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机关数据挖掘与分析平台建设方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 机关数据挖掘的必要性 (4)1.2 数据分析平台建设目标 (4)1.3 需求分析与可行性研究 (4)1.3.1 需求分析 (4)1.3.2 可行性研究 (5)第2章技术路线与平台架构 (5)2.1 技术选型与标准 (5)2.2 平台架构设计 (5)2.3 数据挖掘与分析流程 (6)第3章数据资源整合与治理 (6)3.1 数据资源梳理 (6)3.1.1 机关数据资源分类 (6)3.1.2 数据资源清单梳理 (6)3.1.3 数据资源共享与交换机制 (7)3.2 数据质量评估与清洗 (7)3.2.1 数据质量评估指标体系 (7)3.2.2 数据质量评估方法 (7)3.2.3 数据清洗策略与实施 (7)3.3 数据存储与管理 (7)3.3.1 数据存储方案设计 (7)3.3.2 数据备份与恢复机制 (7)3.3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.4 数据生命周期管理 (7)第4章数据挖掘算法与模型 (7)4.1 数据挖掘算法选型 (7)4.1.1 分类算法 (8)4.1.2 聚类算法 (8)4.1.3 关联规则算法 (8)4.2 模型构建与优化 (8)4.2.1 特征工程 (8)4.2.2 模型训练与优化 (9)4.3 模型评估与更新 (9)4.3.1 模型评估 (9)4.3.2 模型更新 (9)第5章数据可视化与展示 (9)5.1 数据可视化设计原则 (9)5.1.1 客观性原则：保证可视化结果真实、客观地反映数据本身的特征，避免因主观因素导致数据失真。
(9)5.1.2 有效性原则：选择合适的数据可视化类型和展示方式，使数据传递的信息更加准确、高效。
(9)5.1.3 美观性原则：注重可视化界面的布局、色彩和交互设计，提高视觉体验，便于用户快速捕捉关键信息。
(9)5.1.4 交互性原则：提供丰富的交互功能，如筛选、排序、缩放等，使用户能够从不同角度、层次摸索数据。
大数据可视化平台建设方案一、项目背景随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据分析方法已经无法满足现代企业的需求。
因此，建立一个大数据可视化平台对企业来说是至关重要的。
大数据可视化平台可以将庞大的数据集通过图形、图表等直观的方式展示出来，帮助企业洞察数据中的规律和趋势，做出更明智的决策。
二、目标和价值1.建立大数据可视化平台，将海量的数据转化为可视化的图形和图表，帮助企业更好地理解和利用数据。
2.提供灵活、实时的查询和筛选功能，方便用户根据需要自由地进行数据探索和分析。
3.支持多维度、多角度的数据呈现，帮助用户全面了解数据中的关联和规律。
4.提供定制化的报表和仪表盘，帮助用户监控业务运营状况，及时发现问题并做出调整。
5.提供数据挖掘和预测分析功能，帮助用户发现潜在的商机和风险。
三、建设方案1.数据采集与存储a. 采用分布式存储系统，如Hadoop、NoSQL等，来存储海量的数据。
b.利用ETL工具对数据进行清洗和转化，使其符合可视化平台的数据要求。
2.数据建模与分析a.构建数据模型，将数据进行规范化并建立关联关系。
b.进行数据挖掘和分析，发现数据中的规律和趋势。
3.可视化展示a. 使用现有的可视化工具，如Tableau、Power BI等，对数据进行可视化展示。
b.根据用户需求和场景，自定义图表、仪表盘等可视化界面。
4.查询和分析功能a.提供灵活、实时的查询功能，支持多维度、多角度的数据筛选和组合分析。
b.提供交互式查询界面，支持用户自由探索和分析数据。
5.报表和仪表盘a.提供定制化的报表和仪表盘功能，帮助用户监控业务运营状况。
b.支持报表和仪表盘的定时自动更新和分享。
6.数据挖掘和预测分析a.利用机器学习和数据挖掘算法，对数据进行挖掘和预测分析。
b.基于挖掘结果，提供商机发现和风险预警的功能。
7.安全和权限管理a.建立严格的安全策略，确保数据的安全性和隐私性。
b.根据用户角色和权限，进行数据访问和操作的控制。
