读这本书的感受：
1、零售业的数据分析思路和自己之前做的数据分析差异还是很大的
2、数据分析除了要具备数据化思维的意识，更重要的是要熟悉你要分析的数据的业务
3、除了熟悉业务以外，对通用的营销模型、方法论要熟悉
如何提高自己数据化思维的意识？
对数据的敏感度
数据化思维意识
习惯用数据说话
主动提高：玩数字游戏（24点、数独）、多看财经类新闻报告、学会质疑（不迷信不盲从专家的数据，养成独立思维的习惯）、记大数 关键数异常数等
被动提高：很多人遇到问题时，不是主动找问题的原因，而是编故事（销售额下降是因为不支持windows系统，支持Windows系统后，销售额下降是因为不支持Dos系统）
数据分析只是手段，它最终的目的是为管理提供支撑，帮助企业进行管理。
可以分为：业务指导管理、运营分析管理、经营策略管理、战略规划管理四个从低到高的层次
寻找零售密码：
周权重指数：确定企业的周权重指数（收集企业全部完整店铺最近一个年度的日销售额，剔除异常数据，剩下的数据以周为单位整理平均日销售，找到平均日销售额最低的一天，设定它的日权重指数为1.0，其余六天的销售额除以最低日销售额，分别得到其他 每天的日权重指数，相加得到周权重指数）
分部日权重指数：用分部近3个月的销售数据整理，（星期N的平均日销售额÷平均周销售额）x企业周权重指数
特殊日期（七天和三天假期、春节、促销档期）：选用2-3年的历史数据作为数据源，采用特殊日期后2-4个标准周作为参考，计算单位权重（销售）值，选取时间的总销售额/总权重指数，然后再计算特殊日期的日权重指数：日销售额÷单位权重（销售）值
有时候由于公众假期、阴阳历的存在，直接计算同比有时意义不大，需要使用单位权重（销售）值：（日销售额之和）/（日权重指数之和）
单位权重（销售）值曲线：销售额/当日权重指数，权重曲线相对于销售额比较平稳，从权重曲线的变化中可以发现很多问题（例如月初放松、月末踩刹车）
黄氏曲线为权重曲线同时间段的平均值
销售中的数据化管理：人货场
商品中的数据化管理：进销存
销售额首先是追踪出来的，其次是分析出来的，最后才是绩效考核出来的。销售追踪是按天、时段说话，分析一般是以周和月为单位，绩效考核常常是以月为主、以年为辅。
执行人员侧重过程指标，管理层侧重结果指标，要学会根据受众提供不同的数据。
杜邦分析、四象限分析图、PEST分析法、5W2H分析法
书最后利用数据分析找女朋友的思路也很赞！