一、數據分析師的職位有哪些？

　　從來沒有比現在更好的時間來學習大數據分析并以數據科學家的身份進入工作隊伍。工作前景廣闊，機會跨越多個行業，工作性質通常允許遠程工作靈活性甚至自雇。

　　另外，許多大數據分析專家甚至在入門級職位上都擁有很高的中位數工資。

　　隨著技術達到新的高度，并且大多數人可以使用Internet連接，無可否認，近年來，大數據和大數據分析已成為熱門話題，并且需求不斷增長。根據 IBM的數據，到2020年，美國數據專業人員的工作崗位將增加到272萬。

　　當前，對知識豐富的大數據分析專業人員的需求超過了供應量，這意味著公司愿意支付溢價來填補其空缺職位。

　　但是，數據科學領域的技能和工作機會已經超出了技術和數字領域。讓我們來看看您作為數據科學家需要了解的知識以及在學習我們的課程時將學到的知識。

　　大數據分析工作需要哪些技能?

　　當您深入研究我們在這里擁有的10個工作并開始在大數據分析領域中申請職位時，您會發現其中許多職位需要相同的基礎技能。在開始將求職信和投資組合發送給潛在雇主之前，請確保您已掌握這些知識。

　　而且，如果您發現仍然需要學習的技能，請記住，您可以參加價格適中的， 自定進度的數據科學課程，該課程將幫助您學習成功從事數據科學事業所需的一切。

　　Python

　　Python是目前最常用的編程語言之一。

　　對于許多角色，可能需要對如何使用Python進行大數據分析有扎實的了解。即使不是必需的技能，在向未來的雇主展示您可以為他們的公司帶來的價值時，了解和理解Python也會為您提供優勢。

　　如果您準備提高編程語言水平，學習如何操作和分析數據，了解Web抓取和數據收集的概念以及開始構建Web應用程序，請考慮注冊我們的 Python for Data Science：基礎課程。

　　?SQL(結構化查詢語言)

　　使用數據源是大數據分析的必要方面。

　　在職業生涯的早期，您至少需要對SQL有基本的了解。SQL(發音為續集)通常是這些職位的主要組成部分。當您去面試時，在詢問有關數據庫的工作時，請聽聽招聘經理對這種編程語言的提及。

　　您將在我們的SQL課程中獲得的經驗將為您奠定良好的基礎。與Python一樣，SQL是一種相對容易學習的語言。即使您只是開始，也需要一點SQL經驗。

　　了解SQL的基礎知識將使您有信心瀏覽大型數據庫，以及獲取和使用項目所需的數據。獲得第一份工作后，您始終可以尋找機會繼續學習。

　　?數據可視化技能

　　對于求職者而言，知道如何可視化數據并傳達結果是一個巨大的競爭優勢。

　　在就業市場上，這些技能要求很高(薪水也很高)!無論您要尋找的職業道路是什么，能夠可視化并交流與公司服務和底線有關的見解都是一項寶貴的技能，它將帶動雇主的頭腦。

　　這樣，數據科學家有點像組織中其他人的數據翻譯者，他們不確定從他們的數據集中得出什么結論。

　　在AAA教育，學生將掌握使用數據科學和可視化庫在Python和R中進行數據可視化的特定知識和技能。

　　10項需要大數據分析知識的工作

　　在花時間學習新技能之前，您可能會對相關職位的潛在收入感到好奇。知道如何獎勵您的新技能將為您提供適當的學習動機和學習環境。

　　在全球范圍內，許多雇主正在招聘這些職位，無論是遠程的還是現場的。根據熱門的求職網站，以下是一些值得研究的職位及其收入中位數。

　　1. IT系統分析師

　　系統分析師使用和設計系統來解決信息技術中的問題。

　　在這些職位上，所需的專業技術水平各不相同，這為行業和個人興趣創造了專業化的機會。一些系統分析師使用現有的第三方工具來測試公司內部的軟件，而其他系統分析師則使用新的工具。專有工具，他們對大數據分析和業務本身的了解。

　　2.醫療保健大數據分析師

　　醫療大數據分析師有機會通過幫助醫生和科學家找到他們每天遇到的問題的答案來改善許多人的生活質量。

　　無論是隨著Apple Watch等可穿戴設備的普及，還是通過診所，醫院和實驗室的增強醫學測試，來自醫療保健行業的數據量都在迅速增長。另外，隨著有關如何存儲，檢索和處理數據的法規和限制的增加，對熟練大數據分析師的需求也在增加。

