零售超市数据分析趋势与指标：思路比代码更重要的新系列首篇

本文是“思路比代码重要”系列的第1篇

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，重点是用通俗易懂的方式讲解一个模型或算法，像随机森林、不平衡采样等。接着配上注释详细的代码，这样能方便读者学习基本原理和代码实现。最终达到快速上手的目的，并且为深入学习打下一些基础。

这篇文章将开启一个新系列，名为“思路比代码重要”。其目的是让读者们明白，在很多情况下，仅仅了解算法模型以及单纯地捣鼓代码是远远不够的。

平时所学的理论包含严谨的数学、统计学以及代码知识，然而真实的商业环境却极为复杂。

很多算法和模型都只是强烈地追求一个结果，比如精确度、auc 等。这使得人们对数据分析过程缺乏认识，例如不知道为什么会选用这些指标，为什么会这样分析，模型跑出来的结果说明了什么，以及能否使用或落地。

…

本文的主要分为两个部分：

在公主号“数据分析与商业实践”的后台，回复“零售超市”，就可以获取本文的数据代码。

02 商业案例 直接来看面试题

问：15 分钟内，拿到这份数据以及其指标解释，能否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

我知道在 2010 年到 2018 年这段时间里，数据中各项指标的数值一直在持续变大。从这些数据来看，这家公司的经营状况似乎很不错。

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。

根据增长率曲线能够延伸出一些其他指标，其中包括极值点、持续时间以及波动幅度等。在此，我们选取净销售额同比增长率曲线作为示例。

同比简介和其计算公式为如下：

同比通常是指今年的第 n 月与去年的第 n 月进行比较，例如：本期的 2 月与去年的 2 月相比。

同比增长速度等于本期发展水平减去去年同期水平后，再除以去年发展水平，最后乘以 100%。

这里的数据处理可视化工作是通过 Python 来完成的。不过，这些代码暂不展示了，我们希望能够将重点放在对分析思路的理解上。

我们在这里同时画出净销售额的曲线以及它的同比增长率的曲线。我们可以看到，销售额呈现出一直在增长的态势，然而实际上它并没有我们想象中那么好。增长率在前五年一直处于下跌的状态，并且跌幅还比较大。在 2016 年的时候跌入了谷底，之后便开始了反弹，第一年的反弹速度比较迅速。这里面肯定存在一些故事，是值得我们去进行探索的。2010 年到 2015 年期间，电商呈现出井喷式的爆发态势。这种爆发给许多传统零售企业带来了相当大的冲击。

问：为什么选用净销售额而不选取其他指标？

因为这仅仅是为了阐述“看增长率”这一方法。而对于为何选用此指标而非其他指标，以及其背后的业务知识，后续的文章将会提及。在此处，只需知晓“看增长率”这一方法即可。

同理，我们能够同时画出两条增长率曲线。在此选用商品毛利和运营费用的同比增长率，经观察发现，在前五年，商品毛利的同比增长率呈现下跌态势。然而，即便如此，它仍比同样处于下跌状态的运营费用同比增长率要好，这也揭示出了一些问题。

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：

很多零售超市都设有会员制度。刚才我们发现净销售额的同比增长率在过去五年一直呈现下跌的态势。那么，会员费的收入情况是否也像净销售额那样呢？

我们选择查看每年的情况，即会员费收入占净销售额的比例。发现每年的会员费收入似乎只是我们所有收入中很小的一部分。也许这就是正常的百货公司的情况？因为绝大部分收入是靠实体销售收入获得的，所以我们只需专注于卖货挣钱就可以了？

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：

3、自带标准的比例：

有些比例本身就具有标准，也就是说，凭借我们的业务知识和常识，都能知晓什么样是好的，什么样是坏的。

毛利率的计算方式是商品毛利除以商品销售收入。我们期望毛利率能够维持在一定的水平，并且如果能够增长那就更好了。

成本率是运营费用成本与总收入的比值。我们期望成本率能被控制在一定的水平，若能降低则更好，因为随着时间的推移，物价会上涨，行业竞争也会加剧，这或多或少会导致成本率逐渐升高，而控制在一定水平就已经相当不错了。

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）以及商品毛利率几乎都没有出现波动，分别为 10%和 11%。公司的经营能力看起来是很不错的。要知道，这么多年过去了，物价和房价都已经大幅上涨了。

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）

我们期望投入产出比能维持在某个水准，起码不能一直降低，并且希望它越高越好。

回看数据可知，运营费用能够作为投入项。而对于产出项，究竟是使用毛利、净销售额还是净利润，这要根据具体的业务以及实际要求来确定。在此，我们只是为了学习分析方法。

我们选用了毛利和运营费用来作为投入产出比的考量。经过观察，发现投入产出比有了略微的提高，处于 105%到 109%之间。并且从整体来看，没有出现明显的波动。这表明这个企业的持续经营能力是较强的。

03 数据+标准=结论 小结

数据分析的过程以及一些结果可视化的图片是不够的，无法说明问题。只有加上明确的标准，才能够得出相对可靠的结论。

本文提到的方法最后再做小结。实际上，分析思路并无高低级的差别。即便对于简单的方法，也存在深入分析的余地。如果仅仅拥有代码能力，却忽视了对业务背景的深入探究，那么也只能心有余而力不足。我们下期再见。

本文数据代码可以在公主号 “数据分析与商业实践” 后台回复「零售超市」获取