全业务接入场景分析及建设模型
2011
北京阿法迪信息技术研究中心
MSTP/分组化城域传送网设备MSTP
MSTP/IP化设备采用环形+链形结构
光缆网-需求及现状分析-其他问题
? 技术架构差异较大 目前基站回传系统主要采用MSTP技术，组网多为环形结构， 对传输距离不敏感，而全业务开展后，客户接入系统中将大量采用 PON技术，组网为星形结构，对传输距离较为敏感，原有光缆网 络的结构很难兼顾基站和客户接入的需求，光缆网络适应性较差。 ? 业务的相互影响 现阶段，中国移动基站的业务主要是语音，有线接入的业务主 要是internet业务，这两种业务对网络的QOS、安全性要求均有所 差异，在实际的网络运营中，固定客户的变动较为频繁，而基站则 较为稳定；固定业务需要大量的光交接箱进行分纤操作，基站业务 则需要机房到机房稳定的光缆网络，如果两种业务在同一光缆网络 上承载，维护力量又不足的话，有线接入将会对基站接入安全造成 隐患。
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主要内容
专题一 光缆网建设思路
n 需求及现状分析
n 城域光缆网络建设策略
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光缆网-建设策略-总体策略
? 光缆网的建设必须兼顾基站（含室分）接入、大客户（重要集团客户、普 通集团客户）接入、渠道（即营业厅等）接入、家庭客户接入、热点地区 等需求。 ? 城域传送网核心层、汇聚层含业务核心点、SR/BRAS、业务汇聚点等， 系统结构及需求较为统一和稳定，光缆建设应综合考虑； ? 接入层需求主要是基站接入和各类客户接入，需求、结构不尽相同，规划 和建设应根据具体用户需求、资源现状考虑，其中主干接入光缆段须结合 基站、客户接入统一考虑路由、容量；末端接入应根据客户开展情况建 设；
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光缆网-建设策略-统一承载方式
方式一 一张光缆网统一承载(集团要求)
?根据现有的光缆网络情况，通过调整、改造、扩容来满足基站接入和有线接 入，以基站为基础，向客户延伸光缆，进行有线接入。 ?统筹规划建设基站接入光缆与各类客户接入光缆，构建“一张光缆网络”。
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光缆网-建设策略-统一承载方式 光缆网-建设策略-统一承载方式
综合业务 接入区A
?统筹规划建设基站接入光缆与 各类客户接入光缆，构建“一张 光缆网络”：
?面向全业务需求，充分利用现 有城域传送网局房、管道、光 缆资源，构建“一张光缆网 络”，满足基站和各类客户接 入需求 ?采取“基站光缆延伸”方式， 分纤点原则上应设在基站内， 也可在基站附近进行室内、室 外分纤，就近接入各类客户 ?初期尽量利用基站接入光缆现 有剩余纤芯，纤芯资源紧张 时，分段新建
综合业务 接入区B
接入环 光缆 业务汇聚点 分纤点（基站）
主干接入光缆段 各类客户接入点
末端光缆 基站
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光缆网-建设策略-统一承载方式
“一张光缆网”方式下，如果采用叠加系统方式建设传送网络和接 入网络，由于两个网络光缆需求的不同、管线资源的缺乏，使得在实际 网络建设时原有光缆网络很难满足需求，在部分业务密集区出现了“设 备换光缆”的建设模式。 “设备换光缆”是指在光缆网络极端匮乏的区域，采用建设超常容 量的系统来统一承载各类业务，如在接入层部署10G PTN或WDM系 统，这样在核心、汇聚层就要规模建设OTN系统，这种建网方式过于 注重设备系统的建设，忽视管线资源的建设，此时整个网络投资将远大 于管线投资。 传输网络的发展离不开管线和设备，只有两方面健康的发展才能 保证整个网络良好的发展，厚此薄彼的网络是畸形的，在特定的阶段可 以作为过渡的解决方案，但长期的发展必须同时重视两方面的建设，缺 一不可。
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光缆网-建设策略-分网建设方式 方式二 分网建设
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光缆网-建设策略-分网建设方式
基站回传光缆网络按原有系统及光缆资源，根据基站需求扩容、 调整光缆网络，以环形为主构建系统。 而有线接入光缆网络则需要根据客户分布，结合城市自然区划和 路网结构，划分综合业务接入区，以综合业务接入区为单位进行各类 基础设施的规划建设。 这种建网思路，两张光缆网络可以按最佳结构、需求组网，最大 限度的适应系统及业务需求，网络拓展性好，初期投资较高。
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光缆网-建设策略-建设方式选择
? 将有线接入作为重点拓展市场的地区 如将有线接入作为重点拓展市场，可采用分网建设的思路，根据基础网络现状、预 期固定客户情况规划建设光缆网络，逐步完善光缆网络。 对于基础网络资源较为丰富的地区，可根据固定客户的分布、业务量等因素分区域、 分阶段部署光缆网络，初期以覆盖、构建网络架构为主，对业务密集区及重点客户进行 优先接入；后期逐步优化网络，做到快速、可靠、全面的接入各类客户。 对于基础网络资源较为匮乏的区域，应做好近期、中远期的网络规划，由于基础网 络建设周期长、难度大，短期内无法满足接入需求，近期可制定过渡方案，利用现有网 络资源接入客户，争取客户、占领部分市场，同时大力建设基础网络，逐步完善网络架 构，为中远期的网络建设做好储备工作；中远期根据基础网络的建设情况，逐步延伸光 缆网络，满足全面开展全业务接入的需求。 ? 适量开展有线接入的地区 对于适量开展有线接入的地区，业务量不大，可采用统一承载的思路，在接入基站 的同时，兼顾少量有线接入的业务。 这类地区需要根据基础网络现状、预期固定客户情况改造光缆网络，以基站为固定 客户接入点、利用基站接入的空余光缆或传输系统带宽接入客户。但在网络规划时应充 分考虑中远期的基站接入、固定客户接入的业务量，适度超前，避免初期网络规模、容 量过小，今后重新建设，造成投资的浪费。