机构数据可视化分析平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章需求分析 (3)2.1 用户需求 (3)2.1.1 用户群体定位 (3)2.1.2 用户需求分析 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 数据管理 (4)2.2.2 数据处理 (4)2.2.3 数据可视化 (4)2.2.4 用户管理 (5)2.2.5 系统管理 (5)2.3 功能需求 (5)2.3.1 响应时间 (5)2.3.2 数据存储容量 (5)2.3.3 系统稳定性 (5)2.4 安全需求 (5)2.4.1 数据安全 (5)2.4.2 系统安全 (5)第三章技术选型 (6)3.1 数据可视化技术 (6)3.1.1 可视化工具选型 (6)3.1.2 可视化效果优化 (6)3.2 数据存储技术 (6)3.2.1 关系型数据库 (6)3.2.2 非关系型数据库 (6)3.3 数据处理技术 (6)3.3.1 数据清洗与预处理 (6)3.3.2 数据挖掘与分析 (6)3.4 系统架构设计 (7)3.4.1 分布式架构 (7)3.4.2 微服务架构 (7)3.4.3 安全性设计 (7)3.4.4 弹性伸缩 (7)3.4.5 系统监控与运维 (7)第四章数据采集与清洗 (7)4.1 数据来源 (7)4.2 数据采集方法 (7)4.3 数据清洗策略 (8)4.4 数据质量评估 (8)第五章数据存储与管理 (8)5.1 数据存储方案 (8)5.2 数据库设计 (9)5.3 数据备份与恢复 (9)5.4 数据安全性保障 (9)第六章数据分析与挖掘 (10)6.1 数据分析方法 (10)6.2 数据挖掘算法 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.4 数据挖掘结果可视化 (11)第七章可视化展示 (11)7.1 可视化组件设计 (11)7.2 可视化界面布局 (12)7.3 可视化交互设计 (12)7.4 可视化效果优化 (12)第八章系统开发与实现 (12)8.1 系统开发流程 (12)8.2 系统模块设计 (13)8.3 系统测试与调试 (13)8.4 系统部署与维护 (14)第九章项目管理 (14)9.1 项目进度管理 (14)9.1.1 进度计划编制 (14)9.1.2 进度监控与调整 (15)9.2 项目成本管理 (15)9.2.1 成本预算编制 (15)9.2.2 成本控制与监督 (15)9.3 项目风险管理 (15)9.3.1 风险识别 (15)9.3.2 风险评估与应对 (16)9.4 项目质量管理 (16)9.4.1 质量策划 (16)9.4.2 质量控制与监督 (16)第十章总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.2 项目不足与改进 (17)10.3 未来发展趋势 (17)10.4 下一步工作计划 (18)第一章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
数据分析系统APP建设方案一、项目背景随着互联网和大数据技术的快速发展，数据分析在各个行业中的重要性日益凸显。
为了更好地满足企业对数据分析的需求，我们决定开辟一款数据分析系统APP，为用户提供便捷、高效的数据分析服务。
二、项目目标1. 提供用户友好的界面和操作体验，使用户能够方便地进行数据分析。
2. 支持多种数据源的导入和处理，包括数据库、Excel、CSV等格式。
3. 提供多种数据分析方法和算法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
4. 实现数据可视化功能，将分析结果以图表的形式直观展示。
5. 支持数据导出和分享功能，方便用户将分析结果与他人共享或者用于报告撰写。
三、功能需求1. 用户注册和登录：用户可以通过注册账号或者使用第三方账号登录系统。
2. 数据导入：支持多种数据源的导入，包括数据库连接、Excel文件上传、CSV文件导入等。
3. 数据清洗：提供数据清洗功能，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
