零售商品的物价指数与价格的关系分析

信计专业实验报告

——Eviews 软件及其应用

题目：

我国商品零售物价指数与居民消费价格指数的关系分析

学 院 专 业 学 号 学生姓名 日 期 成 绩

一．实验内容

我国商品零售物价指数和居民消费价格指数的关系分析

二．实验目标

（1）会用统计年鉴搜集数据；

（2）熟练掌握EViews 的基本操作；

（3）学会用搜集到的数据建立合适的数学模型，并能根据运行结果对模型和各种检验进行自主分析；

（4）通过分析数据，得到商品零售物价指数与居民消费价格指数的关系及影响。

三． 实验过程

先上网查找1951-2013年我国居民消费价格指数与商品零售物价指数，并弄清楚我国居民消费价格指数与商品零售物价指数的经济背景。居民消费价格指数指在反应一定时期内居民所消费商品及服务项目的价格水平变动趋势和变动程度。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀（或紧缩）的程度。通俗的讲，CPI 就是市场上的货物价格增长百分比。 商品零售物价指数是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势与变动程度的相对数。观察表中的数据，以商品零售物价指数为自变量x ，以居民消费价格指数为因变量y ，画出散点图如下：

所以建立一元线性回归模型。

(1) 模型设定

建立一元线性回归模型为：t u X y ++=10ββ

(2) 参数估计

估计参数，回归结果如下：

模型估计的结果为：x y 998958

.0883437.0^

+= (2.620126) (0.025411)

t=(0.337173) (39.31247)

2R =0.962029 2

R =0.961406 F=1545.470 DW=1.435360

(3) 模型检验

1. 经济意义检验

由回归结果知：在其他解释变量不变的情况下，当商品物价指数上升1%时，居民消费价格指数以0.998958%的比例增长，符合实际经济意义的检验。 2. 统计检验

（1） 拟合优度：从回归估计的结果看，模型拟合较好。可决系数2

R =0.962029，修正的

可决系数为2

R =0.961406，表明我国居民消费价格指数变化的96.20%可由商品零售物价指数的变化来解释。

（2） t 检验:分别针对)1,0(0:0==j H j β，给定显著性水平05.0=α，查t 分布表得自

由度n-k=61临界值)61(025.0t =2.000，由回归结果知，t 检验值大于临界值，表明通过了t 检验，即在其他解释变量不变的情况下，解释变量“商品零售物价指数”对被解释变量“居民消费价格指数”有显著的影响。

（3） F 检验：对01=β，在显著性水平05.0=α，)61,1(05.0F =4.00，由表知F=1545.470，

因为F=1545.470>)61,1(05.0F =4.00,所以拒绝原假设0H ，说明回归方程显著，即商品零售物价指数对我国居民消费价格指数有显著影响。

（4）自相关性的检验：Dw=1.435

进行序列相关性检验，作残差项图：

残差项有规律的波动，可能存在自相关

t e 与1 t e 的关系图

偏自相关性检验：

图中第一期偏相关系数直方块超过了虚线，所以该模型存在一阶自相关性。

GB 检验

一阶

辅助回归表达式为：

1

~279418.0000626.0061251.0~-++-=t t e x e （-0.024138） （0.025437） （2.245388）

由表知：LM=2

nR =805992.4077516.062=?，该值大于显著性水平为5%，自由度为1

的2

χ分布的临界值84.3)1(05.02=χ，所以相关性显著，存在一阶自相关。 二阶

辅助回归表达式为：

2

1~121996.0~249685.0002934.0291031.0~--+++-=t t t e e x e （-0.113795） （0.118246） （1.928184） （0.853843）

由表知：LM=2

nR =504112.5088776.062=?，该值小于显著性水平为5%，自由度为2

的2

χ分布的临界值99.5)2(05.02=χ，所以相关性不显著，干扰项不存在二阶自相关。

（5）自相关处理：应用广义最小二乘法估计模型，加入AR 项得：

则回归模型表达式为y=2.008164+0.988161x+0.289695AR(1) t=(0.661517) (33.51311) (2.318635)

