最近在学习数据分析思路，记录一下
案例背景
某服装品牌下有若干品类，分为一级品类和二级品类，并有一些实际销售数据。
分析角度1：品类数量有多少
品类太少的话，会显得品类单一，如果品类数量还行，但是其中个别品类的销售额占大头，那么可能就存在实际上产品线单一的问题
分析手段：是对品类下的子品类做数量统计，这里隐含了行业平均数的对比基线
产品分类数量
分析角度2：品类都卖多少钱
找到主要品类后，其他小品类就不具备分析的价值了，可以聚焦在数量较多的主要品类上。
分析定价：定价可以与行业水平做对比，本案例是偏低，说明产品定位是大众中低端。
对于大众中低端的人群来说，行业经验是种类要丰富，否则风险大。这样与第一品类相对（行业平均品类水平）较少的结论结合在一起，就有一个新的结论：因为品类在大众中低端的数量不够丰富，品种单一，抗风险能力弱。
分析图：品类的价格区间图，这里其实银行了行业平均价格的的对比基线。
品类的价格区间图
分析角度3：品类赚多少钱
买的多不等于赚得多，还要分析一下主要品类的盈利能力
这里是聚焦在品类的销售额度大的品类上，销售总额和平均利润率、平均利润。
产品利润分析
结合以上数据，利润额最高的是【T血衫】，但是利润率不高，价格一般，应该是靠的销售量，数据检查一下
销售数量排行
分析角度4：赚钱最多的品类的上限大吗？
目前看得出来，主要赚钱的是T恤衫，平均利润率40%（尚不知在行业内的排名），在企业内的利润率排名是中规中矩（不清楚不同品类的这样排名是否有意义）。
T恤衫初步看，也很难有很大的发展空间。这样整体也约束了企业的上升空间。
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