公司数据分析报告
根据GB/19001-2008 idt IS09001：2008<<质量管理体系要求>>，数据分析应用时确定，收集有用信息，以证实质量管理体系的适宜性、有效性。
现将20##年4月至20##年6月各类与质量体系有关的数据分析如下；
1、 与客户有关系的信息
为了继续向客户提供满意的产品服务，公司把顾客满意度测量作为质量目标之一，通过客户满意度调查表、走访客户，电话沟通，售后服务等多种方式与顾客沟通，测量客户满意度。共收到1份顾客满意度调查表，全部满意，得到顾客的满意认可。
2、 与产品要求的符合性有关信息
20##年4月以来签订订单4份，公司积极与客户沟通，对于产品有关要求予以确定，以保证产品符合顾客及法律法规要求。
3、 与过程和产品的特性及趋势包括采取纠正防御措施有关的信息
为满足客户要求；加强了产品质量控制，完成计算机系统集成一项，销售产品3次一次检验合格率100%,未出现质量问题。
4、 纠正防御措施的实施情况
体系运行以来，公司共制定2项纠正预防措施，内审开出2项不符合，也已制定整改措施，责任部门已整改完毕，已进行了跟踪验证。
5、 与供方有关的信息
20##年4月至今共采购4批原材料，采购产品合格率100%，没发生不合格，供方业绩良好。
6、 共调查客户3家，顾客满意率100%，从客户满意度调查分析中了解到产品及服务的质量
7、 三个月以来，有关数据的准确，收集和分析，可以证实公司质量管理体系适宜性和充分性，以发现的不合格均以找到原因，并正在努力纠正，以保证质量管理体系的适宜性和有效性。
技术部
2013.8.27
第二篇：营销数据分析报告
如何做销售数据分析
1、 畅滞消款分析。
畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。
2、 单款销售生命周期分析。
单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过"插入"-"图表"功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。如下图所示。如果该款在此时间段内的陈列等其他因素未作改变， 5-9日是该款的销售高峰期，而前后几天都是非常大的反差，这样我们就应该对照近期的天气气温和该款式特点。一般来讲，单款销售出现严重下滑主要有以下三个原因：一是近期天气气温不适合该款销售；二是销售生命周期已到，是一种正常的下滑；三是新上了一个与之相类似的款式，并且可能在陈列时更突出一点，由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。如果该款库存量较大，我们就应该做出相应对策。如果是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题；如果是第二种原因，我们应该即时促销，以提高该款的竞争力和该款的库存风险；如果是第三种情况，则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈列在较一般的位置，并检讨自己的上货时间把握。相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。
3、 营业时间分析。
一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间；比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段……通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。