数据分析与销售管理生意目标+服务目标+运作目标=绩效全面提升
一、生意分析的三把金钥匙
1、同比
2、平均单价
3、连带率
二、数据分析意义：
1、促进店铺生意提高的关键密码
2、反馈店铺生意状况的关键指标
3、分析生意的重要数据
4、制定生意提高行动的重要依据
三、主要店铺表现指标启示
6、平均单价：
四、KPI分析行动表
1、畅滞销分析：
数据分析管理操作制度 1目的和范围 对监视和测量活动以及其他相关质量活动的数据和信息按规定收集、分析，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，以及识别可以实施的持续改进机会，并与竞争对手或适用基准比较，找出差距，采取措施，作为决策和持续改进的依据，特制定本办法。 本办法适用于质量管理体系数据和信息的收集、整理、评审和利 用。 2职责 2.1综合办公室负责数据和信息的归口管理以及统计技术的选用、批准、公司培训和监督检查。 2.2各部门负责本部门统计技术的选择与应用以及相关的数据和信息的收集、整理，每季度汇总分析并报综合办公室。 2.3总经理（或主管副总经理）负责公司对数据和信息的评审和决 策。 3工作程序 3.1数据和信息是公司的资源，来自监视和测量活动以及其他有关方面，能客观地反映事实的资料和数字等信息，如市场分析、相关科技发展动态、生产计划和报表、质量和财务报表、销售报表、服务报告、过程监视和测量记录、审核和评审结果、顾客的期望等。 3.2数据和信息的分类 3.2.1与产品质量有关的数据
a）质量记录； b）产品不合格信息（包括质量问题统计分析结果，纠正和预防措施处理结果等）； c）不合格品率； d）顾客的抱怨； e）内、外部故障成本等； f）市场、新产品和新技术发展动向； g）政策、法规和标准等。 322 与运行能力有关的数据 a）过程运行的监视和测量信息（如质量目标完成情况、检验试验 记录和体系运行记录等）； b）产品实现过程的能力； c）内部审核的结论； d）管理评审的输出； x x x x 公司 200 x -08-05 批准 200 x -08-10 实施 e）生产率； f）交货期等； g）其他，如员工建议、突发事故等。 3.3数据的收集 3.3.1质量部负责收集与产品质量有关的数据、审核、评审、监视和测量数据、认证机构监督检查结果和反馈数据以及相关标准、规范的数据 3.3.2生产计划部负责收集生产计划、报表、生产率、交货期等方面的数
数据分析管理制度 1.目的和适用范围 收集和分析适当的数据，以确定压力管道安装质量保证体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。适用于对来自测量和监控活动及其他相关来源的数据分析。 2. 职责 2.1.质量检验部负责统筹公司对内、对外相关数据的传递与分析、处理。 2.2.各部门和各责任人员负责各自相关的数据收集、传递、交流。 3. 管理程序 3.1.数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。3.2.数据地来源 3.2.1.外部来源 a.政策、法律、法规、规范、标准等 b.相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 3.2.2.内部来源
a.日常工作，如质量目标完成情况、检验试验记录、内 部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记 录； b.存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； c.其他信息，如部门建议等 3.2.3.数据可采用已有的质量记录、书面资料、会议、讨论交流、通讯等方式。 3.3. 数据的收集、分析与处理 3.3.1.对数据的收集、分析与处理应提供如下的信息： a.顾客满意和（或）不满意程度 b.安装满足安全性能的符合性； c.过程、安装的特性及发展趋势； d.供方的信息等。 3.3.2. 外部数据的收集、分析与处理 3.3.2.1.质量检验部负责质量管理部门检查及反馈数据、技 术标准类数据的收集分析，并负责传递到相关部门。
对出现的不合格项，执行《改进控制管理制度》。 3.3.2.2.政策法规类信息由办公室及相关部门和各责任人 员收集、分析、整理、传递。 3.3.2.3.工程部积极与甲方进行信息沟通，以满足顾客需 求，妥善处理甲方的投诉，执行《改进控制管理制 度》的有关规定； 3.3.2. 4.各部门和各责任人员直接从外部获取的其他类数 据，应在一周内用《信息联络处理单》报告质量检 验部，由其分析整理，根据需要传递、协调处理。 3.3.3. 内部数据的收集、分析与处理 3.3.3.1.各部门和各责任人员依据相关文件规定直接收集 并传递日常数据，对存在和潜在的不合格项，执行 《改进控制管理制度》。 3.3.3.2.紧急信息由发现部门迅速报告质量检验部组织协调处理。 3.3.3.3.其他内部信息获得者可用《信息联络处理单》反馈给质量检验部。
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应
