電子商務數據分析與應用（Excel版） 課件 項目九 商品數據分析

電子商務數據分析與應用項目九商品數據分析本章提綱

課前自學一、商品數據分析概論二、商品需求分析三、商品價格分析四、商品組合分析五、商品生命周期分析六、商品庫存管理方法

課中實訓實訓一、商品熱度分析實訓二、商品定價分析算例實訓三、基于關聯規(guī)則的商品組合方法實訓四、根據百度指數分析商品生命周期實訓五、商品庫存管理

課后提升案例1沃爾瑪的數據基因案例2商品生命周期分析思維導圖思政園地案例1電商時代，誠信是不變的經營之道【思政教育元素：堅守誠信經營底線】

電商的發(fā)展實現了多方共贏，活躍的網絡經濟正成為中國經濟的新亮色。網絡經濟蓬勃興起，讓消費者有了更多選擇，從某種程度上來講，網絡經濟的本質就是口碑經濟、誠信經濟，信用是其發(fā)展壯大的重要基石。大眾點評在2021年上半年處罰“刷好評”用戶賬號5萬個，處罰“刷單刷評”商戶1萬余家，協同執(zhí)法機關打擊29個非法刷單網絡灰黑產團伙；淘寶APP上搜索“刷單”會跳轉至阿里“綠網計劃”，首當其沖的是相關法律法規(guī)以及網絡刷單騙局提示?！皟染怼钡碾娚汰h(huán)境下，各大平臺積極建立常態(tài)化的處理機制，嚴禁刷單、刷評、刷流量的行為，維護正常市場秩序，切實保障消費者合法權益。只有堅守誠信底線、誠實經營，不以虛假信息欺騙廣大消費者，方能經得住市場考驗，贏得未來。思政園地案例2電商數字化發(fā)展新空間【思政教育元素：堅持創(chuàng)新發(fā)展理念】

在數字經濟的發(fā)展背景下，電子商務發(fā)展展現出新業(yè)態(tài)和新模式。拼多多采用創(chuàng)新的“農貨智能處理系統(tǒng)”和“山村直連小區(qū)”模式，為中國分散的農產品整合出一條直達數億用戶的快速通道；以“少量SKU+海量訂單+爆發(fā)周期短”模式直接匹配工廠，直接觸達消費者，壓縮了流通成本。其創(chuàng)新之一就是改變了計劃經濟和市場經濟下的供需模式，利用種種數字化手段，將生產者和消費者有效聯系在一起，縮短了交易雙方的空間距離，挖掘出了更大的市場潛力。電子商務企業(yè)以及傳統(tǒng)類型的經貿企業(yè)需要積極應用大數據、VR技術、云計算、云存儲等多種類型的新型技術，始終緊跟時代的發(fā)展步伐和數字化的發(fā)展浪潮。案例導入

眾所周知，屈臣氏的陳列非常明顯地展示了它的目的和文化。仔細觀察就可以發(fā)現屈臣氏的用心定位和精美陳列。屈臣氏將目標顧客鎖定在18-35歲的女性，她們注重個性，有較強的消費能力，閑散時間少且不太愛去大超市購物，追求舒適的購物環(huán)境。并且屈臣氏還發(fā)現年輕的顧客們在買完護膚品、化妝品之后，還想有更多的購買選擇，于是在賣場內設定了小食品區(qū)域。貨架上陳列的小食品大多數是普通賣場買不到的進口食品，或者特別口味的休閑零食，還有個性的飲料產品。再細究會發(fā)現，這些產品又都是潮萌、吸引年輕人的商品，和屈臣氏本身的化妝品體系相得益彰，十分契合。屈臣氏和個性化零食的產品組合起到了?般賣場無法比擬的效果，并成功吸引了眾多忠實的年輕消費者。

