9月11日，一场主题为《数据分析如何在零售行业落地》的CPDA沙龙活动如约举行。在数百名的沙龙参与者中，既有身处零售&电商领域的数据分析师，也有从事相关课题研究的从业者，他们与CPDA特邀嘉宾马天睿老师共聚沙龙直播间，共同探讨交流，展开了一场以提高零售业务为核心的实战演习。

      零售业是感受市场风向敏锐的行业之一，在进行数字化转型的过程中，面临的问题更加具体也更加棘手。为了让活动更具有工作指导意义，沙龙内容聚焦零售业实际的数据分析工作，以多个具体实践案例，帮助大家切实掌握从初级需求梳理到决策支撑，再到落地执行的全工作流程。不少同学在活动后表示，本期活动的实操案例正对自己的业务要求，解决了自己一贯以来的工作困惑，让自己茅塞顿开。

      在一个多小时的沙龙活动中，整体气氛活跃，答疑环节讨论热烈，大家收获满载。现场还有哪些精彩瞬间，让我们一起来回顾吧！

      在分享内容的一部分，马老师先抛出了“如何贴合业务进行数据分析”的问题，由此为大家引出了分析业务的一串流程步骤，包括明确分析需求、制定分析计划、数据拆分模型、产出商业决策、验证决策效果等等。进而讲到管理业务需求、制定分析计划，以及趋势分析法、多维分析法、经典分析模型等重要内容。

超市经营问题诊断分析案例

      工具理论铺垫之后，马老师开始以上海徐家汇附近一中型超市的经营问题为例，通过排除非核心要素，带领大家从三个步骤综合考虑购物篮系数的问题。先考量的是购物篮系数与时间的关系，其次是购物篮系数与顾客购买行为的关系，第三是购物篮系数与商品缺货的关系，层层递进，给出方案及成果。

时尚行业库存分析案例

      热点案例是“时尚行业库存”的分析问题。马老师先从业务情况、部门需求等方面展开分析。同样是排除非核心要素，综合产品类别数、ABC分类法，通过调货计算，提出有针对性的可执行性方案。前两个月，持续关注落地执行的相关数据走向，及时发现了陈列货品不足的问题，同时补充了陈列量。第三月起，零售部门分别采取了建议。各门店也开始应用调货系统，实现了公司整体销售额提升28%，库存环比下降了45%的业绩。

如何贴合业务进行数据分析

      在经验分享环节，马老师为大家分享了自己多年的工作经验，同时准备了丰富的课后学习资料，包括产品教程以及各行各业的分析demo、分析指标体系、企业的实战案例作等等。很多CPDA数据分析师表示，“这期得多看几遍，全是干货”、“非常实用”等等。

 答疑环节中同学们的提问非常专业，包括“安全库存值”、“流量转化率”、“流量吸引”、“数据清洗”、“数据源判定”等问题，马老师积极参与，耐心交流。沙龙答疑环节结束在一片热烈的讨论中，很多纷纷留言感谢马老师的精彩分享，表示受益匪浅！