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光缆网-建设策略-集团相关建设要求
? 核心层、汇聚层光缆：应采用环形结构，综合比较WDM承载与光纤承载建设 成本，根据业务需求合理设置光缆芯数，原则上一对光纤承载带宽不应低于 10G。 ? 主干接入光缆：汇聚节点至基站光缆为主干接入光缆，应以环形结构为主，在 地理条件和光纤资源受限的情况下也可采用链形结构。主干接入光缆应根据用 户规模合理设置芯数，原则上一对芯光纤承载带宽不应低于1G。 ? 末端接入光缆：基站至各类客户段光缆为末端接入光缆，可灵活采用环形、链 形、星形，根据客户分布及业务需求，按需规划光缆芯数。 分段建设、分步实施 ? 近期紧密围绕基站建设光缆网络，以主干接入光缆段落为主，以城区为重点， 进一步提高基站自有光缆接入比例，力争2009年底全国平均达到93%以上， 2010年底全国平均达到95%以上。城域网光纤利用率原则上不应低于40%。 ? 按需分阶段逐步开展末端接入光缆建设，灵活采用多种敷设方式，就近接入， 降低成本。
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M2000北向接口
OMS2600北向接口
北向接口M2000
N2000
SBC IAD GW
PBX 网管
BGCF 、HSS/SLF 、MRFC DNS/ENUM
SBC SIPAG
全业务接入网络-PON 技术介绍-部署策略
全业务接入网络-城域网络规划-数据网络规划
城域核心路由器与CMNET省网汇接路由器之间通过矩形连接实现。业务接入控制层设备与核心路由器之间通过双星型连接实现。汇聚层交换机以树型方式连接业务接入控制点。
全业务接入网络-城域网络规划-城域传送网
中国移动全业务城域传送网继续沿用核心层、汇聚层、接入层三 层结构。包括WDM、MSTP/SDH和新建分组化城域传送网 （PTN/IP RAN），MSTP/SDH与分组化城域传送网设备应独立 组网。 OTN技术是在传统WDM系统基础上，增强节点交叉调度、组网 保护和OAM管理能力，为客户信号提供波长/子波长的传送、复用、 交换、监控和保护的技术。
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全业务接入网络-城域网络规划-城域传送网
图：中小型城域传送网组网拓扑图
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全业务接入网络-城域网络规划-城域传送网
图：大中型城域传送网组网拓扑图
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全业务接入网络-城域网络规划-宽带接入网
宽带接入网分为有线宽带接入网和无线宽带接入网两类。 ? 中国移动有线宽带接入网以PON接入网为主，也可按需灵活采用以太 网交换机（LAN）、点对点光纤以太网（协议转换器等）或城域传送 网PTN/IP RAN、MSTP/SDH等。 ? 中国移动无线宽带接入网包括TD无线接入、WLAN无线接入等技术。 WLAN网络部署在有线宽带接入网的末端，提供灵活的宽带接入。主 要面向QoS和可靠性要求相对较低的普通集团客户和家庭客户的宽带 接入，提供数据、语音和视频综合业务。
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一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
业务模型 1．电路域业务 电路域可提供的主要有12.2kbit/s的语音业务和64kbit/s的电路域数据业务。这两种业务都可通过每用户忙时的话务量来描述，特征参数有以下3个： （1）忙时呼叫次数（BHCA）； （2）每次呼叫平均持续时间； （3）阻塞率，也称为服务等级QoS。 每用户的平均Erlang= BHCA×持续时间(s)/3600 语音业务的每用户的话务量的取定和用户的行为特征、运营商的建网策略目标有关，一般可取为每用户0.03Erl，CS64视频会议、可视电话等业务每用户的话务量可取为0.003Erl左右。需注意的是，对于不同等级的用户（高、中、低端用户），由于其消费能力和消费习惯的不同，实际产生的话务量尤其是可视电话业务量的差别是非常大的，对不同等级的用户话务分别建模将能得到更为细致的结果。但是考虑到业务发展初期总体业务量均不会很高，且处于简化设计流程的考虑，只取了各种等级业务量的均值作为业务模型的基础。 语音激活因子：语音业务的语音激活因子可取0.67；视频电话业务的激活因子一般取为1。具体的模型参数的取值见表3.3。 2．分组数据业务 分组数据业务的应用主要有流媒体、Web网页浏览、E-mail、监控和FTP下载等，其承载方式有CS64k，PS64k，PS144k，PS384k等4种，如图3.2所示。 无线网络规划当中直接用到的是在对各种应用的模型统计的基础上，结合各种应用的比例以及各自的承载业务类型得出的承载业务的吞吐量。因此还需要对承载速率进行建模，得到各种速率业务的参数统计值。 模型参数主要有忙时会话（Session）连接请求次数、每个会话包含的分组呼叫（Packetcall）次数、分组呼叫的平均数据量（包含若干个Data Burst）大小和激活因子等。具体取值见表3.4。