商品組合分析作為商品數據分析的重要內容，該如何理解它的作用？你知道商品數據分析從哪幾方面入手嗎？一、商品數據分析概論1.商品數據分析的概念2.商品數據分析模型與主要指標1.商品數據分析的概念商品數據分析的概念：商品數據分析的主要數據來自銷售數據和商品基礎數據，從而產生以分析結構為主線的分析思路。商品數據分析的主要數據有商品的類別結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構等，從而產生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節(jié)商品等多種指標。通過對這些指標的分析來指導企業(yè)調整商品結構，加強經營商品的競爭能力。2.商品數據分析模型與主要指標商品數據分析要依據業(yè)務系統(tǒng)提供的數據進行相關的項目分析進而產生有價值的結果來指導企業(yè)生產經營活動。這需要確定企業(yè)在銷售數據分析過程中適用的維度、指標和分析方法，并將三者關聯起來構造分析模型，依據分析模型得到有價值的結果。電子商務數據分析的主要指標包括SKU、SPU、商品數、商品訪客數、商品瀏覽量、加購件數、收藏次數、流量下跌商品、支付下跌商品、低支付轉化率商品、高跳出率商品、零支付商品、低庫存商品。二、商品需求分析商品需求分析內容：根據選定的目標用戶群進行抽樣研究，通過記錄某一特定類型用戶的生活場景或業(yè)務使用體驗洞察用戶的典型行為或生活習慣，了解他們在特定場景下的需求，結合企業(yè)自身的能力，拓展業(yè)務創(chuàng)新的空間。商品需求分析的步驟：

需求采集

需求分類

需求分析

需求評審三、商品價格分析無論是對線上還是線下商家，商品的定價都會影響銷量。所以在商品上架前，一定要綜合分析多種因素為其量身定制一個合理的價格。影響新產品定價的六種元素主要包括評估和量化利益衡量市場規(guī)模確定最低限價確定投放價格預測競爭企業(yè)的反應進入市場四、商品組合分析（一）商品組合的基礎知識（二）商品組合的方法和原則（三）商品組合的營銷策略（一）商品組合的基礎知識商品組合又稱商品經營結構，是指一個企業(yè)經營的全部商品的結構，即各種商品線、商品項目和庫存量的有機組成方式。商品組合一般由若干個商品系列組成。所謂商品系列是指密切相關的一組商品。商品組合的內容包括：商品組合的廣度商品組合的深度商品組合的關聯性（二）商品組合的方法和原則1.商品組合的方法按消費季節(jié)的組合法。按節(jié)慶日的組合法。按消費便利性的組合法。按商品用途的組合法。（二）商品組合的方法和原則商品組合實例：京東家裝節(jié)京東家裝節(jié)是京東商城每年2屆的大型促銷讓利活動。春季、秋季分別為家裝的旺季，家裝節(jié)也適時在這兩個時間節(jié)點舉行，春季通常是3

4月，秋季通常是9

10月。家裝節(jié)的促銷方式非常多元化，不僅有秒殺、瘋搶、品類特促、大牌展示等板塊，還會加入滿減、滿返、送京豆、送優(yōu)惠券、送贈品、套裝折扣促銷等讓利形式，最大化的滿足消費者對于在京東網站上進行家電一站式購物的需求。（二）商品組合的方法和原則2.優(yōu)化商品組合的原則：正確的產品正確的數量正確的時間正確的質量正確的狀態(tài)正確的價格商品組合的營銷策略是企業(yè)針對目標市場，對商品組合的廣度、深度以及相關性進行決策，以達到商品組合的最優(yōu)化。下面概要介紹幾種常見的商品組合營銷策略：擴大商品組合：①垂直多樣化。②相關橫向多樣化。③無相關橫向多樣化。收縮或削減商品組合