963736.02=R 2R =0.962507 DW=1.947650 F=783.9827

因为56.1=l d

进行序列相关性检验，作残差项图：

偏自相关检验

图中偏相关系数方块都没有超过虚线，所以该模型不存在自相关性。GB检验

一阶

辅助回归表达式为：

1

~218045.0)1(201439.0001392.0134596.0~--++-=t t e AR x e （-0.043819） （0.046629） （0.426951） （-0.442988） 由表知：205692.0003372.0612

=?==nR LM ，该值小于显著性水平为5%，自由度为1的2

χ分布84.3)1(05.02=χ，表明此时在显著性水平为5%时，序列相关性不显著，干扰项不存在自相关，所以修改过的模型成立。 （6）异方差的检验： 进行White 异方差检验：

观察相伴概率，大于0.05，所以不存在异方差性。

(4) 结果分析

由上面的过程可看出：新建立的模型通过了检验，拟合优度也比较高。所以最终模型回归结

果为：

则回归模型表达式为y=2.008164+0.988161x+0.289695AR(1)

t=(0.661517) (33.51311) (2.318635)

963736.02

R 2R =0.962507 DW=1.947650 F=783.9827

表示商品零售物价指数相对增加1%时，居民消费价格指数相对增加0.988161%；

四． 实验总结（收获及存在的不足）

总结：对时间序列数据作回归，即使两个变量间没有任何实际联系，也会得到较高的可决

系数，会存在伪回归现象。在本次实验中，零售物价的调整变动直接影响到居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需平衡，影响消费与积累的比例。所以，通过计算零售物价指数，可以间接地看出一些经济活动。

不足：感觉还没有将这个问题分析的很透彻。考虑到了居民消费价格指数除了受到商品零

售物价指数的影响，还有一些其他因素的影响，比如说：居民的收入，居民的前期消费等等。但本次实验由于时间有限，还没有将它做出来，只是有了这个想法。

商品物价指数和商品零售价格指数

消费者物价指数(Consumer Price Index)，英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。“居民消费价格指数”是反映居民家庭所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。 目前，我国ＣＰＩ的调查内容分为食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健及个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住等八大类，共２６３个基本分类（国际分类标准），约７００种商品和服务项目。主要是根据我国城乡居民消费模式、消费习惯，参照抽样调查原理选中的近１２万户城乡居民家庭（城市近５万户，农村近７万户）的消费支出数据，并结合其他相关资料确定的。 价格调查范围涉及全国３１个省（区、市）的５００多个市县、５００００多个调查网点。国家统计局直属的全国调查系统采取定人、定时、定点的直接调查方式，由近３０００名专职物价调查员到不同类型、不同规模的农贸市场和商店现场采集价格资料。对于与居民生活密切相关、价格变动比较频繁的商品，至少每五天调查一次价格，从而保证了ＣＰＩ能够及时、准确地反映市场价格的变动情况。 1.调查方法：选择代表规格品。现行的国家方法制度对调查的内容规定到251个基本分类，以及每个基本分类下包括的代表规格品的最低数量。代表规格品由各省市自行确定，也可以适当增加一些具有地方消费特色的规格品。代表规格品一经确定，年内不能更换。 抽选价格调查点。首先对各种类型的商业网点销售额由高到低排队，然后再进行等距抽样。要考虑到大中小型商店兼顾、各种经济类型兼顾、综合性商店与专业性商店兼顾、各种商业业态兼顾、布局合理等因素，对抽样结果做些修正。价格调查点每年调整一次。 价格调查：根据商品或服务项目与人民生活的相关程度和价格的变动频率，确定价格调查的次数。鲜菜、鲜果、肉禽蛋、水产品等价格，每5天调查一次；粮食、油脂、烟酒饮料、餐饮业及其它穿用商品价格每10天调查一次；国家和地方政府定价的商品或服务项目的价格，每15天调查一次。价格调查是定时、定点、定人直接调查。 2.权数的获取：计算居民消费价格指数的权数。权数是反映调查商品或服务项目价格变动在总指数形成中影响程度的指标，是根据居民家庭用于各种商品或服务开支占总支出比重计算的。权数资料来源于城市住户调查统计中的居民人均消费性支出数据。基本分类及以上类别权数，一年内固定不变。 （编制ＣＰＩ所用权数是依据全国１２万户城乡居民家庭调查资料中的消费支出构成确定的。随着人民生活水平的提高，消费结构在不断变化。为此，我国的ＣＰＩ权数每年都做一些小调整，每五年做一次大调整。因此，可以说经过２０多年实践的检验，我国ＣＰＩ的编制方法是科学可靠的，数据反映了我国居民消费价格变动的实际情况，为我国价格体制改革、宏观经济调控、国民经济核算提供了科学可靠的依据。） 3.计算公式：价格资料采集来后，要计算月平均价格。即把每一代表规格品所有调查点的时点价格进行简单算术平均，得到月平均价格。例如：某种服装价格每月调查三次，有6个调查点，就是将18个时点价格相加，然后再除以18。