4. 数据分析：提供多种数据分析方法和算法，如描述统计、回归分析、分类算法等。
5. 数据可视化：将分析结果以图表的形式展示，包括柱状图、折线图、饼图等。
6. 数据导出和分享：支持将分析结果导出为Excel、PDF等格式，并提供分享功能。
7. 用户管理：管理员可以管理用户账号和权限，包括添加、删除、修改用户信息等。
四、技术实现1. 前端技术：采用HTML、CSS、JavaScript等前端技术进行界面设计和交互实现。
2. 后端技术：采用Java语言和Spring框架进行后端开辟，实现用户管理、数据处理和分析等功能。
3. 数据库：采用MySQL数据库存储用户信息、数据源配置和分析结果等数据。
4. 数据分析算法：使用Python语言和相关的数据分析库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等，实现数据分析功能。
5. 数据可视化：使用JavaScript的数据可视化库，如ECharts或者D3.js，将分析结果以图表形式展示。
数据平台建设方案数据平台建设方案随着大数据时代的到来，数据的价值越来越受到企业的重视。
建设一个高效可靠的数据平台对于企业来说至关重要，它能够帮助企业更好地利用数据进行决策和优化业务流程。
以下是一个数据平台建设方案的概要：1.需求分析：首先，我们需要从企业的业务需求出发，明确数据平台的具体功能和期望的效果。
例如，企业可能需要一个能够集中存储和管理各种数据源的数据仓库，以实现数据的一体化管理和共享。
另外，企业还可能需要数据分析和挖掘的工具，以便更好地利用数据进行决策和预测。
2.数据采集和整合：基于需求分析的结果，我们可以确定需要采集和整合哪些数据源。
这可能包括企业内部的各种系统和数据库，以及外部的数据源，如社交媒体和市场研究报告等。
数据采集和整合的过程中，我们需要考虑数据的准确性和完整性，并建立相应的数据清洗和校验机制。
3.数据存储和管理：为了能够高效地存储和管理数据，我们可以采用云计算和数据仓库技术。
云计算可以帮助企业将数据存储在云端，节省了硬件和维护成本，并提供了弹性扩展的能力。
数据仓库可以帮助企业进行数据的一体化管理，提供了灵活的数据查询和分析功能。
4.数据分析和挖掘：为了能够更好地利用数据进行决策和优化业务流程，我们需要建立相应的数据分析和挖掘系统。
这可能涉及到机器学习和人工智能等技术，以便能够从数据中发现隐藏的模式和规律。
此外，我们还需要建立相应的数据可视化工具，以便能够将数据以图表和图形的形式展示出来，使决策者更好地理解数据。
5.安全和隐私保护：在数据平台建设的过程中，安全和隐私保护是非常重要的方面。
我们需要采取相应的技术措施，如数据加密和访问控制等，保护数据的安全性和隐私性。
此外，我们还需要制定相应的安全和隐私保护策略，并对员工进行相应的培训和教育，以提高他们对数据安全的意识和保护的能力。
综上所述，数据平台建设方案涉及到多个方面，包括需求分析、数据采集和整合、数据存储和管理、数据分析和挖掘，以及安全和隐私保护等。
统一大数据分析管理平台建设方案目录一、项目概述 (2)1.1 项目背景分析 (3)1.2 项目目标确定 (4)1.3 项目预期成果展望 (5)二、需求分析 (5)2.1 业务需求分析 (7)2.2 技术需求分析 (8)2.3 性能需求分析 (10)三、平台架构设计 (11)3.1 整体架构设计思路 (13)3.2 硬件设备选型与配置方案 (14)3.3 软件系统架构规划与设计 (15)3.4 数据存储与处理方案设计 (16)四、功能模块设计 (17)4.1 数据采集模块设计 (19)4.2 数据处理与分析模块设计 (20)4.3 数据可视化展示模块设计 (21)4.4 数据安全防护与控制模块设计 (22)五、技术实施方案 (23)5.1 数据采集技术实施方案 (25)5.2 数据处理与分析技术实施方案 (26)5.3 数据可视化展示技术实施方案 (27)5.4 数据安全与隐私保护技术实施方案 (28)六、平台测试与部署方案 (29)一、项目概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为企业和组织在决策、运营和创新等方面的重要驱动力。
统一大数据分析管理平台的建设，旨在实现对企业内部和外部数据的统一管理和分析，提高数据利用效率，为企业决策提供有力支持。
