商业分析一般有四种类型：
- 描述性分析：已经发生什么？
- 诊断性分析：为什么发生？
- 预测性分析：将发生什么？
- 指导性分析：怎么处理？
这四大维度强调从数据 → 洞察 → 决策 → 行动的循环过程，让数据分析真正变得有价值，能落地；那么在库存分析中怎么用？一个例子给你讲清楚
案例背景
小李是一家时尚服装公司的库存分析师。公司主要销售羽绒服、T恤等季节性明显的商品。现在是1月份，刚结束年终大盘点。老板要求数据分析师小李做一次完整的库存分析，以便为后续销售旺季来临做指导
1. 描述性分析：发生了什么？
首先小李把公司数据仓库储存的近10年的销量数据取出来，结合服装零售行业的特性，他选择了以下几个能够全面反映库存现状的核心指标：
- 总库存金额：仓库里目前压着约5000 万元的货
- SKU 数量：共有2000 个 SKU，产品线复杂
- 平均库龄：为 135 天，意味着大量货物滞留时间超过一个季度
- 库存周转率：去年全年为 4 次
- 库销比：整体为 1.2
- 呆滞库存占比：超过 180 天未动销的货物占比 10%，金额约 500 万元；
- 缺货率：热门羽绒服在上一季度的缺货率为 5%，预计造成 50 万元销售损失。
只看单一指标并不能确定库存是否属于合理、健康的水平，所以小李选择了几种经典分析方法，对数据指标的情况进行判断：
1、趋势分析
观察相关指标在时间维度上的变化趋势，从而判断是否数据是否合理
小李拉取近10年的库存金额、周转率、缺货率走势，判断库存管理是否在改善；发现近三年：
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库存金额从 2022 年的 4200 万逐年上涨到现在的 5000 万，而库存周转率却从 5.5 次降到 4 次。缺货率方面，羽绒服在旺季的缺货情况并没有改善，去年冬天是 4.8%，今年又是 5%。
这说明库存管理并没有随着时间优化，反而恶化了。
2、结构分析
即将库存按照商品价值、品类、需求、流动性、供应链等对库存结构进行切割，分别分析每个类别的情况
小李选择按照品类和季节性拆分。结果发现
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羽绒服在旺季时销量大，但一旦过了 3 月，仓库里还剩下大批库存，导致库龄快速拉长；而 T 恤在夏季爆发，淡季几乎没有销量。再看长尾的小众 SKU，比如一些设计款衬衫，占用仓位却几乎没有动销。
由此可以判断，畅销和滞销的矛盾在结构上已经很突出。
3、对比分析
把公司指标与行业平均值、历史同期数据进行对比，衡量差距；
小李拿自家数据和行业对比后发现
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行业平均周转率在 6~8 次，公司只有 4 次； -
平均库龄行业大约 90 天，公司达到 135 天； -
缺货率行业一般控制在 2%以内，公司却有 5%。
这些差距说明，公司库存运营水平低于同行，需要进行改进
4、分组分析
将库存数据按仓库、品牌、产品线等维度拆分，定位具体的管理短板。
小李把数据分仓库、分品牌、分产品线逐一对比。结果发现
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南区仓库的周转率只有 3.2 次，远低于北区的 5.1 次，区域间差距明显； -
按品牌看，主力品牌羽绒服整体畅销，但辅牌的小众款累计了 200 万元的滞销库存，占比不容忽视。
这些差距说明：不同仓库、不同品牌之间的库存管理水平差异大，说明在内部运营环节存在管理不均衡。
经过这些分析，小李得到了一些初步结论：
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库存总体偏高，周转效率不达标； -
约 500 万元的滞销库存长期占用资金； -
热销羽绒服反而出现缺货，错失销售机会； -
SKU 数量庞大，小众款比例过高，结构不合理。
说明当前库存呈现“两头不均”——滞销品压资金，畅销品却供不上，库存效率明显不足。
2. 诊断性分析：为什么会发生？
针对数据分析出来的问题：滞销品压资金，畅销品却供不上，库存效率明显不足。小李需要进行深度挖掘，找出问题的根本原因，这个部分采用5why分析方法，直达根本原因：
1. 为什么库存呈现“两头不均”？
2. 为什么滞销SKU占用大量仓位，畅销SKU缺货？
3. 为什么采购计划未精准匹配需求？
采购决策主要依赖历史经验或固定补货量，缺少实时销售数据分析和动态调整。
4. 为什么缺少实时数据分析和动态调整？
5. 为什么部门间数据未打通，缺少分析工具？
从而发现，出现这些问题的原因可以从三个维度入手
- 系统层面：库存管理体系不完善，缺少信息化工具支持。
- 流程层面：采购、销售、仓库协同不足，动态调整机制缺失。
- 策略层面：SKU结构不合理，长尾SKU过多，季节性商品管理不到位
3. 预测性分析：将会发生什么？
在做完描述性分析（库存现状）和诊断性分析（问题原因）后，紧接着就是预测未来库存变化了。通过预测，小李可以让仓库提前安排补货、促销或调整采购计划，避免再次出现滞销压资金或畅销品缺货的情况。
小李需要首先需要想明白5个关键问题：
- What（卖什么）
哪些款式可能热销？哪些可能滞销？ - Where（哪儿需要）
不同仓库或销售渠道需求不同。 - Who（谁需要）
线上店铺和线下门店的需求不同，不同城市的销售需求也不同 - How much（要多少）
具体需要补多少库存，避免缺货或积压。 - Event（活动）