商品销售数据分析

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

商品零售物价与居民消费价格指数的ARCH模型

商品零售物价与居民消费价格指数的ARCH模型 计算B092 李宁 摘要：商品零售价格指数（RPI）是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和变动程度的相对数。消费物价指数（CPI）是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。零售物价的调整变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需平衡，影响消费与积累的比例。因此，计算零售价格指数，可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。本文应用EViews6.0软件，对1951—1998年商品零售价格指数与消费物价指数进行ARCH模型分析，研究其动态特征。 关键字：EViews6.0；ARCH；商品零售价格指数；消费物价指数 一、ARCH模型： ARCH模型(Autoregressive conditional heteroskedasticity model) ARCH模型由美国加州大学圣迭哥分校罗伯特·恩格尔(Engle)教授1982年在《计量经济学》杂志（Econometrica）的一篇论文中首次提出。此后在计量经济领域中得到迅速发展。所谓ARCH 模型，按照英文直译是自回归条件异方差模型。粗略地说，该模型将当前一切可利用信息作为条件，并采用某种自回归形式来刻画方差的变异，对于一个时间序列而言，在不同时刻可利用的信息不同，而相应的条件方差也不同，利用ARCH 模型，可以刻划出随时间而变异的条件方差。ARCH模型的基本思想是指在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。

⒈新建商品住宅销售价格指数的计算方法。

○V房地产价格统计 报表制度 （简明版本） （2018年定期统计报表） 中华人民共和国国家统计局制定 20XX年11月 本报表制度根据《中华人民共和国统计法》的有关规定制定 《中华人民共和国统计法》第七条规定：国家机关、企业事业单位和其他 组织以及个体工商户和个人等统计调查对象，必须依照本法和国家有关规定，真实、准确、完整、及时地提供统计调查所需的资料，不得提供不真实或者不完整的统计资料，不得迟报、拒报统计资料。 《中华人民共和国统计法》第九条规定：统计机构和统计人员对在统计工作中知悉的国家秘密、商业秘密和个人信息，应当予以保密。 本制度由国家统计局负责解释。 目录 一、总说明1 二、报表目录3 三、调查表式4 四、主要指标解释7 五、附录8

