超市销售数据分析五大方面
7年多的零售职业生崖，经历了很多的销售数据的分析及行动
计划，超市的周报即每周汇总、统计各个部门销售数据的报表，其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比，周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划。面对这样一张报表，如何能在这些繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的，报表的分析主要从以下几方面入手。
一、销售额分析：
首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措
二、毛利率分析：
从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18％，标准超市的毛利率在16～20％，
便利店的毛利率可能会在22％左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。
三、贡献毛利率分析：
部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑．就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。
四、提高毛利率：
报表可以有效地提高毛利率。如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13％，低于预计毛利率15％，而其中休闲食品的销售构成为13.71％，但是毛利率为11％，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲
食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。有效提高毛利率的方法为：(1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a．毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多；b．毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品；(2)降低低毛利率部门的构成比；(3)提升高销售构成比部门的毛利率；(4)若有构成比相同的部门，应发展高毛利率的商品。但是不能完全绝对为了提高综合毛利率，而使销售构成比下降。要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合，能够满足顾客的各种需求，使综合毛利有所增长。
五、经营指标：
超市情况设定经营指标及达成率，以决定商品的库存。各部门商品的库存是否适当，库存是否能有效发挥效率等，这种商品成绩判定的指标我们谓之交叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率；交叉比率最少也要确保在200。如果为100，是指得到与商品投入资本相同数额的毛利，如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话，就谈不上效益了。各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定，然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额，计算其应有的库存量。计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元，销售占比b为15.7％，交叉比率c为133％，目标毛利率d为15％，那么贡献毛利率为
e=b×d=15.7％×15％=2.355％，目标周转率f=c／d=133／15=8.87次，目标库存g=a／f=154／8.87=17.36万元。
周报表作为过去时间段的报表，通过分析，我们应大胆而有预见性的预测，以使我们的超市周报起到真正成为经营决策及行动计划的来源，使超市的每一项决策都脚踏实地，真正做到数据化、科学化，周销售数据分析决定超市行动计划成功的关健。
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数据分析的思维技巧 在我对数据分析有限的认识上（因为无知到没有认知），往往会看到一些秀技性的数据分析图表，以及好看的词云等等。年少无知的我，只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽，真牛逼”，然后在被秀了一脸后，并没有明白对方想说什么，空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的，也是洗脑的一种重要手段，洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了，你的分析是为了干啥，通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法： 一、象限法 就是划定几个坐标轴，让每一个数据在象限中找到自己的角色，比如打工这个事吧，就是要让你忙，就是要给你一堆事，于是重点出来了，这么多事孰重孰轻，孰急孰缓，跟打工皇帝学时间管理，事情要按照紧急程度和重要程度进行划分，以此给自己做事排序。 二、多维法 从个人理解来看，多维法和象限法联系紧密，无非就是象限法之间的界限清晰明显，多维法之间的维度不是严格意义的隔开，比如高度、富有、颜值，这到底算象限分类还是维度分类，或者说当象限多了，采用多维来理解效果更好，比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些，维度与维度之间是有相对联系的，虽然不是那么绝对，但是也不是完全不相关。
