大数据在零售中的应用场景「大数据可视化实际应用案例」

今天给大家普及一下大数据在零售中的应用场景「大数据可视化实际应用案例」相关知识，最近很多在问大数据在零售中的应用场景「大数据可视化实际应用案例」，希望能帮助到您。

经常有人问帆软君，可视化分析应该怎么做？之前给大家分享了不少案例，今天又给大家总结了一波，等不及的直接拉到文末，查看案例合集～

案例包含了零售电商、银行金融、医药健康、交通物流、地产建筑、能源化工、机械制造、教育培训、公共部门，其选择的主题可借鉴性都很高，非常适合普通人参考。

今天节选3篇

零售案例：人口红利衰退，如何以单客产值拉动业绩增长电商案例：直播电商用户流失分析人力案例：员工流失分析报告1、零售案例：人口红利衰退，如何以单客产值拉动业绩增长

2012年起人口出生率逐年下降，加之2020年始疫情的乌云，笼罩着整个零售行业。2022年，公司提出交易规模增长10%的要求，但一季度的实际经营结果与目标相差甚远。在现有的行业背景和经济现状下，一线经营人迫切需要看板工具，明确可以行动的OKR及关键目标，并结合公司自身优势实现增长目标。

分析思路：

分析思路整理

可视化图表选型：

可视化图表选型

最终可视化报告（节选）：2、电商案例：直播电商用户流失分析

客户流失的全部成本包括旧客户流失损失的收入 用新客户替换这些客户所涉及的营销成本，减少客户流失是每个公司的关键业务目标，预测和防止客户流失对每个产品/平台来说都是一个巨大的潜在收入来源。

客户流失分析主要是通过分析用户特征，寻找对用户流失影响较大的用户特征，根据电商领域业务知识，提出产品/平台的运营建议，从而提高用户粘性，降低用户流失率。

分析思路：可视化图表布局设计：最终可视化报告（节选）：3、人力案例：员工流失分析报告

通过人资部门提供的近十年公司员工信息表，我们对员工流失率进行分析，发现员工流失率23.81%。那么，有哪些因素影响了员工的流失？我们将如何降低公司员工的流失率？这是本作品所要分析的问题。

分析思路：假设检验分析——寻找验证与流失率相关性的因素最终可视化报告（节选）：