“高檔商品組合”策略和“低檔商品組合”策略調整商品組合策略和商品“異樣化”策略（三）商品組合的營銷策略商品生命周期（ProductLifeCycle，PLC）是指商品的市場壽命。一種商品進入市場后，它的銷售量和利潤都會隨著時間的推移而改變，呈現一個由少到多、再由多到少的過程。商品生命周期的階段：（1）投入期。（2）成長期。（3）飽和期。（4）衰退期。五、商品生命周期分析商品生命周期各階段的營銷策略（1）投入期的市場營銷策略①快速撇脂策略②緩慢撇脂策略③快速滲透策略④緩慢滲透策略（2）成長期的市場營銷策略①改善產品品質②尋找新的細分市場③改變廣告宣傳的重點④適時降價五、商品生命周期分析（3）飽和期的市場營銷策略①市場調整②產品調整③市場營銷組合調整（4）衰退期的市場營銷策略①繼續(xù)策略②集中策略③收縮策略④放棄策略六、商品庫存管理方法1.庫存分析的作用2.ABC庫存管理分類法庫存是電子商務的重要一環(huán)，它能防止商品短缺和供應中斷，保證商品供應。所以，鑒于其重要性，需要對倉庫中的商品數據進行相應的管理，對各類商品數據進行統(tǒng)計和分析，并以直觀和簡潔的方式進行處理、分析和展示。1.庫存分析的作用ABC庫存管理法的基本原理ABC分析法源于帕累托曲線。意大利經濟學家帕累托在1879年研究米蘭城市財富的社會分配時得出一個重要結論：80%的財富掌握在20%人的手中，即“關鍵的少數和次要的多數”規(guī)律。這一普遍規(guī)律存在于社會的各個領域，稱為帕累托現象。ABC庫存管理法將企業(yè)的全部存貨分為A、B、C三類。管理時，將金額高的A類物資（這類存貨出庫的金額大約要占到全部存貨出庫總金額的70%）作為重點管理與控制的對象；B類物質按照通常的方法進行管理和控制（這類存貨出庫的金額大約要占到全部存貨出庫總金額的20%）；C類物資品種數量繁多但價值不大（這類存貨出庫的金額大約要占到全部存貨出庫總金額的10%），可以采用最簡便的方法加以管理和控制。2.ABC庫存管理分類法課中實訓實訓一、商品熱度分析商品熱度搜索數據算例1.打開創(chuàng)建的“商品熱搜”Excel工作簿。選擇A3單元格，在編輯欄中輸入公式“=RANK.EQ（C3,$C$3:$C$19）”，保持A3單元格選擇狀態(tài)，將鼠標指針移動到右下角，待鼠標指針變成“+”形狀時雙擊2.選擇D列并右擊，在彈出的快捷菜單中選擇“插入”命令插入空白列。選擇C3:C19單元格區(qū)域，按Ctrl+C組合鍵復制，選擇D3:D19單元格區(qū)域，單擊“粘貼”按鈕粘貼數據實訓一、商品熱度分析3.選擇D3:D19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“條件格式”下拉按鈕，選擇“數據條”→“實心填充”→“綠色數據條”選項4.選擇D3:D19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“條件格式”下拉按鈕，選擇“管理規(guī)則”選項，打開“條件格式規(guī)則管理器”對話框。單擊“編輯規(guī)則”按鈕，打開“編輯格式規(guī)則”對話框，選中“僅顯示數據條”復選框，單擊“確定”按鈕實訓一、商品熱度分析5.選擇E3:E19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“條件格式”下拉按鈕，選擇“新建規(guī)則”選項6.打開“新建格式規(guī)則”對話框，單擊“格式樣式”下拉按鈕，選擇“圖標集”選項。單擊“圖標樣式”下拉按鈕，選擇3個三角形圖標樣式。分別在第一個圖標和第二個圖標對應的“值”文本框中輸入“0.001”和“0”，單擊“確定”按鈕實訓一、商品熱度分析7.選擇A3:E19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“升序和篩選”下拉按鈕，選擇“升序”選項，讓整個搜索的數據按照升序方式整理排列，方便關鍵詞的選擇和優(yōu)化8.最終效果圖：關鍵詞是搜索量最多的搜索詞，可以將搜索量上升比例最大的商品熱詞或者組合用于店鋪的商品命名實訓二、商品定價分析算例為商品定價之前，可以先對行業(yè)或競爭對手的商品價格及對應成交量進行分析，然后確定商品的定價范圍，從而贏得客戶，促進交易成交。以下為操作步驟：1.打開“商品定價”工作表，在F1:O1單元格區(qū)域中輸入相應的價格范圍，這里以50為單位（根據表格中已有的報價數據確定），設置字體為TimesNewRoman，字號為“11”，單擊“加粗”按鈕。實訓二、商品定價分析算例2.保持F1:O1單元格區(qū)域選擇狀態(tài)，單擊“開始”選項卡中的“填充顏色”下拉按鈕，選擇“主題顏色”→“橙色，個性色2，深色25%”選項。3.單擊“字體顏色”下拉按鈕，選擇“主題顏色”→“白色，背景1”選項。實訓二、商品定價分析算例4.選擇F2單元格，在編輯欄中輸入“=SUMIFS（C2:C32,B2:B32,">=1",B2:B32,"<=50"）”。F2-N2單元格子均輸入相同內容，但藍字部分不同，F2為50，G2為100，以此類推，依次遞增。5.選擇F2:O2單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡，單擊“數字”功能組中的“數字格式”下拉按鈕，選擇“會計專用”選項。6.選擇F1:O1單元格區(qū)域，單擊“插入”選項卡中的“面積圖”按鈕，選擇“面積圖”選項。實訓二、商品定價分析算例7.選擇整個圖表，在“設計”功能組中選擇“樣式11”選項。8.雙擊水平坐標軸，打開“設置坐標軸格式”對話框，單擊“坐標軸選項”選項卡，選中“刻度線之間”單選按鈕，單擊“關閉”按鈕。實訓二、商品定價分析算例9.右擊數據列，在彈出的快捷菜單中選擇“添加數據標簽”命令。10.將圖表移動到合適位置，調整圖表寬度（在圖表中輸入圖表標題“睡袋價格和成交量分析”。實訓二、商品定價分析算例11.在圖表中選擇數據系列，右擊，在彈出的快捷菜單中選擇“設置數據系列格式”命令，打開“設置數據系列格式”對話框。單擊“填充”選項卡，選中“純色填充”單選按鈕，單擊“顏色”下拉按鈕，選擇“橙色，著色2，深色25%”選項，設置“透明度”為“69%”。12.單擊“三維格式”選項卡，單擊“棱臺”選項組中的“頂端”下拉按鈕，選擇“藝術裝飾”選項，設置“高度”為“3磅”，設置“寬度”為“2.5磅”。實訓二、商品定價分析算例13.選擇整個圖表，單擊“布局”選項卡中的“網格線”下拉按鈕，選擇“主要橫網格線”→“無”選項。14.最終效果圖：實訓三、基于關聯規(guī)則的商品組合方法關聯規(guī)則（AssociationRules）是指在大量數據中，迅速找出各事物之間潛在的、有價值的關聯，用規(guī)則表示出來，經過推理、積累形成知識后，得出重要的相關聯的結論，從而為當前市場經濟提供準確的決策手段。實訓三、基于關聯規(guī)則的商品組合方法1.關聯規(guī)則算法相關概念項集或候選項集：項集Item={Item1,Item2,...,Itemm}；TR是事物的集合；TR