第三代移动通信系统中的业务模型 摘要：工程中要合理规划系统容量，进行系统配置，需要建立准确的业务模型从而得到有效的数据。本文根据话音用户的话务量和业务等级，结合工程上经典的业务模型参数（包括各类业务用户比例、各类数据用户数量、语音用户忙时试拨数、平均呼叫保持时间等），将话音业务和数据业务折合成综合话务量，结合系统处理能力得到系道容量，查爱尔兰公式B的表格，可以得到所需的话音信道数量。 关键词：话务量爱尔兰B表信道数信道容量 在实际的工程设计中，我们需要规划系统的容量，然后根据系统容量确定所需要的设备情况(如信道板数目等)，从而完成系统配置。在这个过程中，业务模型是很重要的一个部分。对于传统的话音业务，需要通过确定每用户的平均话务负荷和系统的忙时呼叫话务量，根据爱尔兰公式可得到所需要的信道数目，进而配置相应的设备。对于数据业务，除需要确定用户的呼叫特性外，还需要考虑数据量的到达过程。本文参照话音业务的典型参数和数据业务的到达过程，给出了工程上具体进行系统配置的例子，结合实例说明业务模型在工程中的重要作用。 在对移动通信系统的性能进行评估时，计算机仿真是行之有效的方法。为了得到有效的数据，需要针对正在研究的系统建立淮确的模型。在系统级仿真中，对系统容量的评估需要针对具体的网络应用业务进行，因为不同业务各自具有的特性会给系统带来不同的业务负荷，从而影响整个系统性能的评估。因此，有必要对第三代移动通信中可能提供的数据业务建立相应的模型，以满足系统评估和规划的需要。 我们主要针对话音业务和各种数据业务进行分析，然后分别建立相应的模型。数据业务主要包括万维网（World Wide Web）业务、文件传榆协议（File Transfer Protocol）业务、无线应用（Wireless Application Protocol）业务、近似实时的视频（Near-Real-Time Video）业务等。我们用综合话务量来计算，即先将数据业务
页眉 2商品分析模型 3商品分析的销售指标分析 二、什么是商品分析 2.1定义 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。 2.2商品分析模型 商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，在日常商品分析当中，需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型，依据分析模型得到有价值的结果。 要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 （一）、销售数据之维度 页眉 1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记 录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户 客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域 区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/区一镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。 4、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年一一季度一一月一一日一一时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年节气日时刻；农历节假日。 （二）、销售数据之指标 1、销售数量：客户消费的商品的数量。 2、含税销售额：客户购买商品所支付的金额。 3、毛利：毛利=实际销售额一成本。 4、净利：利=去税销售额—去税成本。 5、毛利率：销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其 中毛利是销售收入与销售成本的差。 毛利率=（毛利/实际销售额）X100%。 6、周转率：周转率和统计的时间段有关。 周转率=（销售吊牌额/库存金额）X100%。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 &交易次数：客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价：客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数 页眉 10、周转天数：周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数
【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋 销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。 维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？ 在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二：分析是哪个区域发生了变动？ 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三：分析是哪个渠道发生了变动？ 销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里？换句话说，是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动？每个渠道数据变动的比例各是多少？按此维度分析后，我们进一步得出结论，南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道，一个是城区的喜铺渠道，另一个是六合县城的批发市场渠道，其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道，128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。 经过以上三个维度的分析后，我们就可以确定销售数据变动的基本情况，从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据！回到案例，面对8月份销售额下滑100万的现状，经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑，其中散装巧克力下滑了40万，占比40%，128g 水果糖下滑了60万，占比60%。 整个数据分析维度的模型图如下：
