零售超市数据分析（趋势和指标分析初探）

1 - 零售超市数据分析（趋势和指标）

01

前言

一不小心快半年没更新了，谢谢读者们的不离不弃。

以前的 “原理+代码” 系列，侧重的是以通俗易懂的方式来讲解一个模型/算法（比如随机森林，不平衡采样），然后再配上注释详细的代码，方便读者学习基本原理和代码实现，最终实现快速上手并为深入学习打下一些基础。

而这篇文章，将开启 “思路比代码重要” 这个新系列，目的是让读者们意识到，很多时候只了解算法模型和捣鼓代码是远远不够的。

• 平时所学理论是严谨的数学，统计学和代码知识，但真实的商业环境非常复杂
• 很多算法和模型都是只为强烈的去追求一个结果（如精确度，auc等），这也导致了对数据分析过程认识的缺乏（比如为什么会选用这些指标，为什么会这样分析，我模型跑出来的结果说明了什么？能用/落地吗？）
• .......

本文的主要分为两个部分：

• 直接走一遍实例（嵌有代码和分析思路）
• 分析思路总结

本文数据代码可以在后台回复「零售超市」获取

02

商业案例

直接来看面试题

问：拿到这份数据和它的指标解释，15分钟内能不能给出一个初步的分析结果和结论？

请读者至少先思考个5分钟再继续往下看

答：我只知道 2010~2018 年，数据中各项指标的数值都在不断变大，看起来这家公司经营得很不错。

老板：没了？这些我早就知道了。

这里便要开始引入我们的分析思路了（当然上述回答是最低端的）

2.1 看增长率

增长率代表了趋势到底是向好、向坏还是持平。

根据增长率曲线还可以延伸出其他指标：极值点、持续时间，波动幅度等。这里我们选用净销售额同比增长率曲线来作为示例。

同比简介和其计算公式为如下：

同比一般情景下是今年第n月与去年第n月比，如：本期2月比去年2月

同比增长速度=（本期发展水平-去年同期水平）去年发展水平×100%。

这里的数据处理可视化都是用 Python 来完成，但代码都先不展示了，希望把着重点放在对分析思路的理解上。

这里我们同时画出净销售额及其同比增长率两条曲线。我们能看到，尽管销售额一直在增长，但其实并不如我们想象得那么好，增长率在前五年一直下跌且跌幅较大。2016年跌入谷底后，便开始反弹，第一年反弹比较迅速。这里面一定有一些故事值得我们去探索。（提示：2010~2015年，电商井喷式爆发，给很多传统零售企业带来了不小的冲击）

问：为什么选用净销售额而不选取其他指标？

答：因为这只是为了叙述 “看增长率” 这个方法。至于为什么选用这个指标而不用其他的，以及背后的业务知识，之后的文章会提及。这里只要了解 “看增长率” 这个方法就行。

同理，我们也可以同时画出两条增长率曲线。这里选用商品毛利和运营费用的同比增长率，发现尽管商品毛利同比增长率在前五年均有下跌。但还是比同样在下跌的运营费用同比增长率要好，这也说明了一些问题。

2.2 看比例

比例通常代表了结构，它可以让我们看到重点和变化趋势。

1、自行探索的比例：

很多零售超市都有会员制度，既然刚刚我们发现净销售额同比增长率在前五年都呈下跌趋势，那是不是会员费收入情况也如此呢？

这里我们选择查看每年会员费收入占比净销售额，发现好像每年的会员费收入只是占我们所有收入的很小一部分。或许这个就是正常的百货公司？绝大部分收入都靠实体销售收入所得，所以我们只管卖货挣钱就行？

2、指标放在一起看：

当我们把这两两指标放在一起看后，我们发现：

• 运营费用（这里可以理解为成本）和商品毛利呈比较紧密的正相关关系，且二者的间距越来越大，这种趋势是否是好的呢？
• 会员费收入和净利润也呈现强正相关关系。这间公司其实是靠会员费存活的？

3、自带标准的比例：

有些比例本来就自带标准，即根据业务知识和常识我们都知道怎样是好/坏的：

• 毛利率=商品毛利/商品销售收入。我们当然希望毛利率能保持在一定水平，能增长就更好。
• 成本率=运营费用成本/总收入。我们希望成本率控制在一定水平，能降低更好（控制在一定水平就挺不错了，因为随着时间的推移，物价上涨，行业竞争加剧，多多少少会使成本率越来越高）
• 毛利率和成本率要有一定距离，越大越好（这样才能赚更多的钱）

我们发现，运营费用比例（成本率）和商品毛利率几乎没有波动（10%与11%），公司经营能力看着很不错？毕竟这么多年来，物价房价早已飞涨。

2.3 投入产出比法

投入产出比=1投入对应N产出（产出/投入）

我们希望投入产出比保持在一定水平，至少不持续下降，越高越好。

回看数据，运营费用可以作为投入项，至于产出项，到底该用毛利、净销售额还是净利润，这一点可以看具体业务和实际要求，这里我们只为学习分析方法。

所以我们选用了毛利/运营费用作为投入产出比，发现投入产出比略有提高（105%~109%），整体上没啥波动。说明这个企业的持续经营能力强。

03

数据+标准=结论

小结

仅有数据分析的过程和一些结果可视化的图片并不足以说明问题，只有辅以明确的标准，才能得出相对可靠的结论。

最后再小结本文提到的方法，其实分析思路没有高低级之分，哪怕在简单的方法其实也有深入分析的空间。空有代码能力而忽略了对业务背景的（深入）探究，也只会心有余而力不足。我们下期见~

• 看增长率：「增长率代表了趋势到底是向好、向坏还是持平」
• 看比例：「比例通常代表了结构，它可以让我们看到重点和变化趋势」
• 有些比例自带标准：「根据业务知识和常识我们都知道怎样是好/坏的，比如毛利率，成本率」
• 投入产出比法：「投入产出比=1投入对应N产出（产出/投入）」