Item，并且TR是一個{0,1}屬性的集合。集合k_Item={Item1,Item2,...,Itemk}稱為k項集或者k項候選項集。假設DB包含m個屬性（A,B,...,M）；1項集1_Item={{A},{B},...,{M}}，共有m個候選項集；2項集2_Item={{A,B},{A,C},...,{A,M},{B,C},...,{B,M},{C,D},...,{L,M}}，共有[m

(m-1)/2]個項集；以此類推支持度：支持度support簡寫sup，指的是某條規(guī)則的前件或后件對應的支持數與記錄總數的百分比。假設A的支持度是sup(A)，sup(A)=

{TR

TR

A}

/

n

；A

B的支持度sup(A

B)=sup(A

B)=|{TR|TR

A

B}|/|n|，其中，“A

B”表示A和B同時出現在一條記錄中，n是DB中的總的記錄數目?？尚哦龋嚎尚哦萩onfidence簡寫conf，規(guī)則A

B具有可信度conf(A

B)表示DB中包含A的事物同時也包含B的百分比，是A

B的支持度sup(A

B)與前件A的支持度sup(A)的百分比：conf(A

B)=sup(A

B)/sup(A)。實訓三、基于關聯規(guī)則的商品組合方法強項集和非頻繁項集：如果某k項候選項集的支持度大于等于所設定的最小支持度閾值，則稱該k項候選項集為k項強項集（Largek-itemset）或者k項頻繁項集（Frequentk-itemset）。同時，對于支持度小于最小支持度的k項候選項集稱為k項非頻繁項集。頻繁項集的反單調性定理：設A，B是數據集DB中的項集，若A包含于B，則A的支持度大于B的支持度；若A包含于B，且A是非頻繁項集，則B也是非頻繁項集；若A包含于B，且B是頻繁項集，則A也是頻繁項集。產生關聯規(guī)則：產生關聯規(guī)則，即是從強項集中產生關聯規(guī)則。在最小可信度的條件門檻下，若強項集的可信度滿足最小可信度，稱此k項強項集為關聯規(guī)則。例如：若{A,B}為2項強項集，同時conf(A