本项目将通过构建一个集成的数据采集、存储、处理、分析和应用的平台，实现对企业各类数据的全面整合和高效利用，为企业的持续发展提供数据支持。
需求分析：深入了解企业业务需求，明确数据分析管理平台的功能定位和目标，为企业提供有针对性的解决方案。
技术选型：根据项目需求，选择合适的技术框架和工具，确保平台的技术可行性和可扩展性。
系统设计：基于需求分析和技术选型，设计统一大数据分析管理平台的整体架构和模块划分，为后续开发工作奠定基础。
系统开发：按照系统设计方案，进行平台的开发工作，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等各个环节。
系统集成与测试：将各个模块进行集成，确保平台的稳定性和可靠性。
大数据平台建设方案随着互联网和科技的发展，大数据成为了当今社会和企业中不可或缺的一部分。
通过对海量的数据进行分析和挖掘，企业可以获取有价值的信息来辅助决策和优化运营。
为了更好地利用大数据，许多企业开始建设自己的大数据平台。
本文将为您介绍一套适用的大数据平台建设方案。
一、需求调研在开始建设大数据平台之前，首先需要进行需求调研。
这包括与相关部门或业务负责人沟通，了解他们对大数据平台的需求和期望。
在调研阶段，我们可以采用面谈、问卷调查等方式，收集用户反馈和建议。
通过需求调研，可以更加清晰地了解用户的需求，为后续的建设提供方向和依据。
二、技术选型在进行大数据平台建设之前，需要对相关技术进行选型。
大数据平台通常需要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等功能。
针对不同的需求，可以选择不同的技术方案。
以下是一些常用的大数据技术：1. 数据采集：可以使用Apache Flume、Kafka等技术，实现对各类数据源的实时采集和传输。
2. 数据存储：可以选择Hadoop HDFS、Apache Cassandra、MongoDB等分布式文件系统或数据库，用于存储海量的结构化和非结构化数据。
3. 数据处理：可以使用Apache Spark、Apache Flink等技术，实现大规模数据的批处理和流式处理。
同时还可以结合机器学习和人工智能等算法，进行数据挖掘和分析。
4. 数据可视化：可以使用Tableau、Power BI等可视化工具，将分析结果以图形化的方式展示，便于用户理解和使用。
根据实际需求和技术实力，选择适合的技术方案，以确保平台的稳定性和可扩展性。
三、系统架构设计在进行大数据平台建设时，需要设计合理的系统架构，满足业务需求并兼顾性能和可维护性。
以下是一个常用的大数据平台架构设计：1. 数据采集层：负责数据从各类数据源的采集和传输，可以使用Flume、Kafka等技术实现。
2. 数据存储层：负责海量数据的存储和管理，可以使用Hadoop HDFS、Cassandra等技术实现。
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案为了建设一套统一的运维大数据分析平台，并提供一体化智能运维管理解决方案，可以采取以下步骤：1. 确定需求：与相关部门、运维团队沟通，了解他们在运维大数据分析和智能运维管理方面的需求和问题，明确目标和需求。
2. 数据采集与存储：建立数据采集系统，收集各种运维数据，包括设备状态、性能指标、日志等。
选择合适的存储方案，如分布式存储系统，以满足海量数据存储的需求。
3. 数据处理与分析：构建数据处理和分析模块，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等功能。
使用合适的数据分析算法和工具，如机器学习、深度学习等，进行数据挖掘和智能分析。
提供可视化界面，方便用户进行数据分析和决策。
4. 运维管理模块：设计和开发一体化的运维管理模块，包括设备管理、故障管理、性能管理等功能。
通过与数据分析模块的集成，实现智能运维管理，如故障预警、自动化运维等。
5. 安全管理：确保平台的安全性，包括数据加密、访问控制、用户认证和权限管理等。
应用先进的安全技术和策略，保护用户数据安全。
6. 部署与维护：根据实际需求和规模，选择合适的硬件和软件环境进行部署。
建立运维团队，负责系统的维护和升级，及时处理故障和问题。