　　醫療保健大數據分析師的平均年薪為 61,438美元。

　　3.運營分析師

　　運營分析師通常位于大公司內部，但也可以擔任顧問。

　　運營分析師專注于業務的內部流程。這可以包括內部報告系統，產品制造和分銷以及業務運營的總體精簡。

　　對于具有這些職位的專業人員來說，掌握一般業務知識更為重要，而且他們通常對所使用的系統具有技術知識。從大型雜貨連鎖店到郵政服務提供商再到軍方，運維分析師在每種業務中都能找到，每年的收入可高達75,000美元。由于此大數據分析工作的多功能性以及您可能會找到工作的許多行業，薪水可能相差很大。

　　4.數據科學家

　　就像其他角色的分析師一樣，數據科學家收集和分析數據并交流可行的見解。但是，數據科學家通常是大數據分析師之上的技術步驟。他們是能夠從更明智的角度理解數據以幫助做出預測的人。這些職位需要具備豐富的大數據分析知識，包括軟件工具，Python或R之類的編程語言以及數據可視化技能，以便更好地傳達發現結果。

　　這些職位具有挑戰性，而且很可觀， 平均年薪為91,494美元。對具有技術背景的大數據分析專家的需求空前高漲。

　　AAA教育有多種學習途徑，這些途徑可以量身定制，為您提供磨練技術技能所需的一切，其中包括 “數據科學家之路” ，可幫助您成為認證的數據科學家。

　　5.數據工程師

　　數據工程師通常專注于更大的數據集，并負責優化圍繞不同大數據分析過程的基礎架構。

　　例如，數據工程師可能會專注于捕獲數據的過程以提高采集管道的效率。他們可能還需要升級數據庫基礎結構以實現更快的查詢。這些高級大數據分析專業人員的薪水也很高，其中位數工資與數據科學家相當，為90,963美元。

　　6.定量分析師

　　定量分析師是另一位備受追捧的專業人員，尤其是在金融公司。定量分析師使用大數據分析來尋找潛在的金融投資機會或風險管理問題。

　　量化分析師的 平均年薪為82,879美元。他們還可以自行冒險，創建交易模型以預測股票，商品，匯率等的價格。該行業的一些分析師甚至繼續開設自己的公司。

　　7.大數據分析顧問

　　與許多職位一樣，分析顧問的主要作用是向公司提供見解以幫助其業務發展。盡管分析顧問可以專門研究任何特定行業或領域，但顧問與內部數據科學家或大數據分析師的區別在于，顧問可以在較短的時間內為不同的公司工作。

　　他們可能一次也為多家公司工作，專注于具有明確開始和結束日期的特定項目。

　　這些職位最適合那些喜歡變化的人，以及對學習領域興趣有限的人。分析顧問也很適合遠程工作，這是考慮要考慮的另一個誘人因素。

　　薪酬因行業而異，但該職位的代表薪酬為78,264美元。

　　8.數字營銷經理

　　數字營銷還需要對大數據分析有深入的了解。根據您的其他互補技能和興趣，您可能會發現自己在公司或代理機構中擔任特定的分析角色，或者只是將數據科學專業知識作為更大技能組合的一部分。

　　營銷人員經常使用Google Analytics(分析)，自定義報告工具和其他第三方網站之類的工具來分析來自網站和社交媒體廣告的流量。學大數據分析可以從事什么工作https://www.aaa-cg.com.cn/data/2291.html盡管這些示例需要對大數據分析有基本的了解，但是熟練的數據科學家有能力在營銷領域建立長期的職業生涯。

　　在不增加流量的廣告活動上可能會浪費很多錢，因此營銷專家將繼續需要分析師做出如何利用現有資源的明智決定。

　　盡管數字營銷職位范圍廣泛，但高級數字營銷經理的最高年薪為 97,000美元。

　　9.項目經理

　　項目經理使用分析工具來跟蹤團隊的進度，跟蹤他們的效率并通過更改流程來提高生產率。

　　項目經理至少需要對大數據分析有一定的了解，并且往往需要更多。

　　這些職位在大型公司內部都有，并且經常在管理咨詢中找到。項目經理職業軌跡的另一個例子可能是進入產品和供應鏈管理，而公司則依靠該產品來保持利潤率和平穩運營。

　　項目經理的典型薪水 約為73,247美元。

　　10.運輸物流專員

　　運輸物流專家可以優化實物貨物的運輸，并且可以在大型運輸公司中找到，例如亞馬遜，UPS，海軍運輸公司，航空公司和城市規劃辦公室。

　　大數據分析背景對這項工作特別有幫助，因為運輸物流專家需要可靠地確定要交付的產品和服務的最有效途徑。他們必須查看大量數據，以幫助識別和消除運輸中的瓶頸，無論是在陸地，海上還是空中。

