数据分析平台（数据化管理 | 什么是数据分析与洞察？服装行业该如何应用数据洞察？）资讯 / 数据分析工具应用与行业洞察资讯...

以下讨论来自于冷芸时尚圈群友讨论更多关于课程的资讯，请见文中与文末引Lead言在社会提倡数据化，追求数据化转型的今天，各大品牌公司即将或已经把数据化管理提上日程经济学人也提出了“Data is the new oil.”。

数据化发展至今时今日，大家对数据分析和洞察的理解是什么呢？在日常工作中数据的助力是如何体现的呢？数据化发展的未来又将是什么样？每个人又需要做好什么样的准备呢？今天，就让我们来探讨这一系列的问题 参与者 。

冷芸时尚圈讨论5群时间：2019年11月16日主题：传统服装行业的数据洞察探讨 讨论大纲 一、数据分析和数据洞察的定义和范畴分别是什么？1、数据分析2、数据洞察二、数据洞察在实践中的应用1、传统行业的应用现状

2、数据洞察的主要应用场景3、电商中数据洞察的应用4、新零售会带来什么变化？三．探讨企业数据化发展的未来以下讨论仅代表讨论者个人观点，并不代表本公众号及冷芸的观点//////////一、数据分析和数据洞察的定义和范畴分别是什么？。

1.1 数据分析Rachel-上海-Digital:那咱们先从第一个概念开始：什么是数据分析？大家理解的数据分析是什么呢？其实大家多少对此有一部分了解，基本上“5W1H”就可以回答数据分析的工作内容：What？——分析什么数据？

When？——什么时候进行数据分析？Where？——从哪里获取数据？Which？——采用什么分析工具来处理分析数据？Who？——采用哪个供应商的基础数据服务，帮你构建数据产品或处理数据？How？——如何进行数据分析？

多数时候，大家都是从拿到的原始数据开始的，是没有清洗过的，其中可能存在异常值的数据我们先把“5W1H”的几个要素展开一下，我相信每一个要素里都有很多故事是大家踩过的坑What？——分析什么数据？与数据分析的目的有关，通常确定问题后，然后根据问题收集相应的数据，在对应的数据框架体系中形成对应的决策辅助策略，这个过程也是一个反复博弈的过程。

比如说做商品的小伙伴，要分析的就是商品相关的数据，比如库存，售罄，价格等等When？——什么时候进行数据分析？数据分析基本上贯彻了业务运营的各个环节，也就是在业务运营过程中要做到全程数据跟踪例如电子商务中的商品选择、商品陈列、更新、广告投放引流跟踪、效果评估、客户跟踪等等都需要数据支撑。

Where？——从哪里获取数据？企业通常的数据来源可分为两大类：内部来源数据和外部来源数据内部数据主要包括库存数据，客户信息数据、业务流程数据等，而外部数据则主要包括各类第三方监测数据、企业市调数据、行业规模数据等。

Which？——采用什么分析工具来处理分析数据？数据处理分析的工具非常多，也非常的细用什么样的工具常常取决于企业的具体需求，不管怎样，相对于各类工具而言，操作工具的人更加重要通常，企业在人与对应的工具上的投入比大约为9：1，也就是说当你投入10元钱在数据分析工具上的时候，那么你的企业对入在对应的人上的成本大约90元。

大家最常用的就是Excel，有些小伙伴还会用到SQL、Tableau等Alice-广州-文案策划 :那结合现实来看，我们该在什么时候获取数据呢？Rachel-上海-Digital:这个问题，你要先想清楚要获得什么数据，达到什么目的？比如说要做双11复盘相关的商品分析，那么在次日订单完全生成后基本就可以开始了，后续退货完成后还有相关的退货商品的分析。

我们先说眼下刚结束的双11，整体大盘服饰运动板块名词后退了2名，销售额下降20%左右，同比去年双11的数据Alice-广州-文案策划 :如果老板要看双十一卖得好不好不能单独只看销售额吧？这个数据分析是需要数据分析师本身懂，还是运营会给到具体参数呢?