但是多维法呢，正是由于维度与维度之间的关系，会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真，最典型的例子是田忌赛马，上中下三个维度的马均是齐王更厉害，那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到，但是通过男女入取率判断性别歧视合适么，每个学院的女生录取率都高，但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现，那么这到底是哪种性别歧视呢，数字不会骗人，但是分析洗脑会骗人，分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论，可以通过切方块的方式，不断缩小分析的维度，不断深入挖掘，可以有效了解真实情况。 三、假设法 数据分析对下是有一系列材料做支撑，对上是为决策或了解情况提供支撑，只有下面有素材，才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了，如果没有材料做支撑，那怎么办。简单，没有条件那就为它创建条件嘛，我先假设一个基础，然后根据这个基础大肆分析，水平体现出来了，偏好结论也体现出来了，其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的，有的就是一个感觉，有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路，虽然不是严格意义的1+1=2，但是可以严谨告诉别人1+1>1，而且面对那么多的未知，不将几个未知进行假设，如何区解决更多的未知。 四、指数法 一直觉得，指数法是一个装逼指数最高的方法，首先指数就已经狠专业了，在专业的基础上进行专业的分析，还有什么更专业的事情么。但是
五大思维能力之教学策略探索（上） 文／东方之星幼儿教育研究所刘卿陈丽梅东方之星的思维课程直接指向五种思维能力——理解力、判断力、记忆力、解决问题能力和创造性思维能力的培养，这五种能力也是幼儿园其他一些课程非常关注的领域。本文通过对五大能力教学策略的一些分析和讨论，希望能帮助教师更好地把握思维课程中能力培养的关键要素，更有效地实施课程。 一、理解力 理解力是五种能力中最基础的一种，在学前期，很多教育活动的目标都指向理解力的培养，例如理解某种类别（如三角形）、关系（如方位关系）、规律（如对称）等。 1．归纳与总结 鉴于学前儿童的思维特点，在发展理解力的时候，大都遵循“先操作，后总结”的方式。如，在《图案乐园》这个游戏中，要学习“对称” 的排列规律，不是直接由教师讲解，而是先让幼儿用材料进行按规律填补空白的操作，再总结图案的排列规律。所以归纳总结是发展理解力的一个重要策略。课程中经常会出现这样的情况：活动上得热热闹闹，幼儿操作得也很好，操作完了戛然而止，总让人感觉少了点什么。幼儿对事物的感知往往是在感性层面的，怎么把这种感性层面的认识上升到理性层面，使幼儿产生更一般化的概念呢？归纳与总结必不可少。而有效的归纳与总结应把握以下两个要点。 对认知点的理解与提炼。既然是理解的活动，对于要认知的目标，教师自己一定要完全掌握。如认识正方形，归纳总结的时候要提出哪些要点，正方形有哪些特征，这些内容在课前教师就应该整理提炼好。虽然幼儿园不同于小学教育，不需要去严格地解释概念和定理的定义，但是不能完全凭感觉走，对概念等随意解释，而要给幼儿一个科学的认识。所以教师在开始活动前，要翻一翻教科书和相关资料，总结和提炼一些要点，这是一个非常必要的过程。 转化为通俗的语言表述。认知点往往是一些抽象的概念、规律，对于幼儿来说，要转换为他们能理解的通俗的表述。如，在《图形娃娃》这个游戏开始的活
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
超市销售分析报表标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
超市销售分析报表 商品周转率 1、什么是周转率 所谓周转率即是指商品从入库到售出所经过的时间和效率。衡量商品周转水平的最主要指标是：周转次数和周转天数 2、计算方法 周转次数指一年中，库存（配送中心和店铺）能够周转几次，计算公式为： 周转次数=销售额/平今年库存额 平均库存=（期初库存+期末库存）/2 周转天数表示库存周转一次所需的天数，计算公式为： 周转天数=365天/周转次数 3、商品周转率的不同表示法 由于使用周转率的各不相同，可按下列各种方法，来斟酌变更分子的销售额和分母的平均库存额。 ⑴用销售来计算，这种方法便于采用售价盘存法的单位。 ⑵用成本来计算，这种方法便于观察销售库存额及销售成本的比率。 ⑶用销售量来计算，这种方法用于订立有关商品的变动。
⑷用销售金额来计算，这种方法便于周转资金的安排。 ⑸用利益和成本计算，这种方法以总销售额为分子，用手头平均库存额为分母，且用成本（原价）计算，使用此方法，商品周转率较大，这是由于销售额里面多包含了应得利润部分金额的缘故。 商品周转率的方法算式 1、商品周转率数量法：商品周转率=商品出库综合／平均库存数 2、商品周转率金额法： 商品周转率=全年纯销售额（销售价）／平均库存额（购进价） 商品周转率=总进价额／平均库存商品（购进价） 商品周转率=销售总额／改为销售价的平均库存额 3、商品周转周期（天） 商品周转周期=（平均库存额／纯销售额）×365 主管人员或负债具体工作人员可以根据这5个公式来计算不同种类、不同尺寸、不同色彩（颜色）、不同厂商或批发商的商品周转率，调查“销路较好”和“销路欠佳”的伤心，一次来改善商品管理并增加利润。 提高商品周转水平是一个系统工程，核心是两个内容。一个是有效的商品评价体系，如进行2／8分析或／ABC分析，进行商品的汰换，剔除滞销品；采用商品贡献率比较法（商品贡献率=销售占比×毛利率）衡量商品的重要程度；通过品类管理技术的应用来改善商品结构，加强库存管理等。另一个是提高供应链的速度，包括建立完善信息管理系统，提