　　該行業經驗豐富的專業人員 每年約可賺79,000美元，對于那些注重細節，技術和前瞻性思想的人來說，運輸物流專家是一條頗具吸引力的職業道路。

　　大數據分析背景還可以幫助運輸物流專家等專注于最重要的問題，了解潛在的問題和解決方案并進行有效地溝通。

　　全球大數據分析機會

　　這些只是需要大數據分析知識的許多高薪工作中的一部分。本文中的具體數字是針對美國(包括所有城市)的工資中位數。

　　每個城市的薪金可能會有所不同，并反映出當地需求和一般生活費用支出。 例如，波士頓，波特蘭和丹佛已成為大數據分析職位的熱點。

　　盡管本文中包含的數字代表了美國的典型薪水，但大數據分析專業人員的機會卻遍布全球。其中許多甚至可以遠程完成，從而為您提供了在全球任何地方以具有競爭力的美國薪水工作的理想機會。

https://www.toutiao.com/i6826965465735102980/

二、數據分析職位數據分析職位

數據分析職位：解析數據分析行業就業前景

數據分析是當下熱門的職業之一，許多人都希望能夠從事數據分析工作。本文將詳細解析數據分析職位的市場需求、薪資水平、發展前景等方面，幫助有志于進入數據分析行業的讀者更全面地了解這一職業領域。

數據分析職位的市場需求

隨著大數據時代的來臨，數據分析職位的需求逐漸增加。各行各業都需要數據分析師來幫助他們解讀數據、優化業務決策。根據近期的調查顯示，數據分析職位的市場需求呈現出持續增長的趨勢，尤其是在互聯網、金融、零售等領域。

數據分析職位的薪資水平

對于許多求職者來說，薪資水平是選擇工作的重要考量因素之一。數據分析師由于技能要求較高，因此薪資水平相對較高。根據調查數據顯示，一般數據分析師的起薪在每月1萬元以上，經驗豐富的數據分析師甚至可獲得每月數萬元的高薪。

數據分析職位的發展前景

數據分析作為一個新興的職業領域，擁有廣闊的發展前景。隨著人工智能、大數據等技術的不斷發展，數據分析在未來將變得更加重要。據預測，未來幾年內數據分析職位的需求將繼續增長，而且數據分析技能也將成為各行業從業者必備的一項技能。

如何成為一名優秀的數據分析師

想要成為一名優秀的數據分析師，需要具備扎實的數據分析技能、良好的邏輯思維能力以及較強的溝通能力。此外，不斷學習新知識、提升自己的解決問題能力也是非常重要的。建議有志于從事數據分析工作的人員可以通過參加相關的培訓課程、實習項目等方式來提升自己的能力。

結語

數據分析職位作為一個備受關注的職業領域，吸引著越來越多的人加入其中。在選擇數據分析職位時，不僅要考慮市場需求和薪資水平，還需要深入了解這一行業的發展前景，并不斷提升自己的能力，才能在激烈的競爭中脫穎而出，實現職業生涯的成功。

三、superm職位分析？

1. Superm職位分析2. Superm是一種新興的職位，是由SM娛樂公司推出的跨國音樂團體。Superm的成員來自不同的SM旗下團體，他們的任務是在全球范圍內進行音樂推廣和演出。Superm的成員需要具備出色的音樂才華、舞蹈技巧和表演能力，同時還需要具備良好的團隊合作精神和適應不同文化環境的能力。3. Superm職位的分析可以從多個方面延伸。首先，Superm的成員需要具備全球化的視野和市場洞察力，能夠抓住不同國家和地區的音樂市場機會。其次，Superm的成員需要具備良好的形象塑造能力和公眾形象管理能力，以吸引更多的粉絲和支持者。此外，Superm的成員還需要具備較強的語言能力和跨文化交流能力，以便在不同國家和地區與粉絲進行有效的溝通和互動。總之，Superm職位的分析涉及到音樂才華、舞蹈技巧、表演能力、團隊合作精神、全球化視野、市場洞察力、形象塑造能力、公眾形象管理能力、語言能力和跨文化交流能力等多個方面。

