读：随着大数据时代的到来，数据分析已经成为了零售业非常重要的一环，也是精细化运营的基础。零售业数据分析包括：
- 财务分析
- 销售分析
- 商品分析
- 顾客分析
- 供应商分析
- 人员分析
本文将对这6个方面逐一解读。
1 财务分析
1）分析企业的财务状况，了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力，从而评价企业的财务状况和风险；
2）分析企业的资产管理水平，了解企业对资产的管理状况，资金周转情况；
3）分析企业的获利能力；
4）分析企业的发展趋势，预测企业的经营前景；
同时，系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标，如：成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等。
2 销售分析
主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、坪效（坪效是台湾经常拿来计算商场经营效益的指标, 指的是每坪的面积可以产出多少营业额(营业额÷专柜所占总坪数，以百货公司为例, 店里不同的位置, 所吸引的客户数也不同。一楼入口处, 通常是最容易吸引目光的地方, 在这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜, 所以你会发现百货公司的一楼通常都是化妆品专柜）、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；
而分析维度又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；
同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；
还可根据各种销售指标产生新的透视表，例如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。
这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的，老总们虽然知道他们非常有用，但由于无法得到，使得这些指标的地位也若有若无。直到BI技术出现之后，这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。
3 商品分析
商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。
4 顾客分析
顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如，如果将顾客简单地分成富人和穷人，那么什么人是富人，什么人是穷人呢？实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分，没有推行会员卡的，可通过小票每单金额来假设。比如大于100元的我们认为是富人，小于100元的我们认为是穷人。好了，现在老总需要知道很多事情了，比如，富人和穷人各喜欢什么样的商品；富人和穷人的购物时间各是什么时候；自己的商圈里是富人多还是穷人多；富人给商场作出的贡献大还是穷人作出的贡献大；富人和穷人各喜欢用什么方式来支付等等。此外还有商圈的客单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。
5 供应商分析
通过对供应商在特定时间段内的各项指标，包括订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行分析，为供应商的引进、储备、淘汰（或淘汰其部分品种）及供应商库存商品的处理提供依据。主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况，以及所供商品情况，如销售贡献、利润贡献等。通过分析，我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错，它在某个时间段里的结款也非常稳定，而这个供应商的结算方式是代销。好了，分析显示出，这个供应商所供商品销售风险较小，如果资金不紧张，为什么不考虑将他们改为购销呢？这样可以降低成本呵。