这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！ 兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM 模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！ RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。
一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！ 这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。 本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS Modeler14.1，Tableau7.0，EXCEL和PPT 因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。 先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言）
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如 何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析
市场营销数据分析计算 公式 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
市场营销数据分析计算公式 产品分析工具 新产品认可度 产品生命周期PLC（ProductLifeCycle）：开发、引进、成长、成熟、衰退新产品上市速度 产品盈利率工具 存货周转率 价格决策工具 产品价格弹性工具 目标收益率工具 消费者剩余占有率工具 PSM价格敏感度测试工具 PSM(PriceSensitivityMeasurement)价格敏感度分析方法 定价工具
价格稳定度测量工具 渠道决策工具 促销决策工具 促销费用效用测试工具 目标销售额增长达成率 目标利润达成率 特价品促销带动率 付现率计算工具 返券回馈率计算工具 联合促销对比率 品牌管理工具 品牌忠诚度测试工具 品牌偏好度绩效工具 品牌认知度 品牌美誉度 英特公司的品牌价值估价法模型
Y&R品牌资产标量 USP理论及其应用 USP(uniquesellingproposition) 沃尔夫PFA购买率评估模型 斯塔齐NETAPPS评估模型 AEI（广告效果指数，AdvertisingEffectivenessIndex）指数模型 CSP（CommunicationSpectraPattern）传播幅度形态模型 直复DM有效性工具 网络投放效果测试工具 网络广告点击率 网络广告转化率 广告平均浏览时间 STARCH法 广告费用增销额 顾客回馈分析工具
退出率与提价关系工具 KANO模型 四分图模型 顾客延伸率 用户满意度CSI（customersatisfactionindex）模型 营销评价工具 9S模型 整合营销传播IMC（IntegratedMarketingCommunication)的核心思想是将与企业进行市场营销有关的一切传播活动一元化。 供应商感知模型（SupplierPerceptionModel） 销售量比较评价法 商圈饱和度工具
行业分析基本模型 第一部分： 对行业的概述、分析；从市场容量、前景、现有企业、竞争态势以及对行业发展有重要影响的因素的分析来全面了解行业的概况和潜在的机遇。 第二部分：财务分析 主要使现金流分析，从现金流量表分析看企业存在的问题和行业内企业的财务对比来寻找出行业内最具可可持续现金流的企业。在市场经济条件下，企业现金流量在很大程度上决定着企业的生存和发展能力。即使企业有盈利能力，但若现金周转不畅、调度不灵，也将严重影响企业正常的生产经营，偿债能力的弱化直接影响企业的信誉，最终影响企业的生存。因此，现金流量信息在企业经营和管理中的地位越来越重要，正日益受到企业内外各方人士的关注。主要包括： 一、现金净增加额的作用分析 对现金流量表的分析，首先应该观察现金的净增加额。一个企业在生产经营正常，投资和筹资规模不变的情况下，现金净增加额越大，企业活力越强。换言之，如果企业的现金净增加额主要来自生产经营活动产生的现金流量净额。可以反映出企业收现能力强，坏账风险小，其营销能力一般较强；如果企业的现金净额主要是投资活动产生的，甚至是由处置固定资产、无形资产和其它长期资产而增加的，这可能反映出企业生产经营能力削弱，从而处置非流动资产以缓解资金矛盾，但也可能是企业为了走出困境而调整资产结构；如果企业现金净增加额主要是由于筹资活动引起的，意味着企业将支付更多的利息或股利，它未来的现金流量净增加额必须更大，才能满足偿付的需要，否则，企业就可能承受较大的财务风险。