四、pa職位分析？

PA 高級職位分析師，工作職責：

1.負責我們 公司平臺招聘職位的運營， 協調組織獵頭顧問達成有效交付;2. 與企業HR對接溝通，以準確把握企業崗位要求及用人喜好，清晰候選人畫像;3. 充當企業HR與獵頭顧問的橋梁，協調獵頭精準接單，保證HR與獵頭雙方的交付過程的效率與體驗，跟進人才推薦進度，高效達成企業招聘目標;

五、數據分析 職位

博客文章：數據分析職位的重要性

隨著大數據時代的到來，數據分析已經成為各行各業不可或缺的一部分。在這個領域，數據分析職位的需求量越來越大，對于從業者的要求也越來越高。作為一名數據分析師，我們不僅需要掌握數據分析的基本技能，還需要了解市場趨勢和行業動態，以便更好地應對各種挑戰和機遇。

副標題：如何成為一名優秀的數據分析師

在成為一名優秀的數據分析師之前，我們需要掌握一些必備的技能和知識。首先，我們需要掌握統計學、數學、計算機科學等方面的知識，以便更好地理解和分析數據。其次，我們需要具備一定的邏輯思維能力和問題解決能力，以便在面對復雜的數據時能夠迅速找到問題的關鍵所在。最后，我們還需要具備良好的溝通能力和團隊協作能力，以便更好地與團隊成員和客戶溝通交流。

關鍵詞：數據分析 技能 知識 統計學 數學 計算機科學 邏輯思維 溝通能力 團隊協作

當然，成為一名優秀的數據分析師并不容易。除了以上提到的必備技能和知識外，我們還需要掌握一些其他方面的技能和知識。例如，我們需要了解數據可視化技術，以便更好地展示和分析數據；我們需要掌握數據挖掘和機器學習等方面的技術，以便更好地挖掘數據中的價值。

副標題：數據分析職位的發展前景

隨著大數據時代的到來，數據分析職位的發展前景非常廣闊。數據分析師將會成為企業中不可或缺的角色，為企業提供更加精準、科學、有效的決策支持。同時，數據分析師的職業發展道路也非常廣闊，他們可以進一步深入挖掘數據中的價值，或者轉型成為數據科學家、數據管理師等更加高級的角色。

關鍵詞：大數據 企業 數據管理師 數據科學家

六、職位分析怎么寫？

準以及人員任職資格進行分析和規范，并由此建立一套正式的、較為完整的工作說明書，以此架構公司規范化管理和企業人力資源管理的基礎。

概括地講，本次項目研究的目的如下：

（一）建立一套完整的崗位工作說明書，作為公司制訂人力資源供給與需求規劃的基礎；

（二）建立各崗位明確的任用條件，達到人才使用過程中的適用性與科學性，并對公司人員招募和遴選提供依據；

（三）根據工作說明書中的工作內容、工作條件等因素，進行適當的工作評價，架構公平性與激勵性相結合的薪酬體系；

（四）配合公司的職業發展制度，使公司每一位員工都了解他們的角色、定位以及他們未來發展、晉升的路徑與條件；

（五）藉由對各崗位工作分析的過程與結果，使下屬人員和主管都明確彼此的工作內容和工作績效標準與組織期望，并依此作為績效考核所依據的標準，建立績效考核的基礎；

（六）明確勝任各崗位所需要的知識與技能清單，使公司的培訓課程的選定與實施更加明確和更具科學性，減少培訓過程中的主觀性和盲目性；

（七）藉由工作分析對各部門、各崗位的工作內容與職責進行確認和劃分，以規范管理，奠定進一步發展的基石。

三、工作分析對于公司人力資源管理的意義

工作分析對于整個人力資源管理活動甚至對整個公司的管理活動的意義非常明顯。這主要表現在以下幾個方面：

（一）通過工作分析可以使管理者明確目前和將來一段時間的工作量，從而明確人力資源需求的數量以及需要填補的崗位，為人力資源規劃提供依據；

（二）企業哪些崗位空缺，需要招聘什么人，招聘多少人等信息都依賴于工作分析的過程與結果，即工作說明書中的要求；

（三）如何開發有效的、合法的測試和面試，才能從大量后選者當中遴選出最適合崗位要求的人。通過工作分析所得到的人員任職資格，即勝任崗位的人應該具備的知識、能力、經驗等都可以作為開發人員遴選方法的標準；