7. 培训与支持：为用户提供培训和技术支持，使其能够充分利用平台的功能和优势，提高运维效率和质量。
总之，建设统一的运维大数据分析平台和一体化智能运维管理解决方案需要综合考虑数据采集、存储、处理、分析、运维管理和安全管理等多个方面的问题，同时注重用户需求和体验，确保平台能够提供高效、准确和可靠的运维决策支持。
工业大数据安全分析与应用平台建设方案工业大数据，作为当前工业界的热门话题，已经成为推动企业数字化转型的关键。
然而，随之而来的数据安全问题也备受关注。
本文将针对工业大数据安全分析与应用平台建设方案展开讨论，帮助读者更深入地了解该领域的重要性和解决方案。
故事背景假设一个制造企业在数字化转型过程中积累了大量的生产数据，希望通过分析这些数据来提升生产效率和质量。
然而，随着数据越来越多，企业面临着数据泄露、恶意攻击等安全威胁。
为了解决这一难题，企业急需建立一套安全可靠的工业大数据分析与应用平台。
方案提出1. 数据安全管理首先，建立完善的数据安全管理体系是保障工业大数据安全的关键。
企业可以通过权限管理、数据加密、安全审计等手段，确保数据的安全性和完整性。
2. 网络安全防护其次，加强网络安全防护也至关重要。
企业应建立网络防火墙、入侵检测系统等安全设备，及时发现并阻止潜在的网络攻击。
3. 数据隔离与备份此外，实现数据隔离和定期备份也是工业大数据安全的重要环节。
通过合理划分数据权限、定期备份关键数据，可以有效应对数据泄露和丢失的风险。
4. 安全培训和意识最后，加强员工安全培训和意识提升同样不可或缺。
企业可以定期组织安全知识培训，提高员工对安全问题的认识和防范意识。
案例分析以某汽车制造企业为例，该企业引入工业大数据分析与应用平台后，通过建立访问审批机制、数据加密传输、网络安全监控等措施，有效保障了数据安全。
同时，公司还定期进行数据备份和员工安全培训，进一步提升了整体安全水平。
总结在工业大数据时代，数据安全是企业发展的基石。
建立安全可靠的工业大数据分析与应用平台，对于企业提升数据价值、保护核心业务具有重要意义。
希望通过本文的介绍，读者能够更好地理解工业大数据安全分析与应用平台建设方案，为企业的数字化转型提供有力支持。
建行数据平台建设方案建设方案建行数据平台建设方案旨在构建一个完善的、高效的数据平台，以满足建行对大数据处理和分析的需求，并提供全面的数据支持和决策依据。
一、架构设计建行数据平台的架构设计基于云计算和大数据技术，由以下几个主要组件构成：1. 数据采集层：包括数据源接入、数据抽取和数据清洗等组件，用于获取各类数据源的数据并将其转化成统一格式进行后续处理。
2. 数据存储层：采用分布式存储技术，包括分布式文件系统和分布式数据库等，用于存储采集到的原始数据和处理后的中间数据。
3. 数据处理层：包括数据处理引擎、数据转换和数据计算等组件，用于对采集到的数据进行处理、转换和计算，以生成可供分析和决策的数据结果。
4. 数据分析层：采用大数据分析平台，包括数据挖掘和机器学习等技术，用于对处理后的数据进行深入分析，以发现有价值的信息和模式。
5. 数据可视化层：采用数据可视化工具，包括仪表盘和报表等，用于将分析结果以图表和报告的形式展示给用户，以支持业务决策和业务应用。
二、功能特点1. 多样化的数据源接入：支持从各种数据源接入数据，包括内部系统、外部数据源和第三方数据供应商等，实现全面的数据收集。
2. 数据质量管理：包括数据清洗、数据校验和数据纠错等功能，保证数据的准确性和完整性。
3. 弹性的数据处理能力：采用分布式计算技术，可以根据实际需求动态调整计算资源，以满足不同规模和复杂度的数据处理需求。
4. 强大的数据分析能力：利用大数据分析平台，能够进行多维度的数据挖掘和机器学习，以提取有价值的信息和模式。
5. 灵活易用的数据可视化：提供简单易用的数据可视化工具，支持用户自定义图表和报表，以满足不同用户的可视化需求。
三、实施步骤1. 环境准备：搭建云计算基础设施，包括云服务器、分布式存储和计算资源等，以支持数据平台的运行。
2. 数据接入：与各类数据源进行对接，制定数据接入策略和流程，确保数据的及时、稳定和高效的接入。
3. 数据清洗和转换：对接入的数据进行清洗和转换，包括数据校验、去重、归一化等处理，以确保数据的质量和一致性。