数据分析能力的8个等级 并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1. 固定报表 回答: 发生了什么？什么时候发生的？ 示例：月度或季度财务报表 我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。 2. 即席查询 回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？ 示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。 即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。 3. 多维分析 回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？ 示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。 通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。 4. 警报 回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？ 示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。 警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS 订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。
5. 统计分析 回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？ 示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。 这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？ 示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。 预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。特别对于供应商来说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积压。 7. 预测型建模 回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？ 示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP 客户会对特定度假产品有兴趣。 如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出解答。 8. 优化 回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？ 示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，请您来给出IT 平台优化的最佳方案，以满足每个用户的需求。 优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。
读书笔记｜《数据分析思维：分析方法和业务知识》 ● 笔记 ●第1篇方法 ●第1章业务指标 ●如何理解数据 ●弄清楚每一列的含义 ●对数据进行分类 ●用户数据：我是谁 ●性别 ●年龄 ●地区 ●行为数据：我做了什么 ●点击某个菜单的次数 ●分享量 ●收藏数 ●产品数据：卖什么 ●文章标题 ●日期 ●阅读量 ●常用的指标 ●用户数据指标 ●日新增用户数 ●一个产品如果没有用户增长，，用户就会慢慢减少 ●活跃率 ●= 活跃用户数/总用户数 ●日活跃用户数 ●周活跃用户数 ●月活跃用户数 ●注意：统计人数要去掉重复的数据，同一个人在一个区间里面只计算一次 ●留存率
●= 第1天新增用户中，在第N天使用过产品的用户数/第1天使用过产品的用 户数 ●次日留存率（N=2) ●第7日留存率（N=7） ●第30天留存率（N=30） ●为什么关注留存 ●留存可以评估产品功能对用户的粘性 ●留存低 - 粘性小 - 就要找到用户流失的原因 ●行为数据指标 ●PV - Page View 访问次数 ●UV - Unique View 访问人数 ●转发率 ●= 转发某功能的用户数/看到该功能的用户数 ●转化率 ●店铺转化率= 购买产品的人数/到店铺的人数 ●广告转化率= 点击广告的人数/看到广告的人数 ●K因子 - K factor ●平均每个用户向多少人发出邀请*接收到邀请到人转化为新用户的转化率 ●当K>1时 - 新增用户数就会像雪球一样增大 ●当K<1时 - 新增用户数到某个规模时就会停止通过自传播增长 ●产品数据指标 ●总量 ●成交总量 ●成交数量 ●成交总额GMV - Gross merchandise volume - 流水 ●= 销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额 ●访问时长 ●人均 ●人均付费（ARPU 或客单价）= 总收入/总用户数 ●ARPU - Average revenue per user ●付费用户人均付费（ARPPU) = 总收入/付费人数
一、商品分析的主要内容 1 什么是商品分析 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