一、总说明 （一）调查目的 为了解和掌握相关城市新建商品住宅和二手住宅销售价格及其变动情况，为做好国民经济核算和房地产市场调控工作、满足社会公众需要提供基础数据，依照《中华人民共和国统计法》规定，特制定本调查制度。 （二）调查内容 调查内容是商品住宅销售价格、面积、金额等相关基础资料。其中新建商品住宅调查内容主要包括：住宅所在项目（楼盘）名称、项目地址、幢号、总层数、所在层数、住宅结构、建筑面积、成交总价（合同金额）、签约时间等；二手住宅调查内容主要包括：成交住宅所在小区或社区名称、位置、住宅类型、住宅所在区域、住宅所在地段、本月销售面积、本月销售金额、样本住宅上月销售单价、样本住宅本月销售单价等。 （三）调查方法 ⒈新建商品住宅销售价格的调查方法。 新建商品住宅销售价格调查为全面调查，基础数据直接采用当地房地产管理部门的网签数据。 ⒉二手住宅销售价格的调查方法。 二手住宅销售价格调查为非全面调查，采用重点调查与典型调查相结合的方法，按照房地产经纪机构上报、房地产管理部门提供与调查员实地采价相结合的方式收集基础数据。 为保证二手住宅销售价格调查的科学性和可靠性，在选取房地产经纪机构和二手住宅样本时遵循以下原则： ⑴选取房地产经纪机构要注重代表性。为保证调查资料的可靠性和连续性，要统筹考虑各种因素，选择规模大、实力强、营业额占当地总营业额比重较大、经营状况比较稳定的房地产经纪机构，并尽量兼顾内资、港澳台商投资、外商投资等不同注册登记类型。选取的房地产经纪机构的总营业额一般应占当地二手住宅总营业额的75%以上。房地产经纪机构应按规定内容和要求填报调查表。 ⑵选取住宅样本要兼顾不同地理位置。综合考虑住宅类型、区域、地段、结构等统计口径的一致性，保证上月、本月价格同质可比。由于存在级差地租，不同地理位置的住宅单位面积价格差异较大。在选取住宅样本时，要分区域（辖区）、分类型从上月及本月销售的住宅中分别选取销售量（套数）所占比重最（较）大、同质可比性和代表性强且交易时间最接近每月15日的一套住宅。如每月15日前、后两日均有同质可比住宅时，选取后者作为样本住宅。 （四）调查对象 房地产管理部门和房地产经纪机构等。 （五）调查范围 调查城市包括直辖市、省会城市、自治区首府城市（不含拉萨市）和计划单列市（共35个），以及唐山、秦皇岛等其他35个城市（以下简称“其他35个城市”）。调查范围为70个大中城市的市辖区，不包括县。 （六）调查组织方式 ⒈新建商品住宅基础数据。 直辖市、省会城市、自治区首府城市（不含拉萨市）、计划单列市等35个城市房地产管理部门按照《关于加强协作共同做好房地产价格统计工作的通知》（国统字〔20XX〕93号）规定的内容与时间向当地国家统计局调查总队或调查队提供自然月度基础数据。唐山、秦皇岛等其他35个城市房地产管理部门依照《关于加强协作共同做好房地产价格统计工作的通知》（国统字〔20XX〕93号）要求，向当地国家统计局调查总队或调查队提供自然月度基础数据。相关调查总队、调查队将当地房地产管理部门提供的上个自然月新建住宅交易网签数据用专用存储设备拷贝，确保数据安全，并按照统一规则进行标识。 ⒉二手住宅基础数据。

商品定价的方法

毛利率及顺加、倒扣和商品定价的方法 销售毛利率=（销售收入-营业成本）/销售收入*100% 成本毛利率=（销售收入-营业成本）/营业成本*100% 顺加和倒扣是商业计算毛利、成本、售价的两种方法，现在常用的是倒扣。 要想很清楚的解释清楚，还是举例说明最好。 毛利=售价-成本 某商品A，成本80元，售价100元，毛利=100-80=20 供应商甲，向零售商供应某商品A， 1、零售商倒扣20%，即毛利20%！售价定为100元，则供货价为80元。 2、供应商甲供应商品A，以成本价供应，供货价为80。零售商顺加25%定售价，则售价=80*125%=100元。毛利仍为20% 销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，其中毛利是销售收入与销售成本的差。 其计算公式如下： 销售毛利率=（销售收-销售成本）/销售收入*100% 商品扣点问题： 给你举几个例子，你自己套公式。我就是一名商场管理人员 XX一店经营面积1800㎡,基础扣率20%,每月平均费用为41.4万元，