Rachel-上海-Digital:双11之前我们就有几个指标，电商的话一般会看销售额、流量、转化率、折扣、售罄率等Alice-广州-文案策划 :这个数据来源分析全靠生意参谋吗？那么这样会不会使得数据分析师的工作量大幅度减少？外部数据一般又是如何获得呢？我很想知道外部数据该去哪里获得？。

Rachel-上海-Digital:数据分析就像剥洋葱，需要一层层剥开表面看本质比如我们说销售不好，那么什么叫不好？是同比还是环比？销售额由什么影响？然后我们具体再拆开看是流量不够，还是转化太差的原因，再分别去细分来看。

零售应该都有ERP系统，主要用来做库存管理，有时做后端的分析也会用到ERP系统里的数据配合来看外部数据包括竞品数据和大盘行业数据竞品数据的话，生意参谋本身就有，可以参考大盘和行业的数据可以通过很多Research公司或者知识社区网站获得。

像Kantar在双11结束当天就已经出了复盘白皮书大跌原因在于整体经济大盘影响，传说中的“口红效应”，对于服装这种非必需品或者客单价较高的商品影响较大电商的话应该说拼多多的异军突起对整个电商行业都是有影响的，从下沉城市到小镇青年，折扣战也成了今年双11的关键词。

1.2 数据洞察Rachel-上海-Digital:我们再来看一下，什么是数据洞察？数据是没有经过过多处理的原始信息数据分析是从这些信息中发现规律、趋势等，而数据洞察则是通过数据分析所能得出的价值，包括决策运营、预测机会等。

对于未来的预测，其实就是在做数据洞察了铃铛-杭州-7群副群主:原始数据的全面性和准确性是基础Yihan-杭州-3群副群主:现在我们都生活在数据中，哪里都是数据丁育钦-武汉-6群副群主:样本要多，方差要大，数据的共线性和自相关要减少。

所以经济学人里讲“Data is the new oil.”Rachel-上海-Digital:但没有数据，很多决策也无从谈起通过看均值和方差，我们还可以甄别哪些是异常值从而需要剔除  小结： 1.1 数据分析。

“5W1H”基本回答了数据分析的工作内容：What？——分析什么数据？分析什么数据与数据分析的目的有关，通常确定问题后，然后根据问题收集相应的数据，在对应的数据框架体系中形成对应的决策辅助策略，这个过程也是一个反复博弈的过程。

When？——什么时候进行数据分析？数据分析基本上贯彻了业务运营的各个环节，也就是在业务运营过程中要做到全程数据跟踪例如电子商务中的商品选择、商品陈列、更新、广告投放引流跟踪、效果评估、客户跟踪等等都需要数据支撑。

Where？——从哪里获取数据？企业通常的数据来源可分为两大类：内部来源数据和外部来源数据内部数据主要包括库存数据，客户信息数据、业务流程数据等，而外部数据则主要包括各类第三方监测数据、企业市调数据、行业规模数据等。

Which？——采用什么分析工具来处理分析数据？数据处理分析的工具非常多，也非常的细用什么样的工具常常取决于企业的具体需求，不管怎样，相对于各类工具而言，操作工具的人更加重要通常，企业在人与对应的工具上的投入比大约为9：1，也就是说当你投入10元钱在数据分析工具上的时候，那么你的企业对入在对应的人上的成本大约90元。

大家最常用的就是Excel，有些小伙伴还会用到SQL、Tableau等Who？——采用哪个供应商的基础数据服务，帮你构建数据产品或处理数据？How？——如何进行数据分析？数据跟着业务走，数据分析的过程就是将业务问题转化为数据问题，然后再还原到业务场景中去的过程。

1.2 数据洞察我们要从数据中得到价值，首先得弄清楚数据分析和洞察的区别简言之，数据是没有经过过多处理的原始信息，数据分析是从这些信息中发现的规律、趋势等，而数据洞察则是通过数据分析所能得出的价值，包括决策运营、预测机会等。

