数据分析只是一个过程，最终是要达到管理业务的目的，通过数据化管理做到深层次的数据分析，如何运用数据分析结果，从而找到销售异常的原因。
零售业是一个注重细节和过程的行业，作为一个零售业的管理者，你是否每天面临如下问题：
1、对于销售不好的原因，门店过分强调客观原因，根本不去做深入的数据分析。他们每天面对上一级管理者质询的时候都在讲故事、编理由：什么天气不好，没有客流量等等；
2.店长和主管们每天大部分时间都在忙于应付各种琐碎的紧急而不重要的事情上，根本没有时间来“追”销售，于是店铺的销售就变成了“自然销售状态”；
3.旗下门店太多，没有办法实现标准化、差异化且量化地管理；
4.销售数据混乱，垃圾数据太多，不能形成有效的管理模型帮助分析和决策，于是拍脑袋的事情经常发生；
5.只能依赖销售系统的简单分析，而销售系统的数据只有基本的趋势、占比等分析功能，不能告诉你问题的原因所在，更不能告诉你如何解决问题；
……
我曾经在一个零售企业做过一个很有意思的调查，我分析了所有店长的销售报告。其中关于销售下降的原因分析：大部分销售人员会把天气因素排在第一（25.7%），第二是客流量降低（22.1％），第三是货物供应问题（18.5%），第四是支持不到位（12.3%）……大家都在强调客观原因，却提供不了对应的数据支持。
讲一个比较离谱的故事，一次参加一个零售品牌企业的月度销售会议，期间需要各城市经理做上月销售状况分析。于是我就看到如下的分析：
A城市上月销售下降了12％，，销售经理认为下降的原因在4个方面：
1.产品缺货，销售人员没有积极性；
2.股票市场低迷，消费者没有购买意愿；