（四）員工工作表現如何只能根據工作內容標準來考核，通過工作分析能夠得到員工履行每一項工作的期望標準，這樣建立的考核標準才稱得上科學和合法；

（五）哪些人需要培訓？培訓什么？如何培訓？通過工作分析得到各崗位勝任所需要的知識與技能，崗位任職者的能力與崗位要求有大的差異，就不會帶來高的績效，這些人需要培訓以提高技能；

（六）根據工作分析得到各崗位在工作任務繁簡、承擔責任大小、崗位要求人員資格高低等信息的差異，可以做出科學的工作評價，從而明

七、職位分析的方法？

一、 觀察法

觀察法是指職位分析人員通過對員工正常工作的狀態進行觀察，獲取工作信息，并通過對信息進行比較、分析、匯總等方式，得出職位分析成果的方法。觀察法適用于對體力工作者和事務性工作者，如搬運員、操作員、文秘等職位。

由于不同的觀察對象的工作周期和工作突發性所有不同。所以觀察法具體可分為直接觀察法、階段觀察法和工作表演法。

1．直接觀察法

職位分析人員直接對員工工作的全過程進行觀察。直接觀察適用于工作周期很短的職位。如保潔員，他的工作基本上是以一天為一個周期，職位分析人員可以一整天跟隨著保潔員進行直接工作觀察。

2．階段觀察法

有些員工的工作具有較長的周期性，為了能完整地觀察到員工的所有工作，必須分階段進行觀察。比如行政文員，他需要在每年年終時籌備企業總結表彰大會。職位分析人員就必須在年終時再對該職位進行觀察。有時由于間階段跨度太長，職位分析工作無法拖延很長時間，這時采用工作表演法更為合適。

3．工作表演法

對于工作周期很長和突發性事件較多的工作比較適合。如保安工作，除了有正常的工作程序以外，還有很多突發事件需要處理，如盤問可疑人員等，職位分析人員可以讓保安人員表演盤問的過程，來進行該項工作的觀察。

二、 問卷調查法

職位分析人員首先要擬訂一套切實可行、內容豐富的問卷，然后由員工進行填寫。問卷法適用于腦力工作者、管理工作者或工作不確定因素很大的員工，比如軟件設計人員、行政經理等。問卷法比觀察法更便于統計和分析。要注意的是，調查問卷的設計直接關系著問卷調查的成敗，所以問卷一定要設計得完整、科學、合理。

國外的組織行為專家和人力資源管理專家研究出了多種科學的，也很龐大的問卷調查方法。其中比較著名的有：

1．職位分析調查問卷PAQ

職位分析調查問卷是美國普渡大學Purdue University的研究員麥考米克等人研究出一套數量化的工作說明法。雖然它的格式已定，但仍可用之分析許多不同類型的職位。PAQ有194個問題，計分為六個部分：資料投入、用腦過程、工作產出、人際關系、工作范圍、其他工作特征。

2．閥值特質分析方法TTA

勞普茲Lopez等人在1981年設計了閾值特質分析TTA問卷。特質取向的研究角度是試圖確定那些能夠預測個體工作成績出色的個性特點。TTA方法的依據是：具有某種人格特性的個體，如果職位績效優于不具有該種特制者，并且特質的差異能夠通過標準化的心理測驗反映出來，那么就可以確定該特質為完成這一工作所需的個體特質之一。

3．職業分析問卷OAQ

美國控制數據經營咨詢企業在1985年設計了職業分析問卷，職位進行定量的描述。OAQ是一個包括各種職業的任務、責任、知識技能、能力以及其他個性特點的多項選擇問卷。例如，在OAQ中，軟件職位被規劃分為19種責任、310個任務和105個個性特點。

然而，我們的企業中小企業很難利用這些研究成果來進行間卷調查。我們可以根據企業的實際情況，來自制職位分析問卷，這樣效果可能會更好些

三、 面談法

也稱采訪法，它是通過職位分析人員與員工面對面的談話來收集職位信息資料的方法。在面談之前，職位分析人員應該準備好面談問題提綱，一般在面談時能夠按照預定的計劃進行。面談法對職位分析人員的語言表達能力和邏輯思維能力有較高的要求。職位分析人員要能夠控制住談話的局面，既要防止談話跑題，又要使談話對象能夠無所顧及的侃侃而談。職位分析人員要及時準確的做好談話記錄，并且避免使談話對象對記錄產生顧及。面談法適合于腦力職位者，如開發人員、設計人員、高層管理人員等。