数据分析管理办法 1目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改 进,特制定本办法。 2适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4职责 4.1公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关 领导和部门报告。 4.4相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5管理内容与要求 5.1数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、 会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有 关的数据。 5.2与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ――内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例；――不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ――公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ――公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ――公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ――公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ――工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息；
服装销售数据分析与管理
服装销售数据 ●20/80法则 任何时候，20%左右的款会产生80%的销售业绩！ 80%的款式只产生20%的销售业绩！ 也就是说只有20%左右的款会是畅销款。 所以，终端销售如何管理好货品，找出其中20%的款，并让其产生80%的销售，是终端货品管理的重点。 ●253法则 很多时候，都会矛盾？！ ?款式太多，不知该重点推介销售哪些款才好？ 款式太少又不能满足客户需求，多了又照顾不过来,造成销售没有重心! ?不知道该在什么时候，实行什么样的定价策略组合?要不要打不打折呢？打几折呢？在什么时候打折呢？。 ?要做促销，可以拿多少款呢？什么时候做好？
从表中可看出： 1、加盟商综合毛利率为14%，厂家综合毛利率 为13%； 2、销售时，可以通过一定的结构式定价组合， 来实现有效销售； 3、只要抓住20%的的重点款，其他，每销售多 一件，就会产生多一份利润； 4、产生任何库存都会削弱利润水平； 现把以上试算，进行结构变换： 从以上二表试算可以看出： 1、20%的款式，是产生价值的主要货品；如何
卖好20%部分，获取最大的利益为目的。 2、50%的款式是促销的重点，通过走量来扩大 营收水平是目的； 3、30%的款式是特价，是抛库存的主要方式， 降低库存损失是目的； 4、每一部分，销售目的不一样，依据ABC法 则，采用不同的销售与管理措施； A类：20%重点款，从陈列、销售推介、 每日销售表现、每周表现到补货 等，采取重点关注， B类：50%促销款，是节假日销售主角， 是重点款组合销售的主角，需定 期、不定期推出不同形式的促销 方案； C类：30%特价款，是换季销售的主角，以清理库存，盘活资金积压为目的； 如何进行分类？ 1、需要数据的支持； 2、有终端货品管理系统支持； 3、需要有信息沟通渠道路；
数据分析管理操作制度文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）
数据分析管理操作制度1 目的和范围 对监视和测量活动以及其他相关质量活动的数据和信息按规定收集、分析，以评价质量管理体系的适宜性和有效性，以及识别可以实施的持续改进机会，并与竞争对手或适用基准比较，找出差距，采取措施，作为决策和持续改进的依据，特制定本办法。 本办法适用于质量管理体系数据和信息的收集、整理、评审和利用。 2 职责 2.1 综合办公室负责数据和信息的归口管理以及统计技术的选用、批准、公司培训和监督检查。 2.2 各部门负责本部门统计技术的选择与应用以及相关的数据和信息的收集、整理，每季度汇总分析并报综合办公室。 2.3 总经理(或主管副总经理)负责公司对数据和信息的评审和决策。 3 工作程序 3.1 数据和信息是公司的资源，来自监视和测量活动以及其他有关方面，能客观地反映事实的资料和数字等信息，如市场分析、相关科技发展动态、生产计划和报表、质量和财务报表、销售报表、服务报告、过程监视和测量记录、审核和评审结果、顾客的期望等。 3.2 数据和信息的分类 3.2.1 与产品质量有关的数据 a)质量记录； b)产品不合格信息(包括质量问题统计分析结果，纠正和预防措施处理结果等)；
c)不合格品率； d)顾客的抱怨； e)内、外部故障成本等； f)市场、新产品和新技术发展动向； g)政策、法规和标准等。 3.2.2 与运行能力有关的数据 a)过程运行的监视和测量信息(如质量目标完成情况、检验试验记录和体系运行记录等)； b)产品实现过程的能力； c)内部审核的结论； d)管理评审的输出； ××××公司200×-08-05批准 200×-08-10实施 e)生产率； f)交货期等； g)其他，如员工建议、突发事故等。 3.3 数据的收集 3.3.1 质量部负责收集与产品质量有关的数据、审核、评审、监视和测量数据、认证机构监督检查结果和反馈数据以及相关标准、规范的数据。 3.3.2 生产计划部负责收集生产计划、报表、生产率、交货期等方面的数据。 3.3.3 营销部负责收集市场发展趋势、产品销售、顾客动态及需求、投诉、退货、索赔以及竞争对手相关的数据。
店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
