淘宝数据分析报告模板(数据分析报告的模板)

淘宝数据分析报告模板

导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下小编为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!

淘宝数据分析报告模板1

淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。

总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。

1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。

2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。

3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。

4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。

5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。

6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。 该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。

7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。 该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。

8、促销商品业绩评估：主要是促销商品品种数执行情况，促销商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。“促销商品与前期销售对比分析”即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析，通过以上这组数据的分析可以看出促销产生的效果以及促销活动存在的问题。

9、流量、客单价分析：主要指本月平均每天流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析客流量、客单价时特别要注重促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高客流量、客单价起到了一定的作用。

10、售罄率：指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下，售罄率越高表示该类别货品销售情况越好，但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。

11、库销比：指库存金额同销售牌价额之比例。通常情况下，销售牌价额为1 个月的时间，也可以说库销比是以月为单位的。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标，合理的标准在3-5 左右。在销售数据正常的情况下，存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。 该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。

淘宝数据分析报告模板2

（超级数据）

一、 超级数据 —— 行业分析

实时了解行业整体销售概况和发展趋势，深入分解行业下品类、品牌和店铺的详细数据，为商家提供必不可少的市场数据。

1、统筹掌握行业市场销售概况

帮助淘宝卖家/品牌商了解行业整体销售概况，行业下热销类目、品牌、店铺与单品销售概览。

2、分解热销店铺数据，洞察爆款与趋势

分析热销店铺下的类目、品牌与单品销售数据与飙窜情况，提供一手数据情报。

3、监控类目变化数据，了解市场需求走向

统计哪些类目卖的好、哪些上升的快，并分析对应热销店铺、品牌和单品详情，帮助了解市场走向，学习前沿店铺。

4、定位品牌数据情报，寻找竞争/榜样店铺

帮助淘宝掌柜与品牌商搜索自身品牌销售情况，了解该品牌下热销店铺、类目和

单品详情。

5、知己知彼知天下，百战不殆

支持搜索定位，帮助用户做到知己（自身店铺、类目、品牌），知彼（对应竞争对手），知天下（行业数据，可查看多行业）。

6、不同品类属性分析，满足个性化需求

支持具体品类下的属性分析，更加深入具体的分析品类的详细数据，挖掘潜在信息。

二、 超级数据 —— 店铺运营

定向监控竞争对手，及时跟踪店铺、产品及运营活动情况，了解对手是如何实现销售增长，知己知彼方能百战百胜。

1、定向监控竞争/榜样店铺与单品详情

帮助淘宝卖家监控竞争对手销售数据、店内营销活动数据、淘宝官方活动数据，分析竞争单品详情。

2、掌握监控店铺业绩一手数据

了解监控店铺在特定时间段内的经营数据，包括店铺下的热销类目、品牌、单品、爆款潜力商品等情况；

3、分析监控店铺营销指标

统计监控店铺的店铺营销活动、官方营销活动、直通车数据、淘宝客数据、钻展数据、聚划算数据和上首页等营销活动数据，深入剖析其营销策略。