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—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——季度——月——日——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－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）×100%。 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）×100%。 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。 8、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
超市销售数据分析标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
超市销售数据分析主要从以下几方面入手： 销售额分析? 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措 毛利率分析? 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 贡献毛利率分析 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。 提高毛利率 如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为13.71%，但是毛利率为11%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和
儿童思维的五大特点 /h1 特点一、模仿思维 孩子喜欢模仿,这可不是他的错,因为这是他的思维特点所决定的。听听这个有趣故事:尼克和他的爸爸一起去探望祖母。火车上,尼克时时把脑袋伸出窗外。爸爸说:“尼克,安静些!别把脑袋伸出窗外。”但尼克仍然把脑袋伸出去。于是爸爸很快地拿掉了尼克的帽子,飞快地把它藏在身后,说:“看,帽子被风吹掉了。”尼克害怕了,他哭了,想找回帽子。爸爸说:“吹声口哨,帽子或许就会回来的。”尼克凑到车窗外,吹起了口哨。爸爸很快地把帽子放到尼克的头上。“哦,真是个奇迹。”尼克笑了。他很高兴,模仿爸爸的动作,飞快地拿掉爸爸的帽子丢出窗外,“现在该轮到你吹口哨了,爸爸!”他快活地说。小尼克以为爸爸的帽子也能找得回来呢。孩子学习的方式主要是在模仿。他们的模仿能力是很强的,但只是简单地模仿。所以在孩子面前,你要更好地约束自己,避免那些不好的坏习惯让孩子模仿。 特点二、单向思维 如果你教给孩子1+1=2,但你千万别认为他已经懂得2-1=1,因为他只能从左边推到右边,不能从右边推到左边。又如,两只同样矮而宽的杯子装着同样多的水,其中一只杯子中的水被倒入另一只高而窄的杯子里,那么让孩子比较哪个杯子里的水比较多时,可能就会出现高而窄的杯子里水多的时候,因为这时他还不能很好的利用运算来解决问题,而利用的只是他们仅有
的直观经验。所以在传授孩子知识时不能想当然地认为他也能自己做一些逆向思维。 特点三、形象思维 你在孩子简单运算的时候,比如还是1+1=2,知道1+1为何等于2对于孩子来说是一个质的飞跃。如果您说一支铅笔加上一支铅笔,等于两支铅笔;一个苹果加上一个苹果等于两个苹果,他知道了1+1=2的道理,但以后他在算1+1=2的时候,也还是要借助实物的。经过形象思维的积累,他才能从一个一个的实物中提取出抽象的数字概念。所以在教宝宝学数学更要利用直观教具,让幼儿自己从实物中得到抽象概念。 特点四、主次不分 有这样一个小笑话,杰克放学回家,母亲看见他满脸血迹,就问道:“杰克,你又打架了?怎么丢了两颗牙齿!”杰克急忙说道:“妈妈,牙齿没有丢,我把它们放在口袋里了!”可见,孩子完全没有搞清楚妈妈的意思,妈妈责备的是他又和别人打架了,他却说牙齿没有丢。从孩子的观念来看,牙齿确实没有丢,因为丢的意思对他们来说是找不到了,不见了,而他的牙齿还放在口袋里这能算丢吗?还有一则笑话,也能说明这个问题。一个母亲对孩子说:“留神别吃下苹果里的虫子。”宝宝说:“为什么我要留神呢?该让它留神我才是。”这才是孩子的可爱!所以,幼儿说话抓不住问题的关键,父母要保持足够的耐心来倾听。 特点五、单维思维
数据分析必备的三大能力体系 这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。 数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出： 1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体 的、系统的思维框架； 2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领 域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。 这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。 一、数据分析价值观 如何让数据分析真正发挥价值？我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。
做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面，企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。 如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。