店长必学：店长必须要会的数据分析 店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。 一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。 2）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3）营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数
6)盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。 二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利
基于EXCEL 的精细销售管理、数据分析 课程设计： 当您面对千变万化的市场和复杂的公司运作，就如同面对一架庞大的飞机，哪里是您的速度表、高度表、油量表、转速表；下一步的操作会带来什么样的结果；您的油管是否有漏洞；飞行方向是否正确；这些靠拍脑袋已经很难有把握掌控了。如何从纷乱和过分的数据中寻求可靠的依据，建立您的仪表盘，通过利用现有的数据记录用简单易行的统计、分析、预测工具功能（office 软件自带），让您在轻易间洞察秋毫……这些您全都知道，而且很容易掌握，只需要您的加入。 课程对象：营运部、财务部、商品企化部、销售管理部、销售及需要做产品分析和销售报表的相关人员。 课程收益： 1. 您可以知道您的赢利和成长性客户、供应商、产品在哪里； 2. 您可以在保持销量的同时，调整您的客户、产品结构，针对不同的客户群采用不同的市 场策略； 3. 您可以有把握的预测未来的销量趋势，合理制定供应商调整策略、货架调整策略； 4. 您可以直观地掌握产品的销售走向，并制定相应的产品调整策略； 5. 您可以量化促销和销售的关系，对促销进行有效管理； 6. 您可以有效跟踪促销效果和竞争对手价格动态，适时调整销售政策； 7. 您可以直观地掌握采购品种的价格、销量、竞争对手倾向走向，并制定相应的采购策略； 8. 您可以跟踪您的收银通道资源利用效率，合理控制人力资源； 9. 您可以分析客户购买习惯，合理调整品类地域布局和人流规划； 10. 您可以知道您的销售管理人员和采购人员的行为模式，适时调整人员结构，提升人力资源效 率； 11. 您可以跟踪您的工作进程和结果分析，改善您的工作； 12. 您可以掌握建立销售管理与分析的模型的方法，关键是掌握分析思路和纬度； 13. 您可以通过学习行业内其他公司的管理案例，启发管理思路； 14. 您可以把您平时工作中的疑难问题带到开课现场，快速找到解决方法； 15. 如果愿意，用贵公司的数据模型做分析也可以： 您就可以得到以下营销管理分析模型：（请准备1G以上U盘） 产品上市价值链分析模型
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
商品品类管理及工作流程 （一）商品品类管理 1、商品品类的概念。品类是指一组易于区分、能够管理的商品或服务。从消费者角度来看，这是一组在满足其某一方面需求时可以相互联系或相互替代的产品。在确定商品品类时，要围绕满足顾客需求的目标达成三个基本目的：一要可识别，二要可规划，三要可操作。品类还可以进一步细分、对供方来说，每一品类应达到既定的但却是存在差异的经营目标。 2、商品品类管理的概念。商品品类管理是指分销商和供应商把所经营的商品（产品或服务）分成不同的类别，把每类商品作为企业经营的基本活动单位进行管理的一系列相关活动。以品类为业务单元的管理流程，通过向消费者提供超值的商品和服务来提高企业的运营效果。通过商品品类管理，可以从整体上使产品供应链更有效率。从短期来看，会有更高的回报，从长远来看则会有更好的生产及运营基础。对零售商来说，实施品类管理会得到很多的好处：更能迎合消费者要求；能大大减少脱销的现象；能增加品类营业额及利润；更容易评估新商品；可以更有效运用资源。对供应商而言也可以得到一些好处，如可以更深入地了解消费者；清楚地了解强弱商品的分布；通过品牌评估而增强商品在整体中的表现；可以为将来的新品研究准备资料和 数据。
商品品类管理的实施包括六个步骤：业绩衡量系统、供应商关系、组织能力、信息技术、品类管理战略及业务流程，其中，品类管理战略及业务流程是核心部分。国内一些零售企业一般是通过四个步骤来完善品类管理的，即现状评估、品类管理基础设计、品类管理初期测试以及品类管理全面推广。 3、商品品类管理的决策分析。商品品类管理的决策分析内容包括品类优化分析、促销分析、定价分析、新品分析和利润分析。品类优化分析是根据零售客户自身的销售份额数据及市场的销售份额数据对品类中的各规格进行分析。针对各规格在零售客户及市场的不同表现情况作出不同的建议，确定其日后的经营计划。促销分析是通过对以往促销记录的对比分析，从而提高促销的有效性，得到最好的销售回报。定价分析，同样也是零售客户面对市场作出有效反映的决策支持。新品分析要利用新品的许多指标，如推出厂家的情况、推出时伴随的广告力度、促销支持等信息，来对每个新品作出量化的分析，从而为零售客户是否接收这种新品以及怎样对新品进行资源分配提供科学的建议。利润分析不仅属于财务的范畴，而且也是品类管理进行到高层阶段所治理解决的问题。通过个规格的利润产出分析、不同促销形式的利润产出分析等，从另一个角度提供决策分析。 （二）商品品类管理的工作流程 1?确定行动计划。品类管理是一个完善而系统的项目，需要不同部门的相互协作并明确共同的目标--充分利用有限的货架资源，使每一寸资源都能最大
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