4、层层解剖监控单品，分析爆款原因

对监控单品的成交记录、上架时间、改价记录、改标题记录等进行统计分析，剖析其规律特征。

5、掌控单品推广活动情报

定位监控单品营销活动数据，帮助用户分析竞争/榜样店铺营销策略。针对性打击或定向学习，取长补短。

6、对比监控店铺与自身数据，知己知彼知天下

将用户自身店铺和监控店铺进行各项对比，优劣指标一目了然，方便用户针对性优化管理。

三、 超级数据 —— 价格监控

为品牌商和零售商及时监控产品在各网络渠道的销售价格，低于市场标准价给予及时报警，有效监管网络渠道价格体系。

1、一键搜索，批量监控

告别了旧时代的手动添加工作，只需一键搜索，就能轻松监控全网单品。

2、定位跟踪监控对象，自定义基准价格

帮助品牌商、零售商监控自身品牌

产品，自定义报警设置，及时了解产品市场价格变化。品牌商可设置最低报警价，零售商可将自身单品价格作为报警价。

3、多平台同时监控，监管渠道价格体系

支持监控多家电子商务平台数据，对多平台推广销售的品牌商、零售商提供便利。目前支持平台：淘宝、天猫、京东、当当网、苏宁易购、亚马逊、国美、一号店、易迅。

4、支持短信、邮件和站内提醒报警，及时移动掌控管理

对低于报警价的产品报警提醒，支持短信、邮件和站内提醒通知功能，产品市场价格变化及时掌握。

5、囊括了目前全网主流电商平台的用户点评数据

通过用户信息、评价标题、评价时间综合了解产品口碑，真正做到知己知彼，为产品的完善提供有力支持。

四、 超级数据 —— 品类管理

为广大中小卖家明确方向，找准定位，做精做深，做自己特色产品线，从而提升自身核心竞争力。

1、回答问题，快速对自身现状进行评估，根据评估结果推荐选品；

2、梯队图标分类目的具体排名，更直观快捷选择目标品类；

3、行业类目中选择意向单品，针对意向单品再次全网搜索同类型单品，层层筛选锁定热销单品；

4、锁定已选意向单品的标杆店铺，进一步搜索同店铺的同类单品，完成最后的精挑细选；

5、根据选择单品，生成选品报告，了解预期的投入和销售情况，并评估可能存在的风险系数；

6、根据选品报告预估未来销售走势、销售业绩、店铺等级评分等情况。

数据分析报告的模板

数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。数据分析报告的模板应该怎么写?

数据分析报告的模板篇一：

中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明，20xx年中国14～35岁人口有4.65亿，占总人口的36.25%。对于任何社会来说，青少年都是民族的未来与希望。中国社会正处于改革开放的时代，现在的青少年是变革的弄潮儿、受益者和风险承担者，他们正在经历着我国社会经济等方面的重大变革，发展变化的速度很快。客观、准确地了解和掌握青少年的现状，才能从实际出发，制定有效的政策，从而正确引导青少年，把青少年一代培养成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。本报告主要是依据统计数据对近年来中国青少年发展状况进行分析，所采用的数据均为撰写本报告时(截至20xx年7月31日)中国青少年发展状况指标体系中各项指标所能获得的最新数据。在本报告中青少年采用14～29岁和14～35岁两种年龄统计口径。

青少年人口状况指标

1.青少年人口总数及比重

20xx年人口变动抽样调查数据显示，全国14～29岁青少年共有311，217，923人，占总人口的24.25%。其中男性158，338，086 人，女性152，879，837人，分别占总人口的12.34%和11.91%，性别比为103.57。14～35岁青少年共有465，259，674 人，占总人口的36.25%。其中男性235，453，157人，女性229，806，517人，分别占总人口的18.34%和17.90%，性别比为 102.46。

2.青少年人口性别年龄构成

分性别年龄结构反映的是男女不同性别人口的年龄分布情况。20xx年中国青少年分性别人口的年龄分布基本一致，无论是男性还是女性，在其总人口中都是30～35岁人口所占比例最高，其次是14～20岁人口。人口年龄结构在20～30岁之间出现凹陷，除了自然的人口变动规律(如受人口惯性发展的影响)以外，与该年龄人群的漏报也有较大关系。因为这一年龄段人群处于流动活跃时期，而流动人口的漏报是统计中很难避免的。同时，我国军人也主要集中在这个年龄段，而军人人数是不在统计数据中反映的，这也加大了凹陷的程度。

3.青少年人口分布状况

人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量。20xx年第五次人口普查时，14～29岁的青少年人口广东省为最多，达2900万人，西藏最少，仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在24.01～34.03%区间范围内，广东省比重最高，达34.03%，最低的为江苏省，占 24.01%。14～35岁的青少年人口数分布与14～29岁的青少年人口数分布接近，比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。