B)大于等于最小可信度，即sup(A

B)≥min_sup且conf(A

B)≥min_conf，則稱A

B為關聯規(guī)則。實訓三、基于關聯規(guī)則的商品組合方法2.關聯規(guī)則算法步驟：Apriori算法步驟：①找出存在于事務數據庫中所有的頻繁項目集。即那些支持度大于用戶給定支持度閾值的項目集。②在找出的頻繁項目集的基礎上產生強關聯規(guī)則。即產生那些支持度和可信度分別大于或等于用戶給定的支持度和可信度閾值的關聯規(guī)則。3.利用關聯規(guī)則算法計算商品組合的實例根據某淘寶零食店鋪的5條客戶購物清單記錄，如表9.1所示，設最小支持度為40%，最小置信度為60%，計算基于Apriori算法的頻繁項集和關聯規(guī)則。購物清單：記錄號購物清單401咖啡，果醬，面包，干果，香腸402果醬，香腸403咖啡，牛奶，香腸404咖啡，薯片，香腸405咖啡，面包，牛奶實訓三、基于關聯規(guī)則的商品組合方法頻繁項計算過程：實訓三、基于關聯規(guī)則的商品組合方法結論：上表通過L2進行鏈接，形成3項候選項集，但因為該C3集合中的每個項集都有不頻繁子集，所以該三項集的集合應被剪掉，L3為空；最大頻繁項集為L2。由L2形成的可能關聯規(guī)則如下：①咖啡

香腸，confidence=3/4=75%；②香腸

咖啡，confidence=3/4=75%；③咖啡

面包，confidence=2/4=50%；④面包

咖啡，confidence=2/2=100%；⑤咖啡

牛奶，confidence=2/4=50%；⑥牛奶

咖啡，confidence=2/2=100%；⑦香腸

果醬，confidence=2/4=50%；⑧果醬

香腸，confidence=2/2=100%。實訓三、基于關聯規(guī)則的商品組合方法因為最小置信度為60%，關聯規(guī)則為①、②、④、⑥、⑧。從這5條關聯規(guī)則可以發(fā)現：咖啡和香腸、面包和咖啡、牛奶和咖啡、果醬和香腸是40%的消費者在60%的情況下可能會同時購買的商品，應采取有效的組合營銷策略提高銷量。百度指數（）是以百度海量網民行為數據為基礎的數據分析平臺，已成為眾多企業(yè)營銷決策的重要依據。下面以小紅書的百度指數為例：實訓四、根據百度指數分析商品生命周期2013年~2014年末：