做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。 当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。
服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货
350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。
超市销售数据分析 7年多的零售职业生崖，经历了很多的销售数据的分析及行动计划，超市的周报即每周汇总、统计各个部门销售数据的报表，其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比，周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划。面对这样一张报表，如何能在这些繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的，报表的分析主要从以下几方面入手。一、销售额分析:首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措。二、毛利率分析:从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13~18%，标准超市的毛利率在16~20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。三、贡献毛利率分析:部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如:肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡
五种简要分析数据的方法无论是负责管理的同事还是销售一线的小伙伴，都会发现数据分析的重要性， 但是在工作中，我发现很多小伙伴们都不太会处理数据，更不会明白数据取经团小伙伴们做的大量“数据清洗”工作，当然中间可能涉及到编程，数据取经团小伙伴们的能力可是杠杠的，我作为外行，是不敢班门弄斧的，如下从管理和销售方面简要讲讲我的数据分析方法。（感谢统计学老师） 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面一一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 一、【对照】 【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉
图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。 这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选产品丶监控增量等，这些过程就是在做【对照】，决策BOSS们拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。呜呜，虽然法律增量少，好歹还是在涨啊 二、【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析拆分不等于分析，呃，分析包含拆分，拆分能帮助我们找出原因（这简直是终极意义啊）。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。很多小伙伴都会用这样的口吻：经过数据拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的？
五大思维模式 初中品德课运用的“五大思维”主要有并列、因果、辩证、层进、混合五种思维，其中并列思维便于掌握，使用频率最高。 辩证思维 例题一： 2014年“冰桶挑战赛”活动的视频在微博上热传。所谓“冰桶挑战赛”就是要求参与者在网上发布自己被冰水浇遍全身的视频内容，然后便可要求其他人来参与这一活动，目的是让更多的人知道被称为“渐冻人”的罕见病，希望达到募捐善款的目的。这种以游戏的方式来宣传救助罕见病“瓷娃娃”的活动，引起了很多人的响应。 当活动来到你身边时，你会参与吗？请说说你的理由。 答案一：我会参与“冰桶挑战赛”活动。我们生活的社会是一个互帮互助的社会，更应该是一个人人互相关爱的社会。在参与社会公益活动的过程中，我们既承担着社会责任，又在帮助他人，并使自己的价值在奉献中得以提升，还会带动更多人参与进来，积极投身公益事业。这是对生命的尊重和肯定。我们在维护他人生命健康的同时也提升了自己生命的价值。这有助于和谐社会的创建，密切了人际关系，符合社会主义核心价值观的要求，是精神文明创建活动的又一种形式，值得肯定和提倡。 答案二：我不会参与“冰桶挑战赛”活动，这不符合公益活动的初衷。参加公益活动是每个公民的责任和义务，但是公益活动应该是内容大于形式，而追求形式上的夺人眼球，违背了公益事业的宗旨。但是参与的人只是为了娱乐游戏，哗众取宠，并没有转化为关爱“渐冻人”的实际行动，这样使实际救助效果大打折扣。“冰桶挑战赛”也不是合适每一个人，对体质偏弱的人会造成伤害。而且冰水的制作要耗费大量的资源，这也不是活动的初衷。另外，个人的力量是有限的，救助更应该需要国家、社会发动各方面的力量，而仅仅靠这个活动来救助是很有限的。应该采用更为积极有效的方式来投身到救助活动中，真正使“渐冻人”感受到社会的温暖和保障。 例题二： 现代社会，宠物狗作为人类的亲密伙伴，已经成为许多人的“家庭成员”。在很多小区，闲暇时人们“遛狗”成了小区一景，甚至有的小区专门建立了“遛狗小区”。实施一段时间后，人们褒贬不一。 你赞成建立“遛狗专区”吗？ 答案一：赞成。这是一种人与人之间宽容、理解、与人为善的表现。遛狗是一种正常的生活情趣，可以排遣寂寞，可以健身娱乐，有益身心健康。建立遛狗专区，可以让更多的人更好地享受遛狗的乐趣，同时也可以避免宠物伤人，减少遛狗对小区交通、环境的影响。 答案二：不赞成。这样做并不能真正解决“遛狗”所产生的问题。遛狗是一种健康的生活情趣，但是建立遛狗专区，无形中剥夺了其他人的权利，压缩了其他人的生存和生活空间，而且，建立遛狗专区，并不能杜绝一些人在遛狗专区外遛狗，狗也难免越界跑到遛狗专区以外，这样，反倒使“遛狗区”无限扩大，不如不设立。总之，设立无法律依据，有侵权嫌疑，实施操作难度大，不赞成这种做法。 例题三：
