日常数据监控报表分别是什么

A. 如何分析销售数据与报表

为什么要做销售数据分析？

企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型，而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据，将有助于发现经营问题，降低销售成本，最终提高企业销售利润。

关键指标提取

不同行业对销售指标的侧重各有不同，本文将以建材行业为例进行说明。

其中涉及的销售数据指标包括：销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等，原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。

图表与看板制作

提取完重要数据指标后，您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前，用户必须对需要监控的指标做到心中有数。

一般来说，制作看板时，根据目的不同可以分为三类：

1. 基础数据看板：总览全局

这类看板大家都比较熟悉，主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成，用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板：

（以上图表使用DataHunter制作）

B. 数据库监控是做些什么的

根据用户设置及时有效地将数据库的异常进行报警，方便用户查看各种实时状态曲线指标。
并且对监控、性能数据进行统计分析，从运维者到决策者多个层面的视角生成相关报表。

C. 什么是报表，报表在数据库应用系统中起什么作用

报表就是通过对原始数据的分析整合,将结果(表现表式为文字表格图形等)反馈给企业客户的版一种形式。

在应用权系统中,以单据等形式驻存的信息是基础,各种报表(数据分析)就是所需要的结果。

比如说,在企业的供应链中,将一段时间内所有的采购单据进行分析汇总,就可以得到原材料成本分析,供应商供货比重分析等多种报表。

报表一般由各种单据提供原始数据,由存储过程(或查询语句)通过分析整合形成数据结果,再经由程序的设置将数据经果转化成多种形式呈现。

D. 数据分析师日常都分析哪些数据

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。