每平方米保本点销售额是多少？ X=414000÷20% ÷1800 =1150元/ ㎡(不含税) 含税销售额/ ㎡=1150×1.17=1345.5元 保底销售： 按各品牌的经营面积和商场每平方米盈利的坪效，制定出来的目标销售额和毛利额。 如：XX一店PUMA 签约面积75㎡,基础扣率20%,每平方米毛利额坪效300元，保底销售额是多少？ X=300 ÷20%×75=112500元 营销活动数值： “ 满300元送100元”的活动如何加扣供应商的扣率？ （1）、满300元送100元相当于原价商品75%折扣 300 ÷400×100%=75% （2）、XX商场同供应商扣率是18%，要想保证此次活动平蘅，我们需要再加扣几个点？ 1-75%-18%=7% 某商场合作条件扣率为25%，月度零售保底为15万元，该柜台需配2名导购和2名带班，1名店长，人工费为店员1200元/人.月，带班1500元/人.月，店长1800元/月。假设不存在其它费用。进价以55扣计。问题：.

商品零售价格指数调查方案

(二)商品零售价格指数调查方案 一、调查任务和目的 商品的零售价格是商品在流通过程中最后一个环节的价格，是工业、商业、餐饮业和其他零售企业向城乡居民、机关团体出售生活消费品和办公用品的价格。商品零售价格调查的任务是系统地调查、搜集和整理市场商品零售价格资料，编制商品零售价格指数，以此反映市场商品零售价格的变动趋势和变动程度。其目的在于掌握商品价格的变动趋势，为国家宏观调控和国民经济核算提供参考依据。同时，还可以在此基础上编制其他派生价格指数。 二、调查范围和内容 商品零售价格的调查范围涉及到各种类型的工业、商业、餐饮业和其他行业的零售商品以及农民对非农业居民出售商品的价格。包括食品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、家用电器及音像器材、文化办公用品、日用品、体育娱乐用品、交通通信用品、家具、化妆品、金银珠宝、中西药品及医疗保健用品、书报杂志及电子出版物、燃料、建筑材料及五金电料等１个大类，个基本分类的商品零售价格。 各省、自治区、直辖市执行全国统一的分类标准。详见《商品零售价格指数目录》。 三、选择调查城市和县的原则 (一)采用抽样方法，按照经济区域和地区分布合理等原则，在全国抽选出具有代表性的大、中、小型城市和县作为国家调查市、县，对价格进行经常性的直接调查。目前在全国共抽选出２２６个市县作为国家的价格调查点，其中城市１４６个，县８０个。 (二)为增强各地区价格指数的代表性，部分省(区)如果需要增加调查市县，可参照抽样调查原则，结合当地实际情况，适当增选一定数量的中小城市和县进行调查，所需调查人员的编制和经费，由当地政府负责解决。 四、选择调查商店(农贸市场)的原则和方法 (一)各市、县城调队应对当地零售企业、农贸市场的基本情况，包括经营品种、零售额等指标进行一次摸底调查，在此基础上，选择经营品种齐全、零售额大的中心市场、农贸市场作为价格调查点。 (二)对于同一规格品，大城市应选择３－４个价格调查点，小城市和县应选择２－３个价格调查点。每个大城市应选择３－５个农贸市场作为价格调查点，小城市和县应选择

