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本文通過“分析某服裝企業銷售數據，根據分析結果制定下一個財年的經營方式”示例，為您展示如何使用DataV-Note（智能分析）平臺進行數據分析及可視化展示，并將分析結果生成報告進行導出或分享。

準備工作

開始本示例前，您需完成以下準備工作：

已準備待分析數據
本示例采用某服裝企業銷售業績的模擬數據，包含銷售日期、銷售額、所屬小區、毛利和品類等字段，描述了該企業當前財年在各小區的整體銷售情況。您需通過對該數據進行深入分析，以制定下一個財年的經營方向。請單擊服裝企業銷售數據，下載示例數據至本地，并修改名稱為服裝分析數據.csv。
已開通DataV-Note服務
您需通過DataV-Note執行相關分析操作。開通服務請參見開通DataV-Note（智能分析）服務。
（可選）已創建工作空間
DataV-Note的工作空間用于管理業務數據、管理成員權限、管理項目。若您需管理不同類別的業務數據，可創建多個工作空間，實現業務數據隔離。開通DataV-Note后，平臺會提供一個默認的工作空間，您可直接使用。本文示例使用默認工作空間執行相關操作。您也可按需創建新的工作空間，詳情請參見創建工作空間。
（可選）若使用RAM賬號執行開發操作，需添加相應賬號為工作空間成員并授權，詳情請參見添加成員并授權。

步驟一：新建項目

項目是DataV-Note進行數據分析的基本組織單元，您的所有分析操作均需在某個項目中執行。

登錄DataV-Note控制臺。
在左側導航欄單擊新建項目，輸入項目標題及描述。
本文示例項目標題為服裝企業銷售分析，實際使用時，您也可按需自定義標題。
單擊確定，完成項目創建。
項目創建完成后，將自動跳轉至項目編輯界面。在該界面，您可進行后續的數據導入、分析等操作。

步驟二：導入數據

您需將準備工作中下載的示例數據（即服裝分析數據.csv）導入至您的項目中，進行后續數據分析。

在數據集（圖標）頁簽，單擊圖標，按照界面指引上傳本地數據。數據導入成功后，將存放至文件數據集下。

步驟三：分析數據

數據導入成功后，您可根據業務需要進行相應數據分析操作。

說明

進行數據分析時，DataV-Note會根據您選擇的數據源適配相應語法。本文示例的數據采用DuckDB語法。
在DataV-Note中，所有的數據分析語句都將在分析單元中執行。更多分析單元的介紹，請參見分析單元使用。

本文示例通過查看銷售數據概況生成查詢結果集，后續基于該查詢結果集進行各小區銷售排名、各小區銷售趨勢、各品類銷售排名、各品類銷售趨勢、各小區毛利排名、各品類毛利排名等維度的查詢分析，確認小區和品類兩個維度的銷售業績。

基于銷售數據生成結果集

您需通過如下操作，查看銷售數據概況，并生成查詢結果集retail。后續會基于該結果集執行相關分析操作。

創建SQL分析單元。
單擊服裝分析數據.csv后的圖標，選擇創建SQL查詢，平臺會自動創建分析單元，生成查看當前CSV文件的SQL語句并展示運行結果。
示例代碼如下。
```
SELECT * FROM "服裝分析數據.csv"
```
分析查詢結果。
在分析單元中按下圖步驟操作，可查看不同維度下商品的銷量情況，獲取高價值數據。例如，生活館比時尚館的銷售占比高、賣得最好的品類為男士配飾等。
修改查詢結果集名稱。
單擊輸出的查詢結果集名稱，修改名稱為retail，便于后續編寫SQL，進行相關分析操作。

查看各小區銷售排名

在項目操作界面，按下圖步驟，創建新的SQL分析單元，并選擇數據源為查詢結果集。
查看各小區銷售排名。
根據retail查詢結果集的數據，查詢并統計不同小區的銷售額，并按照銷售額總和降序排列。
示例：將所屬小區列命名為小區，計算每個小區的銷售額總和，將結果列命名為total_sum，并按照銷售額總和從高到低排序。
代碼如下。
```
SELECT "所屬小區" AS "小區", SUM("銷售額") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "所屬小區" ORDER BY total_sum DESC
```
通過圖表展示查詢結果。
1. 單擊SQL分析單元中的圖標，切換為圖表展示。
2. 單擊圖表左側的更多配置，進入圖表編輯詳情頁。
3. 配置圖表樣式。
  示例更換圖表為分組柱狀圖，并對銷售額總和降序排列。同時，更改圖表標題及描述信息。
  - 圖表標題：更改為各小區銷售排名。
  - 圖表描述示例：從全國各小區排名來看，上海排名第一。上海是中國最發達的城市之一，具有較高的人均收入和消費水平。男性消費者擁有更高的購買力，更可能購買品牌或高端男士服裝。上海的工作和居住人口可能有較高比例的職業男性，他們需要正裝或商務休閑裝以滿足工作場合的著裝要求。整個上海市場超過東北、中南、西北的銷售額總和。需要在未來繼續重點投入。
  說明
  - 使用圖表展示查詢結果時，DataV-Note會根據您的查詢語句自動推薦圖表樣式。若自動推薦的樣式與本文示例的圖表樣式一致，則可忽略下圖中序號1~3的樣式設置操作。
  - 雙擊圖表標題或描述，即可編輯相應內容。