引入期2015年~2017年末：

成長期2018年~至今：

成熟期1.ABC庫存管理的基本方法:實訓五、商品庫存管理在第一行輸入表頭信息單擊快速訪問工具欄中的下拉按鈕，選擇“其他命令”選項，打開“Excel選項”對話框，單擊“從下列位置選擇命令”下拉按鈕，選擇“不在功能區(qū)中的命令”選項，選擇“記錄單”選項，單擊“添加”按鈕將其添加到右側的快速訪問工具欄列表框中，單擊“確定”按鈕返回工作表中，選擇任意單元格，在快速訪問工具欄中單擊添加的“記錄單”按鈕，打開記錄單對話框，單擊“新建”按鈕，在對應文本框中輸入相應的庫存資料數據，輸入完成后再次單擊“新建”按鈕便可繼續(xù)添加下一條供應商信息實訓五、商品庫存管理右擊C列，在彈出的快捷菜單中選擇“設置單元格格式”命令，打開“設置單元格格式”對話框。設置“分類”為“貨幣”,“小數位數”為“2”，單擊“確定”按鈕選擇E2單元格，在編輯欄中輸入公式“=C2×D2”，將鼠標指針移到E2單元格右下角，待鼠標指針變成“+”形狀時雙擊，將函數填充到E17單元格。選擇工作表所有數據，復制并進行選擇性粘貼，選中“數值”單選按鈕實訓五、商品庫存管理右擊E1單元格，在彈出的快捷菜單中選擇“排序”→“降序”命令計算累計金額。選擇F2單元格，在編輯欄中輸入公式“=E2”。選擇F3單元格，在編輯欄中輸入公式“=F2+E3”，將鼠標指針移到F3單元格右下角，待鼠標指針變成“+”形狀時雙擊，將函數填充到F17單元格。計算比例。選擇G2單元格，在編輯欄中輸入公式“=E2/$F$17”。將鼠標指針移到G2單元格右下角，待鼠標指針變成“+”形狀時雙擊，將函數填充到G17單元格。計算累計比例。選擇H2單元格，在編輯欄中輸入公式“=G2”。選擇H3單元格，在編輯欄中輸入公式“=H2+G3”，將鼠標指針移到H3單元格右下角，待鼠標指針變成“+”形狀時雙擊，將函數填充到H17單元格。實訓五、商品庫存管理根據累計比例對庫存商品進行ABC分類在單元格L2至L6中，依次輸入“華為c8600”、“襯衣”、“電瓶車”、“螃蟹”和“其他”，復制單元格區(qū)域G2:G5內容并以“數值”形式選擇性粘貼至單元格區(qū)域M2:M5。選擇M6單元格，在編輯欄內輸入公式“=SUM（G6:G17）”實訓五、商品庫存管理選擇L2:M6單元格區(qū)域，單擊“插入”選項卡中的“餅圖”下拉按鈕，選擇“二維餅圖”→“餅圖”選項。將圖表移到合適位置，并輸入圖表標題“庫存金額比例餅狀圖”，在“圖表布局”功能點擊“設置選項”選擇“樣式6”選項2.統(tǒng)計庫存商品狀態(tài)在庫存管理中，不僅要對庫存的整體情況進行統(tǒng)計分析，而且要對商品的個體情況進行整理、統(tǒng)計和分析，如損壞、維修或積壓等情況。（1）根據庫存情況標記庫存狀態(tài):以“庫存商品狀態(tài)”工作簿的表1為例，使庫存差異（實際庫存數據與標準庫存數據之差）大于7的數據顯示綠燈標識（表示庫存充足），使小于等于2的數據顯示紅燈標識（表示需及時補貨），具體操作如下。打開工作表實訓五、商品庫存管理計算庫存差。選擇M2單元格，在編輯欄中輸入“=K2-L2”，將鼠標指針移到M2單元格右下角，待鼠標指針變成“+”形狀時雙擊，填充公式到數據末行。設置三種庫存狀態(tài)。選擇M2:M19單元格區(qū)域，單擊“開始”選項卡中的“條件格式”下拉按鈕，選擇“新建規(guī)則”選項，打開“新建格式規(guī)則”對話框。單擊“樣式格式”下拉按鈕，選擇“圖標集”選項。實訓五、商品庫存管理單擊“插入”選項卡中的“形狀”下拉按鈕，選擇“文本框”選項。在表格中按住鼠標左鍵不放，繪制文本框，并將光標定位在文本框中輸入相應的內容（“紅燈”標識表示的含義及“綠燈”標識表示的含義，中間分行隔開）實訓五、商品庫存管理選擇文本框中輸入的說明文本，在“開始”選擇卡中分別設置“字體”和“字號”為“微軟雅黑”和“10”，單擊“垂直居中”按鈕，單擊表格任意位置退出文本編輯設置狀態(tài)，最終效果圖如圖9.40所示。庫存表格不僅可以直觀展示庫存數據的相關狀態(tài)，而且明確標注了各標記的含義。（2）分析與預測商品庫存狀態(tài):打開“庫存商品狀態(tài)”工作簿Sheet2。選擇C2單元格，在編輯欄中輸入公式“=B2+B3-B4”，使用填充柄橫向填充公式到P2單元格，計算出當前庫存數據實訓五、商品庫存管理選擇A1:P3單元格區(qū)域，單擊“插入”選項卡中的“柱形圖”下拉按鈕，選擇“二維柱形圖”→“簇狀柱形圖”選項。將圖表移到合適位置，并輸入圖表標題“商品庫存狀態(tài)分析”，在“設計”選項卡的“圖表布局”功能組中選擇“布局1”選項在圖表的任意位置處右擊，在彈出的快捷菜單中選擇“選擇數據”命令，打開“選擇數據源”對話框。單擊“添加”按鈕，打開“編輯數據系列”對話框。在“系列名稱”文本框中輸入“=Sheet2!$A$2”，在“系列值”文本框中輸入“=Sheet2!$B$2:$P$2”，單擊“確定”按鈕實訓五、商品庫存管理返回“選擇數據源”對話框，再次單擊“添加”按鈕，打開“編輯數據系列”對話框。在“系列名稱”文本框中輸入“=Sheet2!$A$5”，在“系列值”文本框中輸入“=Sheet2!$B$5:$P$5”，單擊“確定”按鈕右擊“庫存”數據系列，在彈出的快捷菜單中選擇“更改系列圖表類型”命令，在打開的“更改圖表類型”對話框中選擇“帶數據標記的折線圖”選項。同樣，右擊“庫存積壓值”數據系列，在彈出的快捷菜單中選擇“更改系列圖表類型”命令