零售价法

商品零售企业存货成本核算方法——零售价法来源：- 时间：2009-2-5 16:27:03 字体：大小【我要纠错】零售价法是商品零售企业经常采用的一种存货计价方法。在这种方法下，首先用成本占零售价的百分比计算出期末存货成本，然后倒挤出本期的销售成本。采用这种方法的程序如下： (1)在商品存货明细账上同时按成本价和零售价登记期初存货和本期购货，计算出本期可供销售的存货的成本和售价总额。 (2)本期销售的存货，在其明细账中只登记售价，不登记成本价，并据此计算出期末存货的售价。 (3)计算成本率，其计算公式如下： 成本率=(期初存货成本+本期购货成本)／(期初存货售价+本期购货售价)×100% (4)计算期末存货的成本，其计算公式如下： 期末存货成本=期末存货售价总额×成本率 (5)计算本期销售成本，其计算公式如下： 本期销售成本=期初存货成本+本期购货成本－期末存货成本 【例1】某商店2007年5月份的期初存货成本为289 480元，售价总额为360 00 0元，本期购货成本为620 000元，售价总额为806 000元；本期销售收入为820 00 0元。请计算该商店5月份的期末存货成本和本期销售成本。 按照前述所列程序，计算结果如下： 本期可供销售的存货成本=289 480+620 000=909 480(元) 本期可供销售的存货售价总额=360 000+806 000=1 166 000(元) 期末存货的售价总额=1 166 000－820 000=346 000(元) 本期成本率=(909 480／1 166 000)×100%=78% 期末存货成本=346 000×78%=269 880(元) 本期销售成本=909 480－269 880=639 600(元) 目前我国商品零售企业广泛采用的售价金额核算法，实际上是零售价法在我国会计实务中的具体运用。售价金额核算法的具体账务处理程序如下： (1)平时商品存货明细账的进销存均按售价记账，售价与进价的差额记入“商品成本差异”账户。 (2)期末，计算进销差价率，其计算公式如下： 进销差价率=(期初库存商品进销差价+本期发生的商品进销差价)／(期初库存商品售价+本期发生的商品售价)×100％ 具体计算时也可按以下方法计算： 进销差价率=月末分摊前[“商品进销差价”账户余额÷(月末“库存商品”账户余额+月末“受托代销商品”账户余额+本月“主营业务收入”账户贷方发生额)]×l00％ (3)根据进销差价率计算本期已销商品应分摊进销差价，其计算公式如下： 本期已销商品应分摊的进销差价=本期商品销售收入×进销差价率 或， =本期“主营业务收入”账户贷方发生额×进销差价率 (4)调整本期已销商品的销售成本。 本期已销商品实际成本=本期商品销售收入－本期已销商品应分摊的进销差价 【例2】接例1，本期购销业务及有关的计算程序，在“售价金额核算法”下的会计处理

商品销售数据分析

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

零售物价指数

零售物价指数 (重定向自零售价格指数) 零售物价指数（Retail Price Index），简称RPI [编辑] 什么是零售物价指数 商品零售价格指数（Retail Price Index）是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和变 动程度的相对数。商品零售价格指数分为食品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、中西药品、化妆品、书报杂志、文化体育用品、日用品、家用电器、首饰、燃料、建筑装璜材料、机电产品等十四个大类，国家规定304种必报商品，需要予以特别说明的是，从1994年起，国家、各省(区)和县编制的商品零售价格指数不再包括农业生产资料。零售物价的调整变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需平衡，影响消费与积累的比例。因此，计算零售价格指数，可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。 在美国，这个数据由美国的商务部每个月对全国性商业企业进行抽样调查，把用现金或信用卡形式支付的零售的商品均做为调查的对象，包括家具，电器，超市上销售的商品和药品等，不包括服务业的消费。零售物价指数是反映市场物价变动情况的基本标志。是反映不同时期商品零售价格水平变动程度和趋势的相对数。许多外汇市场分析人员十分注重考察零售物价指数的变化。 如果社会的经济发展迅速，个人的消费就会增加，供过于求，导致物价的上升，这个指数就会上升，将为后来带来通货膨胀的压力，该国的政府就会收紧货币政策，利率趋于上升，相应对美元汇率带来利好支持。 [编辑] 零售物价指数与职工生活费用价格指数的区别