Excel 使用技巧 五、数据分析和管理技巧 1.管理加载宏 2.在工作表之间使用超级连接 3.快速链接网上的数据 4.跨表操作数据 5.查看E XCEL中相距较远的两列数据 6.如何消除缩位后的计算误差（微软O FFICE技巧大赛获奖作品） 7.利用选择性粘贴命令完成一些特殊的计算 8.W EB查询 9.在E XCEL中进行快速计算 10.自动筛选前10个 11.同时进行多个单元格的运算（微软O FFICE技巧大赛获奖作品） 12.让E XCEL出现错误数据提示 13.用“超级连接”快速跳转到其它文件 一、数据分析和管理技巧 1.管理加载宏 Excel包括各种特殊作用的加载宏，它们使用自定义的函数、向导、对话框和其他工具，扩充了工作表的基本功能。默认情况下，每个加载宏都配置为在第一次使用时安装，也就是说在第一次需要某个加载宏时，都要找Office光盘安装，这是非常麻烦的事。为了避免这种情况，你可以一次性将以后可能需要的加载宏安装，或者全部安装它们。单击“工具→加载宏”，出现“加载宏”对话框，选择可
能对你有用的加载宏，如“分析工具库”、“规划求解”、“条件求和向导”等，单击“确定”，Excel会提示所选加载宏尚没有安装，询问是否现在安装，选择“是”，然后插入Office安装光盘完成安装。不要在每次启动Excel时加载每个加载宏，因为这样将减慢启动过程，而且每个加载宏都占用了大量的内存。建议你将“自动保存”加载，井设置适当的“自动保存时间间隔”，这样在Excel使用过程中能自动创建备份文件，避免了掉电时丢失尚未保存的文件内 容。 2.在工作表之间使用超级连接 首先需要在被引用的其他工作表中相应的部分插入书签，然后在引用工作表中插入超级链接，注意在插入超级链接时，可以先在“插入超级链接”对话框的“链接到文件或URL”设置栏中输入目标工作表的路径和名称，再在“文件中有名称的位置”设置栏中输入相应的书签名，也可以通过“浏览”方式选择。完成上述操作之后，一旦使用鼠标左键单击工作表中带有下划线的文本的任意位置，即可实现Excel自动打开目标工作表并转到相应的位置处。 3.快速链接网上的数据 你可以用以下方法快速建立与网上工作簿数据的链接: 1.打开Internet上含有需要链接数据的工作簿，并在工作簿选定数据，然后单击“编辑→复制”命令; 2.打开需要创建链接的工作簿，在需要
在经营过程中时常会遇到以下几方面的困惑： ? ?? ?1、单店业绩已经很好了，但是总是觉得商品的陈列米数永远不够，坪效（或米效）一直不理想。 ? ?? ?2、门店的经营SKU（品项数）已经很多了，已经琳琅满目了，消费者还是反映买不到商品。 ? ?? ?3、商品陈列布局已经尽量以顾客为本了，顾客还是反映找不到商品。 ? ?? ?根据本人在实践中分析发现，造成以上的经营困惑主要是由于商品的SKU结构不合理 所致，由于一味追求SKU的齐全，而忽略了由于商品单品过多，就增加了顾客的选购难度；由于忽略了门店SKU的管理，造成无效商品大量充斥排面，占有有限的陈列资源，造成坪 效（或米效）、品效过低，由此进行SKU的动销情况调查与分析就显得更加重要。 门店SKU分析目的 ? ???1、了解门店实际品项数的动销情况，找到不动销商品SKU的占比。 ? ???2、有助于实施公司品类管理战略。 ? ???3、了解门店商品结构情况。 ? ???4、通过SKU的分析与调整，提高门店的坪效、米效、品效。 门店SKU分析步骤 第一步：按照小分类制订SKU动销情况分析表。 第二步：到系统报表中找到需要分析的时间段最后一天的SKU总数和动销SKU数分别 填写在分析表中。 第三步：进行数据的的分析： 1、动销率的计算公式：动销率=动销SKU/实际SKUX100 动销SKU———在某个会计期间的有销售记录的单品数量，其中包括销售后立即退货 的一种账面体现的零销售现象。 实际SKU———在某个会计期间期末的实际库存单品数，不包括已经是零库存的商品，但是包括负库存的商品。 2、动销率说明的问题：某个分类在特定的时间段内销售的单品数占该分类特定会计期间期末的库存SKU的比例。 3、理解动销率的误区： （1）动销率越高越好 （2）动销率等于100%就是正常，动销率小于100%就是滞销商品惹得祸。
内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施
3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理
数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合
项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ——公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ——公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ——公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ——公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3 与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ——工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息； ——与产品有关的要求的确定和评审的数据和信息（次数、内容）； ——与采购过程有关的数据和信息： · 合格供方（物资和工程）名录动态信息和数据； · 供方对产品实现过程及工程最终各项参数的影响情况有关的数据，包括缺陷数、不合格品数、安全隐患数、隐患整改数等包括质量、职业健康安全和环境的各项参数、数据。 5.4.4 相关供方投入的资源，如劳动力、机械设备、监视和测量装置等配置及其变化的数据和信息； 5.4.5 工程项目的工期数、里程碑进度、调试进度、并网日期和移交生产日期等技术经济指标数据； 5.5 与产品的监视和测量有关的数据（工程部、生产准备部和相关职能部门收集） 5.5.1 与工程质量、职业健康安全和环境等验评结果有关的数据 ——单位工程和分部分项工程验评结果数据，计算合格率、优良率； ——汇总受监焊口数、抽监比例、焊口抽检一次合格率、优良率。 5.5.2 与不合格品控制有关的数据