现金流量净增加额也可能是负值，即现金流量净额减少，这一般是不良信息，因为至少企业的短期偿债能力会受到影响。但如果企业经营活动产生的现金流量净额是正数，且数额较大，而企业整体上现金流量净减少主要是固定资产、无形资产或其它长期资产引起的，或主要是对外投资所引起的，这一般是由于企业进行设备更新或扩大生产能力或投资开拓市场，这种现金流量净减少并不意味着企业经营能力不佳，而是意味着企业未来可能有更大的现金流入。如果企业现金流量净减少主要是由于偿还债务及利息引起的，这就意味着企业未来用于满足偿付需要的现金可能将减少，企业财务风险变小，只要企业营销状况正常，企业不一定就会走向衰退。当然，短时期内使用过多的现金用于偿债，可能引起企业资金周转困难。 二、对企业现金流量来源和现金流量用途及其风险性，偿还债务和支付股利占净现金流量的比重分析 (一)企业自身创造现金能力的比率。计算公式为：经营活动的现金流量/现金流量总额。这个比率越高，表明企业自身创造现金能力越强，财力基础越稳固，偿债能力和对外筹资能力越强。经营活动的净现金流量从本质上代表了企业自身创造现金的能力，尽管企业可以通过对外筹资等途径取得现金流，但企业债务的偿还主要依靠于经营活动的净现金流量。 (二)企业偿付全部债务能力的比率。计算公式为：经营活动的净现金流量/债务总额。这个比率反映企业一定时期，每1元负债由多少经营活动现金流量所补充，这个比率越大，说明企业偿还全部债务能力越强。 (三)企业短期偿债能力的比率。计算公式为：经营活动的净现金流量/流动负债。这个比率越大，说明企业短期偿债能力越强。 (四)每股流通股的现金流量比率。计算公式为：经营活动的净现金流量/流通在外的普通股数。比率越大，说明企业进行资本支出的能力越强。
常用数据分析方法 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差
前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军，但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎：营销总经理要遥控管理庞大的营销团队，服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪，哪怕每天干25个小时，工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下，就容易迷失，做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型，帮助自己脱身庶务，联系市场实际，提升管理绩效。 营销总经理工作模型一：数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”，告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题，没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题；就要思考有没有特殊原因——比如：天气下雨造成三天发货量下滑，天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货，所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因，确实属于业绩异常，就要立刻从这个指标着手深度分析：通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品（哪个产品需要重点管理）、发现问题区域（哪个区域需要重点巡查）、发现问题客户（哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常）。除非问题非常严重，一般营销总经理的数据分析下延到直接下级（大区或者省区层面）即可，然后要求问题区域的大区经理做出解释，拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析，寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点，接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务（比如乡镇铺货）等等，整个分析流程图示如下：
方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多
第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的 线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如 相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面 （特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是 重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域 单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003 ）。
数据挖掘应用案例：R F M模型分析与客户 细分 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分 分类：| 标签： 2012-01-21 21:39阅读(16854) 这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！ 兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！ RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！