超市销售数据分析 Prepared on 24 November 2020
销售额分析 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措 毛利率分析 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18%，标准超市的毛利率在16～20%，便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 贡献毛利率分析 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：
肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。 提高毛利率 如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13%，低于预计毛利率15%，而其中休闲食品的销售构成为%，但是毛利率为11%，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。 有效提高毛利率的方法为： (1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a.毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多;b.毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品; (2)降低低毛利率部门的构成比; (3)提升高销售构成比部门的毛利率;
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
企业家应具备的五大思维 企业家是运用智力、精力、能力对自己投资或受聘的企业，进行经营管理并创造经济和社会效益的卓越的企业管理者。 当今市场，千万企业你方唱罢我登场，各领风骚三五年，竞争日益激烈，形式更加纷繁复杂。那么，企业间的竞争靠的是外化的品牌、广告、形象、公关、服务吗?靠的是更加深层的战略、资本、商业模式吗?回答是否定的，这些都是企业经营活动的必不可少的手段。企业间竞争的真正核心是创造并运用这些经营手段的企业家思维。那么，当今企业家应该具备什么样的思维，笔者认为，一个企业家的思维，既有与各行业卓越人士相同的追求卓越，不断超越自我的思维特征，更有经营企业的特殊思维。主要有共赢思维、超前思维、整合思维、危机思维、哲学思维五种形式。 共赢思维 企业家在思考企业生存和发展时，不是孤立的从企业自身的利益出发，而是寻求为同行业、同地域企业做大做强的宏观战略与策略，然后通过企业自身的努力，获得自己应有的份额，而不是思考如何将竞争对手置于死地。 好记星在2004年开发市场时，确定了“要把市场总量放大、从原有的品牌中分掉一些市场、颠覆整个市场格局”的三条策略，最终目标是：成为电子词典市场老大，成为学生英语教育市场老大。 为此，他们从当时市场三大主力品牌好易通、记忆宝、文曲星中各取一个字，即好易通之“好”，记忆宝之“记”，文曲星之“星”，创造了一个“兼济天下”的品牌--“好记星”。从2004年5月启动市场以来，他们强化“学英语，单词是关键”的差异诉求，“一台好记星，天下父母情”的情感诉求，配以央视黄金时段的广告发布，保健品式整版报纸广告的广告模式，电视购物与终端POP双管齐下的渠道策略，使英语电子词典市场迅速升温。不仅好记星旺销，也带动了老品牌的销售，同期还涌现出乾坤英考王、e考通、e百分、ee星、诺亚舟新品牌电子词典。经过3年，好记星牢牢的坐上了英语电子词典头把交椅。2004年销售额2亿，2005年12亿，2007年达到创纪录的20亿。 当今市场，任何企业都无法独占，与其时时想着对手，把精力、手段、财力放在吃掉同行上，不如把精力、手段、财力放在把市场做大上，蛋糕做大了，企业分得的那份数量自然会增加，同行业的企业也可以从中获益，成为真正的竞争队友。如果击垮了竞争对手，既失去了竞争者，也失去了激励者。如同体育场上的长短跑竞赛，如果没有跟跑者，一个人的跑步，既孤独，也寂寞，很难创造好的成绩。有了跟跑者的追逐，跑在前面的运动员，哪敢掉以轻心。其实共赢思维的本质就是“利人”思想。华人首富李嘉诚在总结自己从商心得时说：做生意要“打出以利人为先的牌”，“小利不舍，大利不来”。透过李嘉诚的心得，我们可以看到，李嘉诚之所以成为华人首富，其共赢思维更是重要因素之一。 因此，新世纪企业家要想在市场上获得更大的份额，一定要树立“利人利己”的共赢思维，
通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理） 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日
目录 1．绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (2) 3．数据仓库 (3) 3.1数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26)
数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个