查看各小區銷售趨勢

在項目操作界面，按下圖步驟，創建新的SQL分析單元，并選擇數據源為查詢結果集。
查看各小區銷售趨勢。
根據retail查詢結果集的數據，查詢并統計不同小區的銷售趨勢。
示例：將銷售日期列命名為日期，將所屬小區列命名為小區；計算每個日期各小區的銷售額總和，將結果列命名為total_sum，并按照日期和小區進行分組展示。代碼如下。
```
SELECT "銷售日期" AS "日期", "所屬小區" AS "小區", SUM("銷售額") AS total_sum FROM retail GROUP BY "銷售日期", "所屬小區"
```
通過圖表展示查詢結果。
1. 單擊SQL分析單元中的圖標，切換為圖表展示。
2. 單擊圖表左側的更多配置，進入圖表編輯詳情頁。
3. 配置圖表樣式。
  示例更換圖表為折線圖，并按照日期和小區呈現銷售額總和。同時，更改圖表標題及描述信息。
  - 圖表標題：更改為各小區銷售趨勢。
  - 圖表描述示例：從2017年全年數據來看，華北區域在7月份有一個明顯的銷售下降。結合當年天氣來看，這期間夏季降水較多，對人們出行影響較大，對服裝銷售造成了一定程度的影響。
  說明
  - 使用圖表展示查詢結果時，DataV-Note會根據您的查詢語句自動推薦圖表樣式。若自動推薦的樣式與本文示例的圖表樣式一致，則可忽略下圖中序號1~3的樣式設置操作。
  - 雙擊圖表標題或描述，即可編輯相應內容。

查看各品類銷售排名

在項目操作界面，按下圖步驟，創建新的SQL分析單元，并選擇數據源為查詢結果集。
查看各品類銷售排名。
根據retail查詢結果集的數據，查詢并統計不同品類的銷售額，并按照銷售額總和降序排列。
示例：將品類描述列命名為品類，計算每個品類的銷售額總和，將結果列命名為total_sum，并按照銷售額總和從高到低排序。
代碼如下。
```
SELECT "品類描述" AS "品類", SUM("銷售額") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "品類描述" ORDER BY total_sum DESC
```
通過圖表展示查詢結果。
1. 單擊SQL分析單元中的圖標，切換為圖表展示。
2. 單擊圖表左側的更多配置，進入圖表編輯詳情頁。
3. 配置圖表樣式。
  示例更換圖表為分組柱狀圖，并對銷售額總和降序排列。同時，更改圖表標題及描述信息。
  - 圖表標題：更改為各品類銷售排名。
  - 圖表描述示例：從銷售品類來看，公司的傳統優勢品類“男士配飾”仍然位居第一，去年新增的“兒童服裝”品類增長速度較快，2017年已經排名前三。
  說明
  - 使用圖表展示查詢結果時，DataV-Note會根據您的查詢語句自動推薦圖表樣式。若自動推薦的樣式與本文示例的圖表樣式一致，則可忽略下圖中序號1~3的樣式設置操作。
  - 雙擊圖表標題或描述，即可編輯相應內容。

查看各品類銷售趨勢

在項目操作界面，按下圖步驟，創建新的SQL分析單元，并選擇數據源為查詢結果集。
查看各品類銷售趨勢。
根據retail查詢結果集的數據，查詢并統計不同品類的銷售趨勢。
示例：將銷售日期列命名為日期，將品類描述列命名為品類；計算每個日期各品類的銷售額總和，將結果列命名為total_sum，并按照日期和品類進行分組展示。
代碼如下。
```
SELECT "銷售日期" AS "日期","品類描述" AS "品類", SUM("銷售額") AS total_sum FROM retail GROUP BY "銷售日期", "品類描述"
```
通過圖表展示查詢結果。
1. 單擊SQL分析單元中的圖標，切換為圖表展示。
2. 單擊圖表左側的更多配置，進入圖表編輯詳情頁。
3. 配置圖表樣式。
  示例更換圖表為折線圖，并按照日期和品類呈現銷售額總和。同時，更改圖表標題及描述信息。
  - 圖表標題：更改為各品類銷售趨勢。
  - 圖表描述示例：
    從全年來看，“男士配飾”品類銷售始終平穩，而“兒童服裝”品類呈現了一定的季節性。其中可能存在的原因如下：
    - 季節因素：
      兒童服裝的需求往往受季節變化的影響顯著。例如，在換季時期，如春季和秋季，父母可能會為孩子購買新衣服，以適應溫度變化。
      學校的暑假和寒假開始前后，兒童服裝的銷售可能會增加，該時期為家長更新孩子衣服的常見時期。
    - 節假日和特殊活動：
      具有商業促銷屬性的節假日。例如，春節、國慶節、兒童節、圣誕節等，往往會帶動兒童服裝的銷售。
      學校舉辦的活動或特殊節日。例如，開學季、運動會等，也可能增加特定類型兒童服裝的需求。
    - 產品更新換代：
      兒童成長速度快，服裝尺碼更新換代的頻率高于成人服裝，這可能導致兒童服裝的銷售波動。
      新產品的推出和舊產品的淘汰也會對銷售數據產生影響。
  說明
  - 使用圖表展示查詢結果時，DataV-Note會根據您的查詢語句自動推薦圖表樣式。若自動推薦的樣式與本文示例的圖表樣式一致，則可忽略下圖中序號1~3的樣式設置操作。
  - 雙擊圖表標題或描述，即可編輯相應內容。

