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旨在让数据分析师懂业务，让业务人员懂数据分析，让不同的工作角色打造自己差异化的职场竞争力，从而实现职场晋升。
一家企业通常可以用哪些数据分析模型？
这个课题有点大，因为每家企业业务不太一样，但是有些思路是通用的，今天我以一家超市为例，看下针对现有的超市数据，正常可以做哪些数据分析模型？
现有超市数据源（需要数据源的可以公众号后台添加我为好友领取）
超市数据字段如下
基于上述列的字段，可以做的数据分析模型有哪些呢？
1、帕累托分析
正常超市的商品类别及SKU都较多，所以对于这家超市的商品管理在运营策略上可以进行更为精细化的管理，在商品优化方面我们可以借助帕累托分析模型进行分析。
帕累托分析又称二八法则，该法则认为公司80%的收入来自于20%的商品。商品管理是该模型非常典型的应用场景，当然该模型不仅限于使用商品管理分析，还有更多可以灵活运用的场景。
需要用到的字段：类别、子类别、产品名称、销售额
2、RFM
超市属于2C业务，是典型的零售公司，超市正常一年四季常有营销活动，所以RFM作为营销里最具典型的人群圈选模型，该超市每次活动开始前都可以使用该模型进行详细的用户分析以帮助营销活动取得更高的ROI。
RFM模型是由三个销售相关指标组成的一个模型。
R指用户最近一次购买的时间
F指用户购买频次
M指用户总体消费金额
这三个指标组合成的RFM的模型原理是在筛选最近一段时间里还对企业较为认可或者有购买意愿的客户，将该模型过滤出来的客户作为企业营销人群可以获取更高的响应率。
需要用到的字段：订单ID、订单日期、客户ID、销售额
3、聚类
超市商品繁杂，超市管理者需要根据周边市场竞争环境的变化以及管理需求，不定期对超市进行商品优化，此时就可以借助聚类分析模型来进行商品归集，在归集的过程中可以选取不同的衡量指标，比如毛利率、销售额、退货率等等相关销售指标进行分析。
聚类分析是一种无监督式数学算法，在众多通用的数据分析模型中属于具有一定理解难度和实现难度的模型，正常需要借助一定专业的分析工具进行实现。
需要用到的字段：订单ID、订单日期、产品名称、数量、销售额、折扣、利润
4、象限分析模型
象限分析模型灵活度相当高，它可以对任何具有一定关联的指标进行组合分析，在常规的分析场景和常用的分析手段中都非常重要，但同时它又属于较为基础的分析模型。
象限分析主要由纵、横线组成，它可以观察两组指标在不同值域中的业务表现以帮助业务决策者做更高的决策。
需要用到的字段：产品名称、销售额、利润
5、时间序列预测模型
该超市商品种类繁多，除了销售还会涉及大量的采购工作，还有供应链管理，所以对于未来销量的预期把控显得尤为重要，所以对于该企业来说，为了更好做采购供应计划，销售预测必不可少。
时间序列分析模型属于销量预测常用的分析模型，属于有监督式数学算法，通常用于基于企业历史销售数据预测未来一段时间周期的销量，但是使用该模型前需要评估下该超市销售商品是否具有一定的周期性影响。
需要用到的字段：订单日期、销售额
6、SWOT模型
如果该超市限于当期业务不再有进展可以不考虑该模型，但是如果需要在战略上做超市的面积、商品上新品等有重大调整的时候需要使用到该模型。
SWOT模型主要由企业优势、企业劣势、企业面临的挑战和威胁，综合了企业在当期所面临的内、外部因素影响而组成的一个模型，呈现方式形如象限图，在优势、劣势、挑战和机会四个因素组成的不同区域内反映了不同的业务现象。
需要用到的字段：产品名称、类别、子类别、客户细分、城市、省等，比较灵活根据需求而定。
理解分析模型本身并不难，难点在于在分析过程中对于业务数据如何取舍，以及如何和实际业务关联起来，模型结果怎么用，用于何处，这个非常关键。
一个分析模型并不只可以出现在一种业务场景中，想要灵活使用不同的业务分析模型的最重要一点是理解业务，然后理解模型，看到业务问题可以快速将业务数据代进模型中，这一点很难但是核心。
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