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二、数据洞察在实践中的应用

2.1 传统行业的应用现状Rachel-上海-Digital:大家现在所在的公司用数据用的多吗？丁育钦-武汉-6群副群主:Big Data很大的一个局限是只找相关性，背后的原因没有提供可靠的工具，而要靠公司自己来挖掘。

邹粦珂-广州-买手:其实都是初始数据录入需要完善，销售才能导出实用的数据你初始录入的数据不完善，也无从分析 小结：麦肯锡的一项对700+家企业的调查显示，许多公司、尤其是传统公司还没有从大数据项目获得预期的结果，或者还没有获得相当高的投资回报率。

大数据项目投入后收入平均仅增加了6%其中一个很大的原因是传统企业大多是业务流程驱动，数据更多是作为一个报表使用他们很少挖掘数据价值对企业流程的驱动，而是依靠个人经验进行决策即使在使用数据分析的公司也多是停留在验证假设、监控效果的层面，通过数据分析获得洞察的很少，用分析直接指导行动的案例更是少之又少。

2.2 数据洞察的主要应用场景Rachel-上海-Digital:初始数据是否完善正确会影响后期的分析决策BINGO·常州·时尚创客:今年双十一服装销量下降跟天热也有关系，以后天气也要作为一个分析维度丁育钦-武汉-6群副群主:

哈哈，活学活用天气算遗漏变量了Rachel-上海-Digital:对的哈哈，确实跟天气也有关系羽绒服是今年天猫认为会涨蛮多的一个小类呢邹粦珂-广州-买手:有的每个大的节点，必须要有温度同期对比图，结合业绩分析图就可以知道同比是否准确。

碧蝶-广州-5群副群主:天气很重要，像我们做跨境电商的一般在上新前会要考虑当地国家的天气Rachel-上海-Digital:说到天气，天气预报也是种数据洞察，而且随着时间变化这个预测值会不断调整，无限接近真实值的一种预测值。

邹粦珂-广州-买手:系统并不是万能的，最终还需要加上人对系统和数据的理解与认知玲玲_合肥_采购+陈列:那你们针对各地区做天气分析，然后提前规划上货时间是吗？邹粦珂-广州-买手:天气这点我们也还没找到很好的办法去对比，只能简单看预报和店访销售同事作为反馈。

Rachel-上海-Digital:零售分析里主要涉及的因素包括人，货，场针对不同的因素大家应该都会做一些对应的分析吧？碧蝶-广州-5群副群主:系统是辅助性的，只是理性让你去看待一个事物，毕竟有一些时候人看一个东西比较主观。

BINGO·常州·时尚创客:现在零售分析人货场都不够了，还要加上技术，协助零售应用技术Rachel-上海-Digital:促销的方法每年都是层出不穷，归根结底还是要看生意的本质——卖什么？卖给谁？通过什么渠道卖？。

 小结: 数据洞察结合零售来说，主要应用场景就在于人，货，场的场景中。 2.3 电商中数据洞察的应用  2.4 新零售会带来什么变化？ 三、探讨企业数据化发展的未来

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庄主简介Rachel-上海-Digital：毕业于上海财经大学（信息管理与信息系统专业，学士学位）及香港浸会大学（资讯管理系统，硕士学位）；主要从事电商数据管理与分析，合作过的品牌包括欧莱雅，宝洁，雀巢，玛氏等快消品牌。

现任狼爪贸易服装有限公司数据洞察经理，主要负责线上市场的数据分析与洞察

跟庄副群主简介Butterfly-广州-5群副群主：日常关注护肤小知识，由服装设计转做买手，现在在一家女装快时尚跨境电商shein，负责选品的开发方向，商品企划，商务谈判，未来想往运营方向发展。

凯丽—杭州-5群副群主：目前在商场从事男装招商工作，热爱时尚，喜欢实体商业和新零售。

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