节日或促销会增加需求，有哪些活动，销量一般增加多少？
除了预测需求，小李还要预测供应情况，确保货源跟得上销售：
- 基于库存状态：在途库存和在库库存的预测。 例如，热销羽绒服还有 500 件在途，如果到货延迟，会导致短期断货。
- 基于库存用途：周转库存和安全库存的预测。 预测每类库存可支撑的销售天数，保证旺季供应不出问题。
- 采购订单预测：已下单但未交付的库存量。 及时调整采购计划，避免重复下单或缺货。
做好了上述两类预测之后，小李还计算了一个投入产出比，看库存按照预测内容下单后，会对资金和销售产生什么样的影响？
- 呆滞库存预测：滞销衬衫如果不促销，三个月后可能积压 2000 件，占总库存 20%，占用资金。
- 存货周转率预测：预测不同SKU的周转速度，调整采购和促销节奏。 热销羽绒服预计周转天数 15 天，滞销衬衫可能 90 天以上。
- 库存可供应天数预测：畅销SKU库存不足时，要提前补货。 例如，羽绒服仅够支撑 5 天销售，需要提前下单补货。
4. 指导性分析：我们应该怎么处理？
在完成了描述性、诊断性和预测性分析后，小李需要将分析转化为具体可执行的措施，让库存管理落地，降低资金占用，提高库存周转效率。指导性分析核心在于“怎么做”，强调行动和效果闭环。
1. 优化SKU结构
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精简长尾SKU：针对滞销衬衫、小众款等，制定清仓或促销计划，减少占用资金和仓储空间。 -
强化畅销SKU保障：对热销羽绒服等核心产品，增加安全库存，保证旺季不缺货。 -
调整新品策略：新款投入量应结合历史销售数据、市场趋势和门店需求预测，避免盲目备货。
2. 改进采购与补货流程
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建立动态采购机制：结合预测需求和在途库存，调整采购计划，避免重复下单或断货。 -
分仓采购与调拨：根据各仓库预测需求差异，灵活调拨库存，确保区域供应均衡。 -
安全库存管理：对不同SKU设定安全库存天数，动态监控库存消耗速度，提前补货。
3. 提升库存周转与资金利用率
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促销策略：针对滞销库存，制定折扣、捆绑、会员专享等促销方案，加速消化库存。 -
库存优先级管理：按照价值贡献和流动性分类管理库存，高价值、高周转SKU优先发货。 -
在途库存监控：通过实时跟踪物流和供应商发货情况，减少资金滞留，降低仓储成本。
4. 强化信息化与跨部门协作
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建立库存可视化看板：将库存、销售、采购数据整合，形成实时动态监控系统。 -
部门协同机制：采购、销售、仓库形成闭环沟通，每周更新预测数据，调整运营策略。 -
KPI与考核联动：将库存周转率、呆滞库存占比等指标纳入绩效考核，引导各部门主动优化库存。
5. 持续改进与循环优化（PDCA）
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Plan：根据分析结果制定优化方案和补货计划。 -
Do：执行促销、调整采购、优化库存结构等措施。 -
Check：每月监控库存指标变化，评估措施效果。 -
Act：根据评估结果继续调整策略，形成库存管理的闭环循环。
通过指导性分析，小李不仅可以消化滞销库存、降低资金占用，还能保证畅销SKU供应充足，提高库存周转率，实现库存管理从“被动”到“主动”的转变，让库存真正成为企业赚钱的工具，而不是占用资金的负担。
写在最后
通过这个例子，你可以清晰地看到四大分析如何形成一个强大的闭环：
- 数据 → 洞察（描述/诊断）：通过数据发现“周转慢、有滞销、有缺货”并找到原因。
- 洞察 → 决策（预测/指导）：基于原因预测未来风险与机会，并生成多种处理方案。
- 决策 → 行动（指导）：选择最优方案，并转化为具体的、可执行的采购、营销、供应链行动。
最终，这些行动又会产生新的数据，从而开启下一个分析循环，让库存管理不断优化，真正实现降本增效，驱动业务增长。这就是数据分析在库存管理中的价值所在。
对于中小企业来说，使用数据仓库、本地化部署BI、雇佣一个数据分析师，做一次完整的库存分析，相对来说门槛较高；但这并不意味着中小企业只能凭经验“盲猜”。数字化转型的核心是“思维”而非“堆砌工具”。如今，借助成熟的云端敏捷BI工具，如九数云，中小企业完全可以以极低的成本和门槛，实现高效的库存分析。
- 无需数据仓库，直接连接业务系统
九数云提供丰富的连接器，可直接从企业现有的ERP、WMS（仓库管理系统）、甚至电商平台（如淘宝、京东）、Excel表格中拉取数据。省去了构建和维护复杂数据仓库的巨大成本和专业技术需求。 - 云服务模式，零硬件投入
采用SaaS模式，企业无需购买和维护昂贵的服务器，按需订阅即可。这意味着您只需支付软件服务费，就将基础设施的成本和运维风险转移给了服务商。 - 拖拉拽式操作，业务人员也能分析
其核心优势在于“全民数据分析”理念。通过直观的拖拽字段、点击生成图表的方式，运营负责人、采购经理甚至财务人员经过简单培训，就能自行完成多维度分析，而不再必须依赖专业的数据分析师。这直接省下了一名专职分析师的年薪成本。 - 预设分析模板，快速切入场景
平台通常提供行业通用的分析模板（如库存周转分析、库龄分析、畅滞销分析），只需更新数据源，就能在几分钟内生成专业的库存分析看板，极大提升了从数据到洞察的速度。