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1、学习初衷
(1) 个人介绍
我是一名项目管理工程师，帆软社区用户名1292907。在日常工作中，我主要负责公司的数字化项目具体落地实施。通过对优衣库数据的分析，我深刻认识到数据驱动的决策对于零售运营优化的重要性，并积累了多维度销售数据分析的实践经验。
(2) 学习初衷
我学习数据分析的初衷是希望通过系统的方法，从海量销售数据中提取有价值的业务洞察，建立可复用的分析框架。我希望能够：
掌握多维度销售数据的整合与分析能力；
构建从数据发现到策略建议的完整分析链路；
提升在零售场景中推动运营优化与决策落地的能力。
2、作品简介（作业10）
(1) 业务背景/需求痛点
为支持优衣库管理人员实时掌握各城市、各门店的销售与利润状况，动态调整资源配置，实现整体利益最大化，本次分析围绕销售结构、渠道表现、门店布局与客群特征等维度展开系统性诊断与策略输出。
(2) 数据来源
自选数据：基于优衣库多城市门店销售数据集，包含品类销售、渠道分布、门店信息、城市客群年龄结构等字段。
(3) 分析思路
销售结构分析：品类表现、男女销售对比、渠道占比；
门店布局分析：各城市门店数量、单店销售额与利润对比；
客群特征分析：各城市不同年龄层销售贡献分布；
综合诊断与建议：识别问题、分析成因、提出可落地的优化方案。
(4) 数据处理
对销售数据按品类、城市、门店、渠道等维度进行分类汇总；
计算各品类销售额占比、单店平均销售额与利润、各城市年龄层销售结构等指标；
通过数据关联与对比分析，识别销售短板与增长机会点。
(5) 可视化报告
报告标题：优衣库多城市门店运营效率分析与策略建议
可视化内容：
品类销售表现词云图：突出牛仔裤销售额偏低；
性别与渠道对比柱状图：女性销售为男性2.5倍，线上渠道占比低；
城市门店分布与单店效益对比图：北京、南京单店效益高但门店少；
各城市年龄层销售结构柱状图：识别不同城市年龄覆盖短板。
关键发现：
牛仔裤销售仅24.5万元，未达四季品类预期；
男装与线上渠道增长空间显著；
北京、南京门店数量不足，部分城市门店效益偏低；
各城市年龄层销售结构不均衡，存在客群覆盖缺口。
结论与建议：
强化牛仔裤品类：推出新款、加强季节营销；
提升男装与线上销售：设立男装专项推广、增强线上活动与会员运营；
优化门店网络：在北京、南京增开门店，优化低效门店布局；
开展城市分层营销：针对各城市年龄结构推出定制化产品与活动。
3、学习总结
通过本次零售场景下的多维度销售数据分析实践，我进一步掌握了从业务问题定义、数据整合、可视化呈现到策略建议输出的全流程分析方法。
系统构建了“销售—门店—客群”三位一体的零售分析框架，能快速定位业务短板；
提升了通过数据洞察驱动运营决策的能力，尤其在品类策略与门店网络优化方面积累了可行方法；
增强了与业务团队沟通的数据可视化与故事化表达能力；
未来将持续推动数据在零售精细化运营中的应用，助力企业实现销售增长与效率提升。
感谢学习过程中提供的实践机会与交流平台，我将继续在数据分析道路上深耕，与大家共同进步。
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