麥考米克于1979年提出了面談法的一些標準，它們是：

1．所提問題要和職位分析的目的有關；

2．職位分析人員語言表達要清楚、含義準確；

3．所提問題必須清晰、明確，不能太含蓄；

4．所提問題和談話內容不能超出被談話人的知識和信息范圍；

5．所提問題和談話內容不能引起被談話人的不滿，或涉及被談話人的隱私。

四、其他方法

1．參與法

也稱職位實踐法。顧名思義，就是職位分析人員直接參與到員工的工作中去，扮演員工的工作角色，體會其中的工作信息。參與法適用于專業性不是很強的職位。參與法與觀察法、問卷法相比較，獲得的信息更加準確。要注意的是，職位分析人員需要真正地參與到工作中去，去體會工作，而不是僅僅模仿一些工作行為。

2．典型事件法

如果員工太多，或者職位工作內容過于繁雜，應該挑具有代表性的員工和典型的時間進行觀察，從而提高職位分析的效率。

3．工作日志法

是由員工本人自行進行的一種職位分析方法。事先應該由職位分析人員設計好詳細的工作日志單，讓員工按照要求及時地填寫職位內容，從而收集工作信息。需注意的是，工作日志應該隨時填寫，比如以10分鐘、15分鐘為一個周期，而不應該在下班前一次性填寫，這樣是為了保證填寫內容的真實性和有效性。工作日志法最大的問題可能是工作日志內容的真實性問題。

4．材料分析法

如果職位分析人員手頭由大量的職位分析資料，比如類似的企業已經做過相應的職位分析，比較適合采用本辦法。這種辦法最適合于新創辦的企業。

5．專家討論法

專家討論法是指請一些相關領域的專家或者經驗豐富的員工進行討論，來進行職位分析的一種方法。這種方法適合于發展變化較快，或職位職責還未定型的企業。由于企業沒有現成的觀察樣本，所以只能借助專家的經驗來規劃未來希望看到的職位狀態。

上述這些職位分析方法既可單獨使用，也可結合使用。由于每個方法都有自身的優點和缺點，所以每個企業應該根據本企業的具體情況進行選擇。最終的目的是一致的：為了得到盡可能的詳盡、真實的職位信息。

八、數據分析十大算法？

1、蒙特卡羅算法

2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理算法

3、線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類問題

4、圖論算法

5、動態規劃、回溯搜索、分治算法、分支定界等計算機算法

6、最優化理論的三大非經典算法：模擬退火法、神經網絡、遺傳算法

7、網格算法和窮舉法

8、一些連續離散化方法

9、數值分析算法

10、圖象處理算法

九、大疆數據分析要多久？

這個問題很難一概而論，取決于學員的背景和學習能力。但一般而言，完成大疆數據分析的時間在3個月到半年之間，這也與學習的專注度和時間投入有關系。在學習中，學員需要掌握數據統計基礎、Python編程、機器學習等知識，并結合實際案例進行實戰演練，才能夠掌握大疆數據分析的全部技能。

十、數據分析的三大標準？

商品數據分析三個常用指標有：

1、客流量、客單價分析：

主要指本月平均每天人流量、客單價情況，與去年同期對比情況。這組數據在分析門店客流量、客單價時特別要注重門店開始促銷活動期間及促銷活動前的對比分析，促銷活動的開展是否對于提高門店客流量、客單價起到了一定的作用。

2、售罄率：

指貨品上市后特定時間段銷售數量占進貨數量的百分比。它是衡量貨品銷售狀況的重要指標。在通常情況下，售罄率越高表示該類別貨品銷售情況越好，但它跟進貨數量有著很大的關系。通過此數據可以針對貨品銷售的好壞進行及時的調整。

3、庫銷比：

指庫存金額同銷售牌價額之比例。簡單的來說就是某一時間點的庫存能夠維持多長時間的銷售。它是衡量庫存是否合理的重要指標，合理的標準在3-5 左右。在銷售數據正常的情況下，存銷比過高或過低都是庫存情況不正常的體現。通過該組數據的分析可以看出門店庫存是否出現異常，特別是否存在庫存積壓現象。