公安数据统计分析平台建设方案一、引言随着社会的发展和信息化的进步，公安机关在日常工作中产生了大量的数据，如案件信息、人员信息、车辆信息等。
为了更好地利用这些数据，提高公安机关的工作效率和决策能力，建设一个公安数据统计分析平台势在必行。
本文将详细介绍公安数据统计分析平台的建设方案。
二、平台概述公安数据统计分析平台是一个集数据采集、存储、分析和可视化展示于一体的综合性平台。
通过对各类数据进行整合和分析，为公安机关提供决策支持和业务指导。
三、平台功能1. 数据采集：平台通过与各个数据源的对接，实现自动化数据采集，包括案件信息、人员信息、车辆信息等。
采集的数据将经过清洗和标准化处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储：平台采用分布式数据库架构，将采集到的数据存储在高可用、高性能的数据库中，以确保数据的安全和可靠性。
3. 数据分析：平台提供多种数据分析方法和算法，如数据挖掘、机器学习等，通过对数据的深度分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律和趋势，为公安机关提供决策依据。
4. 可视化展示：平台通过图表、地图等多种形式，将分析结果以直观、易懂的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据和分析结果。
5. 报表生成：平台支持根据用户需求自动生成各类报表，如案件统计报表、人员分析报表等，提供给公安机关的领导和决策者参考。
6. 权限管理：平台根据用户角色和权限设置不同的数据访问权限，确保数据的安全性和隐私性。
四、平台架构1. 硬件架构：平台采用分布式架构，主要包括数据采集服务器、存储服务器、分析服务器和展示服务器。
服务器之间通过高速网络连接，实现数据的传输和共享。
2. 软件架构：平台采用B/S架构，用户通过浏览器访问平台，无需安装任何客户端软件。
平台采用Java语言开发，使用Spring框架和MySQL数据库，保证系统的稳定性和可扩展性。
五、平台实施步骤1. 需求分析：与公安机关的相关部门进行沟通，了解他们的需求和问题，明确平台的功能和性能要求。
数据展现与分析平台建设方案XXXXXX有限公司2008-8-20目录1工商信息共享平台的重要性 (1)2数据分析与展现总体目标 (1)3数据展现平台系统部署要求 (2)4数据源分析 (2)5数据展现方法 (3)5.1展现原则 (3)5.2展现维度 (3)5.3展现指标 (3)6数据模型展现方案 (5)6.1烟草行业分析模型 (5)6.1.1品牌分析模型 (5)6.1.1.1单品牌进销存分析模型 (5)6.1.1.2商品群进销存分析模型 (6)6.1.1.3品牌结构分析模型 (7)6.1.1.4品牌二八分析模型 (8)6.1.1.5品牌销售异常分析模型 (9)6.1.1.6品牌成长分析模型 (9)6.1.1.7单品销售日分析模型 (10)6.1.1.8产品宽度分析模型 (11)6.1.1.9品牌贡献度分析模型 (12)6.1.1.10品牌波士顿矩阵分析模型 (13)6.1.2库存及配送分析模型 (14)6.1.2.1库销比分析模型 (14)6.1.2.2节假日库销比分析模型 (14)6.1.2.4品牌补货预测模型 (15)6.1.2.5采购分析模型 (16)6.1.2.6库存ABC模型 (16)6.1.2.7库存周转分析模型 (17)6.1.2.8配送分析模型 (18)6.1.2.9库存结构分析模型 (18)6.1.2.10购进分析模型 (19)6.1.2.11库销预测分析模型 (20)6.1.3销售分析模型 (20)6.1.3.1销售计划分析模型 (21)6.1.3.2销售趋势分析模型 (21)6.1.3.3销售结构分析模型 (22)6.1.3.4价格分析模型 (22)6.1.3.5销售排名分析模型 (23)6.1.3.6区域经营分析模型 (24)6.1.4市场营销及市场投放分析模型 (25)6.1.4.1市场需求总量分析模型 (25)6.1.4.2品种投放分析模型 (25)6.1.4.4促销分析模型 (26)6.1.4.5价格档次投放分析模型 (26)6.1.4.6广告效益分析模型 (27)6.1.5供应商分析模型 (27)6.1.5.1库存与未执行合同对比分析模型 (27)6.1.5.2库存与未到货合同对比分析模型 (27)6.1.5.3厂商库存走势分析模型 (28)6.1.6财务分析模型 (28)6.1.6.1费用结构分析模型 (28)6.1.6.2效益分析模型 (29)6.1.7成本毛利分析模型 (29)6.1.7.1毛利分析模型 (29)6.1.7.2毛利结构分析模型 (30)6.1.7.3配送成本分析模型 (30)6.1.7.4库存成本分析模型 (31)6.1.8客户分析模型 (31)6.1.8.1客户构成分析模型 (31)6.1.8.2客户数量与销量对比分析模型 (32)6.1.8.3客户获利性分析模型 (33)6.2管理分析模型 (35)6.2.1杜邦分析模型 (35)6.2.2客户ABC分析模型 (36)6.2.3品牌TOPN分析模型 (37)6.2.4销量回归分析模型 (37)6.2.5销量趋势成长分析模型 (38)6.3数据挖掘分析模型 (38)6.3.1品牌配货回归分析模型 (38)6.3.2库存方差分析模型 (39)1工商信息共享平台的重要性随着烟草行业市场化竞争格局的逐渐形成，网上配货模式已开始取代传统的合同订单方式成为“按客户订单组织货源”的有效方式。
XXXXXX有限责任公司已开始建立起网络营销信息系统实现网上配货，是适应行业信息化发展的需要，也是公司自身适应市场竞争、提升服务能力的需要。
根据《哈佛商业评论》的研究，商品库存保持一年的费用至少相当于其产品进价的1/4，库存周转率对公司的经营成本及利润的影响很大。
卷烟物流配送对卷烟产品和服务的有效传递非常重要，但通常我们把物流配送视为一种成本而不是当作潜在的区分产品或服务的手段。
因此，通过信息化解决优化配送网络与销售渠道、减少库存量、加快库存周转来改进卷烟物流配送体系是烟草行业企业发展的重要途径。
而要做到这些，关键是进行更好的集成与数据分析，提高各商业公司对整体物流配送中即时信息的可见度。
在此，信息系统将发挥重要的作用。
正是由于以上原因，XXXXXX公司通过建立网上卷烟营销信息系统来进行日常的物流配送工作，通过与各省市商业公司实现信息互联来部署统一的物流配送管理，为行业物流信息交互提供基础。
在满足业务需求的基础上，集成各省市行业的物流信息，通过物流信息展现平台，进行多方位的数据分析与需求预测，根据“按客户订单组织货源”的要求，达到更好地服务市场、满足需求的目的。
2数据分析与展现总体目标随着XXXXXX公司网上配货系统的运行，配货业务的扩展和客户量的增加，这些业务数据每天将不断地增长，如何将业务数据加工整理成有价值的信息，并对这些信息进行快速综合分析并应用于网上配货就成为企业的现实需求。
XX中烟网上配货课题组根据网上配货需要数据分析模型作为辅助决策支持工具这一要求启动相应的课题研究项目，根据项目的要求，我们开始分析现有的网上配货系统的运作流程和数据处理方法以及各项数据报表的展现情况，确定系统数据分析与展现目标为建立一个面向经营决策的、以客户为中心的综合数据展现与决策支持分析展现为主线的辅助决策支持系统。
其目的是为了实现：1、为XXXXXX公司建立数据仓库，以整合销售、库存、采购、客服、财务等系统的数据，保证数据的一致性、准确性，为决策支持奠定良好的基础，实时全面的反映业务的全局和局部信息。
2、为烟草决策分析人员提供一个能够在各业务层面，做深入的分析、统计、数据挖掘的工具，建立相关的数学模型，挖掘能够为其带来效益的客户和产品。
3、为公司各部门提供强大的报表工具，无需修改系统，即可快速、容易的生成新的报表，降低乃至去除人力统计工作负荷。
3数据展现平台系统部署要求工商信息共享平台的服务器包括数据展示服务器和数据加工服务器两部分组成。
数据加工服务器的信息源有卷烟网上配货系统、卷烟交易系统、数字物流仓储管理系统等。
对数字物流仓储管理系统和网上配货系统的数据进行抽取、清理和加工处理，以保证数据源的准确性和及时性。
再把可靠的数据源用于工商信息平台的数据分析和展示。
4数据源分析工商信息共享平台数据展现的来源可以有以下三个方面：1、卷烟网上配货系统：工业公司到每个生产点的所有牌号及规格每天的产量、库存量和销量；商业公司到每个分公司所有牌号及规格每天的到货量、库存量和销量。
2、卷烟交易系统：包括合同和协议。
3、卷烟物流数字仓储系统：商业仓库每天相关规格品牌的报入库量、库存量、出库量等信息。
