对于网上书店的销售数据跟踪和分析，可以采取以下方法：
数据收集：首先要确保书店系统能够准确记录销售数据，并将数据整理存储在数据库中。可以利用数据抓取工具，定期从系统中提取销售数据，并存储在数据仓库中。
数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复数据、缺失值和错误数据，确保数据的准确性和完整性。
数据分析：利用数据分析工具如Excel、Tableau或Python等进行数据分析。可以从销售额、销售数量、销售渠道、客户地域等多个维度进行分析，找出销售的趋势和规律。
制定指标：根据分析结果，制定一些关键指标如销售增长率、客户留存率、平均订单价等，用于评估书店的销售表现。
数据可视化：将分析结果以图表形式展示，如折线图、柱状图、饼图等，可以更直观地呈现销售数据和趋势，帮助管理者更好地理解数据。
建立预测模型：可以利用历史销售数据建立预测模型，预测未来的销售趋势，帮助书店做出合理的销售计划和决策。
案例：某网上书店通过对销售数据的分析发现，某一类型的图书在某一季度销量大幅增长，于是书店增加了该类型图书的采购量，结果实现了销售额的提升。
综上所述，跟踪和分析网上书店的销售数据是非常重要的，可以帮助书店了解市场需求、优化产品策略、提升销售业绩。通过科学的数据分析，管理者可以做出更明智的决策，从而提升书店的竞争力和盈利能力。