数据统计分析制度 第一章数据分析 第一条为证实质量管理体系的适宜性、有效性及识别改进的机会，公司收集并分析适当的数据、将数据作为一种信息，加以充分利用并建立数据分析制度。 第二条数据分析应反映以下方面的实际情况： 一、质量管理体系的有效性和效率或质量目标达到的程度； 二、过程质量及其趋势； 三、产品质量分析； 四、顾客满意/不满意的调查统计分析； 五、供方产品的质量状况。 第三条各部门管理人员在收集和整理必要的数据后可采用诸如“调查表”、“因果图”、“统计图表”等适宜的方式对数据进行分析，对产品实现过程中和质量体系运行中出现的问题进行调查分析，达到持续改进的目的。 第四条数据的来源 一、外部来源 (一)政策、法规、标准等； (二)政府机构检查的结果及反馈； (三)市场、新项目、新技术发展方向； (四)相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 二、内部来源 (一)日常工作：如质量目标完成情况、检验记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录； (二)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、
纠正预防措施处理结果等； (三)紧急信息，如出现突发事故等； (四)其他信息，如员工建议等。 第五条数据的收集、分析与处理 一、品控部负责： (一)公司质量目标完成情况评价，各部门负责本部门质量目标完成情况评价，形成的记录由品控部存档，可作为管理评审的输入。 (二)负责对采购不合格品进行统计分析，统计结果应作为对“合格供方”进行动态管理的依据。 (三)对二氧化碳产品的碳氢化合物总量应用统计图表进行统计分析。 (四)每年组织相关部门进行顾客满意度调查。 二、预处理车间负责：按月将玉米油毛油残溶、粕残油、玉米面粒度指标制成曲线进行分析控制。 三、酒精车间负责：根据生产运行和工艺指标完成情况，每月对主要工艺指标如糖度、糖化率、残总糖、酒份、挥发酸、酵母数、粉浆PH值等根据需要进行2项以上分析，以工艺指标报表数据制成曲线图，检查过程是否处于受控状态。 四、饲料车间负责：以工艺指标报表数据制成曲线图，对饲料产品水分指标进行统计分析。 五、酒精饲料车间负责：每月对工艺指标如糖度、糖化率、残总糖、酒份、挥发酸、酵母数、粉浆PH值、饲料产品水分等根据需要进行2项以上分析，以工艺指标报表数据制成曲线图，检查过程是否处于受控状态。 六、电站车间负责：
数据分析管理办法 1 目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改进，特制定本办法。 2 适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3 规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4 职责 4.1 公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2 公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3 各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关领导和部门报告。 4.4 相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。
5 管理内容与要求 5.1 数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有关的数据。 5.2 与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3 与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ——内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例； ——不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4 与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1 与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2 与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集）
营销总经理的业绩数据分析模型－－营销总经理的工作模型（一） 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：