动销率＝销售商品品种数量÷有库存的商品品种数量 说明：比率越高，表示经营效率越高或品种结构越好、比较适应目标消费群；比率越低，表示经营效率越低或品种结构越差、不适应目标消费群。
商品数据分析三个常用指标有：客流量、客单价分析：主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。
以服装行业为例，了解一下商品数据分析的三个常用指标。售罄率售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。
从另一方面说，描述性数据分析属于初级分析方法，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等，是我们工作中最常用的数据分析方法；而探索性数据分析以及验证性数据分析输入高级分析方法，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等，对分析者的数学功底以及逻辑能力具有较高的要求。
缺失值处理 获取的数据中很有可能存在缺失值，通过查看基本信息可以推测“购药时间”和“社保卡号”这两列存在缺失值，如果不处理这些缺失值会干扰后面的数据分析结果。缺失数据常用的处理方式为删除含有缺失数据的记录或者利用算法去补全缺失数据。
本篇文章从常用指标、数据分析流程，到分析方法及实例，详细地讲解了销售分析应该如何做。企业所需要的真正有价值的销售数据，需要依托企业内外部所有销售环节上的成员，共同将商品真实的动销数据进行收集/反馈/决策/执行/评估/预测。无论是做数据报表还是数据分析，目的都是为了用数据去做商业决策。
数据清洗过程包括：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理 （1）选择子集 在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。
具体能不能得看自己学得如何，如果学的很好的话，很容易找到工作。学python的同时一定会接触到其他技术，毕竟光会python这门语言是不够的，要看用它来做什么。比如说用 python做爬虫，就必须接触到html， http等知识。
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3、你好！看你有权限没有，大概是这样，这个系统我还没有好了解。