面中就是重庆火锅的第一页,还是F12刷新很容易就能找到包含ID、均价等相关信息的包? 和上一节取评论的方法一样,修改对应的headers信息再使用requests请求即可,然后将基本信息存下来用于,再将ID单独存储用于组合评论页URL ?

    28350

    Python告诉你:粽子甜咸之争谁胜出?吃货最爱买谁家的粽子?

    CDA师 出品 作者:Mika:真达 后期:泽龙【导语】:今天我们来聊聊粽子,Python请看第三部。公众号后台,回复关键字“粽子”获取完整。 那么哪些的粽子最受大众欢迎呢?我们获取了淘宝售卖粽子商品,共4403条。粽子销量TOP101首先在方面:五芳斋是妥妥的霸主,粽子销量位居第一。其次真真老老位居第二。 粽子地区排行TOP102这些都来自哪里?谁是真正的粽子大省呢?经过发现,浙江一骑绝尘,粽子量远远领先其他省份。浙江的粽子占到全网的67.71%。毫无争议的大佬。 03用Python教你爬取淘宝粽子我们使用Python获取了淘宝网粽子商品销售和美食天下菜谱,进行了一下。此处展示淘宝商品代码。 3可视化部主要对以下的进行汇总维度如下:粽子商品销量排行各省份粽子量排行各省份粽子销量布粽子都卖多少钱?

    23430

    相关产品

    • 智能数据分析

      智能数据分析

      智能数据分析( IDA)基于安全、低成本、高可靠、可弹性的云端大数据架构,帮助企业客户实现从数据采集、建模、挖掘、效果分析、用户标签画像到自动化营销等全场景的数据服务,快速实现数据驱动业务增长的目标。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券