这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。 本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS ，，EXCEL和PPT 因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。 先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言） 一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的； Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G 空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足 海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别 是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵； 数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。一方面是处理费时，一方面可能就只能这台电脑处理，不能几台电脑同时操作； 多带来不同，这是我一直强调的体验。所以海量数据需要用到抽样技术，用来查看数据和预操作，记住：有时候即使样本数据正常，也可能全部数据有问题。建议数据分隔符采用“|”存储； 如何强调一个数据挖掘项目和挖掘工程师对行业的理解和业务的洞察都不为过，好的数据挖掘一定是市场导向的，当然也需要IT人员与市场人员有好 的沟通机制；
数据分析方法汇总 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P 图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析
企业运营管理与数据分析模型 课程大纲： 模块一、提出问题 ◇ 营运分析模型展示 ◇ 营运管理的目标和方式 ◇ 实践的思想，寻找差异 模块二、建立标准化管理与报表体系 ◇ 运营分析是战略执行的保障 ◇ 运营仪表盘原理介绍 ◇ 企业不同阶段的报表体系 ◇ 运营仪表盘运用的基本工具 模块三、高质量的基础数据来源于流程管理 ◇ 企业运营中数据的来源流程 ◇ 标准化建设是过程管理的基础 ◇ 流程改进的环 ◇ 建立流程管理体系 ◇ 流程管理中的风险意识 ◇ 流程改进步骤与手段 ◇ 流程管理的工具 ◇ 信息化在运营管理中的作用 模块四、经营仪表盘数据工具应用（案例） 一、市场分析（产品竞争策略） ◇ 面向竞争的市场分析与管理中的应用 如何进行市场和产品细分分析 目标市场的研究、分析和选择 产品策略的图表演绎 价格分析与对策 企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析） 案例分析与讨论 ◇ 在管理市场推广活动中的应用 市场推广活动的全程分析与管理数据分析 如何对整体促销活动进行监控和评估 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 如何利用方案工具寻求最佳市场方案 案例分析与讨论 二、运营分析（销售、财务、人力资源管理） ◇ 在销售管理中的应用 销售渠道的管理统计分析 渠道管理数据构架的搭建（资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析） 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法 有效的销售计划和销售目标设立 销售的有效计划和跟踪机制建立方式 建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型 ◇ 在财务管理中的应用 公司盈利能力趋势分析 直观、动态的预算体系建模方式 产品上市财务预测案例分析 固定资产投资判断模型 项目现金流量与投资回报模型 财务比例分析与财务模型应用 ◇ 在人力资源管理中的应用 公司员工结构多纬度分析 年度薪资预算方案模型制定 绩效驱动因素动态模型建立
企业模型分析业务流程图 1.组织结构图 2.主要业务流程图 3.系统U/C矩阵分析 4.岗位职责 制作人：翟昱
1.组织结构图 1.1 功能序 号 组织 联系的 程度 业务 研 发 部 采 购 部 生 产 部 质 检 部 财 务 部 销 售 部 售 后 服 务 部 经 理 仓 库 管 理 功能与业务1 设计* √××× 2 采购* √√××√ 3 生产* √√××√ 4 销售√√* ××√ 5 质量检查* ×√×√ 6 供应√√×√××* 7 售后服务×√√√* ×√ 图中：“*”表示该项业务是对应组织的主要业务 “×”表示该单位使参加协调该项业务的辅助单位 “√”表示该单位是该项业务的相关单位
1.2 2. 业务流程图 以采购、生产、销售为例介绍我公司的业务流程。 总经理 研发部门 研发员 设计 员 研发组长 生产部 财务部 会计 出纳员 预算员 仓库 库管员 销售部 采购部 销售员 质检部 质检员发员 售后部 接线员 报修员 审核员
2.1 材料 采购 系统分析 表格名称 ：材料采购 业务流程 存档 N 图例说明 业务处理 单位 业务处 理 表格制 作 传递 存档 收集资 料 判断 业务名称：采购 制图：翟昱 审核：袁晓娇 单位名称：top 核对：马凌 时间：2010-7-11 采购部 供应商 库管部 质检部 财务部 采购订单 审核订单 订单打印 供应商送货 收货送检 质检 验收报告 合格否 退货处理 验收处理 采购验收金额审核 应付账款系统 采购订单关闭
2.2 生产 系统分析 表格名称 ：生产管理 业务流程 合格产品 图例说明 业务处理 单位 业务处 理 表格制 作 传递 存档 收集资 料 判断 业务名称：生产 制图：翟昱 审核：袁晓娇 单位名称：top 核对：马凌 时间：2010-7-11 生产部 研发部 库管部 质检部 经理 加工通知 检查原材料数 不足采购管理 Cad 建模 组织生产 提交质检 质量检测 质检报告 分类处理 不合格产品修理加工 验收入库