该分析板块主要是针对以下数据进行分析:
FBA/FBMO占比变化;FBA/FBM每日绝对数据变化:FBA/FBM每周期相对数据变化;销量波动及趋势变化。
1.FBA/FBM 占比变化。
每天在记录总销量和总销售额的同时需要单独记录 FBA与 FBM的销量与销售数值，两者占比的波动表明了店铺新品开发的进展和速度；
当FBA/FBM 占比较高时，说明店铺处于一个稳定的阶段，新品开发进展速度较慢，对未来款式更新和季节迭代的风险抵抗程度较低;
当FBA/FBM 占比平均时，说明在 FBA 的销量上仍然有很大的优化空间，同时自配送的高占比表明店铺新品开发进展较好，拥有较高的款式；
更新抵抗风险在未来 1~3 个月内不出意外的情况下，可以保持乃至冲向更高的销量;
当FBA/FBM 占比较低时，表明店铺处于快速上升期(小型店铺除外)，这时发送FBA 是当务之急同时因为自配送物流速度慢，review 更新频率低，所以这时候店铺最大的风险是，发送FBA后热卖listing快速产生大量差评，在这种情下需要对产品质量严格把关，如果质量不过硬，宁可不发 FBA，以确保 listing存活时间更久从而获得最大利润。
2.FBA/FBM每日绝对数据变化。
环比变化: 记录该数值是为了当店铺达到一定体量时(例如日均 5000+美元)可以了解到店铺经营类目其流量在一周期内的波动规律(一般一周期设置为一周时间)，例如每周日流量最小、每周四会有流量的低峰、每天X :00~ X:00会有流量小高峰等。
通过寻找这些规律，再去寻找其背后深层的原因，了解店铺顾客群体背后的行为逻辑。
3.FBA/FBM每周期相对数据变化。
同比变化:记录该数值是为了分析店铺 FBA/FBM的销售量较上一周期同一时间是否处于上涨/下降阶段;同时，该数值也能体现当某一批 FBA 产品入库后，其销量有无出现明显的增长。
4.销量波动及趋势变化。
可分为两种分析，即定性分析和定量分析：
(1)定性分析。即判定销量是否上升。只需要通过 Excel 软件自带的图表能即可直观体现，很明显的销量上涨。判定方法比较简单，在此不做赘述。
(2)定量分析。即根据过去的销量预测未来的销量。这里使用计量经济学常用的一种方法:最小二乘法(注意，该方法属于大致预测而非精确预测，当店铺销量数据较大时，需要更换其他方法)，其在 Excel 的设置方法。
通过该方法可以在每日数据的基础上得出一个预测销量数据。
该方法计算出的参考数据意义为:设最小二乘法计算所得数列为{a}，那么当店铺处于销量上涨时，数列中对应的数字大概率为销量的下限;当店铺销量下降时，数列中对应的数字大概率为销量的上限:当店铺销量处于稳定期且带有一定波动时，该数值随波动的增大参考性逐渐下降。