20xx年14～29岁青少年人口31，122万人，居住在城市的有7817万人，占青少年人口的25.12%，居住在镇的有4718万人，占 15.16%，居住在乡的有18，587万人，占59.72%。14～29岁青少年人口城镇化水平40.28%略低于我国40.53%的城镇化水平。 14～35岁青少年人口46，526万人，居住在城市的有12，165万人，占青少年人口的26.15%，居住在镇的有7234万人，占15.55%，居住在乡的有27，127万人，占58.31%。14～35岁青少年人口城镇化水平41.69%又略高于全国平均水平。

4.青少年人口的迁移

20xx年第五次人口普查时，我国迁移人口有12，466，250人，其中14～29岁6，749，193人，占迁移总人口的54.14%，14～35岁8，396，246人，占迁移总人口的67.35%。迁移原因以务工经商、学习培训、婚姻迁入为主，占迁移总人口的七成之多(见图1-3a和图1-3b)。从全国迁移情况来看，学习培训、分配录用、婚姻迁入、务工经商主要是以青年人口为主，均占80%以上。

5.青少年人口的受教育状况

随着我国社会经济的发展，受教育程度普遍提高，14～29岁青少年人口有98.33%受过小学以上教育，14～35岁青少年人口比例略低一点 (97.14%)，但仍以初中教育程度为主，分别占55.13%和50.34%。这与青少年正处于学习求知年龄不无关系。从全国总人口受教育情况来看，青少年人口受教育程度明显好于其他年龄人口，初中以上各级文化程度人口中，14～29岁人口基本占40%左右，14～35岁人口基本占60%左右。

6.青年人口的婚姻状况

青年人正处于组建家庭时期，15～29岁青年未婚人口占64.03%，有配偶占35.53%，随着年龄的增长，有配偶的比例逐渐增大，15～35岁青年未婚人口占43.36%，有配偶占55.02%。青年人口婚姻关系比较稳定，无论是在15～29岁青年人口中还是在15～35岁青年人口中，丧偶、离婚和再婚有配偶的比例都非常低，分别为0.7%和1.62%。

7.青年人口生育状况

青年人口不同于老年人口和少年儿童人口，随着其生理和心理的发育成熟，开始组建家庭哺育后代。从生育的年龄分布来看，青年正处于生育高峰期。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国一般生育率为38.01‰，总和生育率为1.4‰，29岁组累计生育率为1164.79‰，35岁组累计生育率为1375.93‰。

8.青少年人口死亡状况

青少年人口处于风华正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低时期。青年人口死亡率随着年龄的增长略有增长，但增长幅度不大，基本在0.28～1.38‰的小区间范围内波动增长。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国死亡率水平为6.05‰，青少年人口死亡率远远低于全国平均水平，14～29岁的死亡率仅为0.85‰，14～35岁的死亡率为0.95‰。

9.青年人口的民族状况

我国是一个多民族国家，在960万平方公里土地上居住着56个民族，每个民族都有自己的青少年人口。20xx年第五次人口普查时，汉族仍是我国的主体民族，14～29岁青少年人口中有90.58%为汉族，　9.42%为少数民族;14～35岁青少年人口中汉族比例略高，为91.09%，少数民族占 8.91%。少数民族中壮族、满族、回族、维吾尔族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人数最多，人口比例均占0.5%以上。

数据分析报告的模板篇二：

一、20xx年手游市场基本概况

1、20xx年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。

2、20xx年移动游戏用户规模：20xx年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游

3、20xx年移动游戏市场实际销售收入：20xx年移动游戏销售收入超过20xx，销售收入是20xx年的2倍以上

4、20xx年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成

5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高

二、用户行为透析

1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到26.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大

2、20xx年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏

3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高

4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前

5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝

三、地域分布

1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场

2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布

四、手游发展趋势预测

1、手机游戏重度化、端游化

2、端游IP手游化

3、支付方式、支付渠道的变革。