查看各小區毛利排名

在項目操作界面，按下圖步驟，創建新的SQL分析單元，并選擇數據源為查詢結果集。
查看各小區毛利排名。
根據retail查詢結果集的數據，查詢并統計不同小區的毛利排名，并按照毛利降序排列。
示例：將所屬小區列命名為小區，計算各小區的毛利總和，將結果列命名為total_sum，按照小區進行分組展示，并按照毛利總和從高到底排序。
代碼如下。
```
SELECT "所屬小區" AS "小區", SUM("毛利") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "所屬小區" ORDER BY total_sum DESC
```
通過圖表展示查詢結果。
1. 單擊SQL分析單元中的圖標，切換為圖表展示。
2. 單擊圖表左側的更多配置，進入圖表編輯詳情頁。
3. 配置圖表樣式。
  示例更換圖表為分組柱狀圖，并對毛利降序排列。同時，更改圖表標題及描述信息。
  - 圖表標題：更改為各小區毛利排名。
  - 圖表描述示例：從全國各小區排名來看，上海毛利排名第一。根據之前的查詢分析結果，上海地區的銷售業績最大，毛利也是最大的。
  說明
  - 使用圖表展示查詢結果時，DataV-Note會根據您的查詢語句自動推薦圖表樣式。若自動推薦的樣式與本文示例的圖表樣式一致，則可忽略下圖中序號1~3的樣式設置操作。
  - 雙擊圖表標題或描述，即可編輯相應內容。

查看各品類毛利排名

在項目操作界面，按下圖步驟，創建新的SQL分析單元，并選擇數據源為查詢結果集。
查看各品類銷售排名。
根據retail查詢結果集的數據，查詢并統計不同品類的毛利排名，并按照毛利降序排列。
示例：將品類描述列命名為品類，計算各品類的毛利總和，將結果列命名為total_sum，按照品類進行分組展示，并按照毛利總和從高到低排序。
代碼如下。
```
SELECT "品類描述" AS "品類", SUM("毛利") AS total_sum  FROM retail GROUP BY "品類描述" ORDER BY total_sum DESC
```
通過圖表展示查詢結果。
1. 單擊SQL分析單元中的圖標，切換為圖表展示。
2. 單擊圖表左側的更多配置，進入圖表編輯詳情頁。
3. 配置圖表樣式。
  示例更換圖表為分組柱狀圖，并對毛利降序排列。同時，更改圖表標題及描述信息。
  - 圖表標題：更改為各品類毛利排名。
  - 圖表描述示例：男裝的高毛利是由于我們公司品牌定位在高端市場，相關產品定價較高，凸顯了男裝的高品質、品牌價值和獨特性，因此可獲得較高的毛利率。
  說明
  - 使用圖表展示查詢結果時，DataV-Note會根據您的查詢語句自動推薦圖表樣式。若自動推薦的樣式與本文示例的圖表樣式一致，則可忽略下圖中序號1~3的樣式設置操作。
  - 雙擊圖表標題或描述，即可編輯相應內容。

根據上述查詢分析可得出如下結論：

與去年同期相比，公司的銷售額顯示出穩定的增長趨勢，毛利也有所提升，公司整體經營狀況良好。毛利率保持相對穩定，表明成本控制得當，產品定價策略有效。

公司的銷售表現顯示出積極的趨勢，尤其是在某些高增長地區和品牌方面。然而，在某些方面仍存在改進空間，包括某些地區的銷售策略、產品種類多樣性以及新興市場的開拓。建議增加對高增長地區和品牌的投資，并針對表現不佳的地區和產品類別制定具體的改善措施。同時，應密切關注競爭環境的變化，靈活調整市場策略，以保持公司的競爭優勢。

步驟四：生成分析報告

分析操作執行完成后，您可將分析過程發布為分析報告，并導出或分享給他人查閱。

單擊分析界面右上角的預覽&發布，將分析結果生成可視化的分析報告。
在報告界面單擊右上角的圖標，即可將該報告導出為指定格式或分享至所需應用。
說明
- 導出：僅支持將分析報告導出為JPG格式的圖片或PDF。
- 分享：僅支持將分析報告分享至郵箱、釘釘或微信。您也可在分析過程發布為分析報告后，將生成的報告鏈接分享給他人。

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服裝企業銷售分析案例