5数据展现方法5.1展现原则1)整个页面展示要科学、合理。
2)规范标准，已经有标准的一定不能变。
如国家局代码标准和一些常规的名词等。
页面设计要规范、朴素、简化。
3)通俗实用，按习惯、常规做，力求实用。
如排序、打印、导出Excel等。
4)创新特点，如节日同比。
5.2展现维度1)按概念展现：(1)按品牌(2)按销售地区：如山西、太原等。
(3)按排名：如前五名。
2)三维度展现：(1)时间纬度：日、周、旬、月、季、年和任意时间段。
(2)空间维度：供应商、品牌规格（牌号）、全国到各省商业公司到地市商业公司。
(3)量度（单位）：万箱、箱、件、条、万支；3)展现形式：表、图、文；主要是表、图。
5.3展现指标1)时间区间指标：➢日：所选择日期的当日数据统计；➢周：所选择周的本周数据统计；➢月：所选择月的本周数据统计；➢季：所选择季的本周数据统计；➢年：所选择年的本周数据统计；➢节假日：指传统节假日：如五一，十一，春节，中秋，端午。
2)地理区域指标：全国：指全国范围内➢省：行政区划的省份；➢地市：行政区划中的地级市；3)统计对象：品牌：卷烟品牌、系列➢规格：具体的牌号规格➢结构：指卷烟按价格划分为五类烟，分别是一类、二类、三类、四类、五类➢品牌4)统计单位：万箱、箱、件、亿支、万支➢其中标准统计单位为：万支。
➢1万箱=10000箱；1箱=5万支；1亿支=10000万支=2000万箱；➢1件=1万支（异型包装按包装内支数计算）5)主要统计指标：➢同比：上一年的同一时间区间内的数据统计比较，通常同比的时间区间是月；➢环比：上一个相邻时间区间内的数据统计比较，通常同比的时间区间是月；➢占有率：在某个特定的区域内(或销售公司)，某个（些）特定的统计对象的统计数据与该区域内所有同类对象数据统计之间的比例。
➢排名：在某个特定的区域内(或销售公司)，某个特定的统计对象的统计数据与该区域内所有同类对象数据统计之间的排序关系。
➢趋势：在某时间段内的数据变化情况曲线。
➢存销比：存销比分周存销比和月存销比，周存销比强调实时性，用于日统计和周统计，根据烟草销售的特点，当日前的7天的(平均库存数量/平均销售数量)➢月存销比：当月平均库存量/当月平均销量➢销售数量：指卷烟销售数量（或简称销量）➢购进数量：商业购进卷烟数量➢工业库存量：工业仓库库存量➢商业库存量：商业仓库库存量➢本月累计：本月所有数据累计➢本期累计：本年度至当日(月)数据累计。
6数据模型展现方案6.1烟草行业分析模型6.1.1品牌分析模型商品主题的核心是品类管理思想，品牌的结构优化。
对品牌的评价以市场评价为主，兼顾效益评价和发展评价，市场评价主要体现为市场占有率（市场份额，占比，结构），效益评价体现为毛利率，发展评价指标体现为市场增长率。
6.1.1.1单品牌进销存分析模型6.1.1.2商品群进销存分析模型分析主题：商品群进销存分析实现目的：按品牌常用分类分析品牌群体的销售情况和销售走势。
查询条件：日期、省及地市维度：品牌类别、品牌系列、品牌产地（集团--厂家）、低档烟、名优烟、百牌、卷烟价类、品牌编码、品牌名称指标：期初数量、期初金额、购进数量、购进金额、销售数量、销售金额、毛利、毛利率、期末数量、期末金额、存销比、进销比、单条值及相关同比、累计、环比。
实现方式：指标可以选择。
维度可以单选。
提供各维度的分类的小计、占比及排名；提供各维度内单品的指标值、占比及排名；提供按单指标的任选类别的一个或多个单品（或类别）的走势比较；提供按单指标的任选类别的一个单品（或类别）的两年走势比较。
效果图6.1.1.3品牌结构分析模型分析主题：品牌结构分析实现目的：分析各省及地市的销售结构现状及走势。
查询条件：无维度：品牌类别、省及地市指标：月度销售数量、毛利、累计销售数量、毛利实现方式：提供单指标省及地市销售结构的列表；提供按选择机构的结构占比饼图；提供各结构的销售走势图。
效果图6.1.1.4品牌二八分析模型分析主题：品牌二八分析实现目的：分析品牌的销售集中度查询条件：时间段维度：品牌指标：月度销售数量、金额、毛利、累计销售数量、金额、毛利实现方式：提供品牌销售列表及相关占比图效果图6.1.1.5品牌销售异常分析模型6.1.1.6品牌成长分析模型6.1.1.7单品销售日分析模型6.1.1.8产品宽度分析模型分析主题：产品宽度分析实现目的：分析各省及地市的产品宽度现状和发展趋势。