其一是零售物价指数的观察对象是城乡居民购买的全部商品价格，而职工生活费用价格指数的观察对象只限城市职工及其家庭所购买的消费品价格。

便利店新零售大数据分析平台方案

便利店新零售大数据分析平台方案

目录 1、技术方案概述 (5) 1.1、建立系统的原则 (5) 1.2、系统总体目标 (7) 2、连锁零售系统整体解决方案 (19) 2.1、构建系统的原则 (19) 2.2、系统逻辑结构 (21) 2.3、网络拓扑结构 (24) 3、总部系统 (30) 3.1、总部系统的业务范围 (30) 3.2、系统的基础数据管理 (31) 3.2.1、公司管理架构的定义 (31) 3.2.2、供应商分类 (31) 3.2.3、供应商档案 (32) 3.2.4、供应商合同 (32) 3.2.5、客户档案 (33) 3.2.6、商品分类 (34) 3.2.7、商品档案 (35) 3.3、总部系统业务流程 (37) 3.4、总部系统的报表体系 (37) 3.4.1、日常管理报表 (37) 4.3.2、分析性管理报表 (38) 4.3.3、数据挖掘 (38) 3.5、总部系统的权限机制 (38) 4、配送中心系统 (38) 4.1、配送中心系统的业务范围 (38) 4.2、配送中心系统的基础数据管理 (39) 4.3、主要业务流和处理方法 (39) 4.3.1、采购管理 (39)

4.3.3、配送中心的仓库管理 (41) 4.3.4、进货验收流程和管理 (42) 4.3.5、配送分拣出库确认流程 (43) 4.3.6、盘点作业流程 (44) 4.3.7、越库配送流程 (45) 4.4、配送中心的结算处理 (46) 4.4.1、对供应商进货的结算 (46) 4.4.2、利润的结算 (46) 4.4.3、库存结算 (46) 4.4.5、配送价格体系 (46) 4.5、配送中心的查询报表体系 (47) 5、加工中心系统 (47) 5.1、加工中心的业务范围 (47) 5.2、加工中心的业务流程 (48) 5.3、加工中心的成本核算方式 (48) 6、门店POS/SC系统 (49) 6.1、门店系统的业务范围 (49) 6.2、门店主要业务流程和处理方法 (49) 6.2.1、门店和总部的数据交换流程 (49) 6.2.2、门店申请变价流程 (50) 6.2.3、门店补货流程 (50) 6.2.4、门店进货流程 (50) 6.2.5、门店盘点流程 (51) 6.3、门店POS系统 (51) 6.4、门店系统的报表体系 (52) 7、财务系统接口 (52) 8、系统集成 (52) 8.1、系统基础支撑设备 (52)

对商品零售价格指数相关性解析总结.doc

对商品零售价格指数相关性分析

对商品零售价格指数相关性分析 摘要 本文选取了若干因素，应用 SPSS软件，对商品零售价格指数进行了相关性分析并建立了回归线性模型。 一、研究意义 商品零售价格指数作为反映商品零售价格变动趋势的一种经济指数。它的 调整升降直接影响居民生活费用的变动，直接关系国家财政的收支，直接影响 居民购买力和市场商品供需格局，还影响着消费和积累的比例。因此，从影响 其变动的诸多因素中拨云见日，勾选出相对的主要因素，对于编制财政计划、 价格计划，制定物价政策、工资政策有着十分重大的意义。 二、因素选择及数据说明 从经济学相关原理及中国经济现状出发，我们认为影响当今中国市场商品 零售价格指数的因素可能有如下几个：居民消费价格指数、城市居民消费价格 指数、农村居民消费价格指数、工业品出厂价格指数、工业生产者购进价格指 数、固定资产投资价格指数。 1 、商品零售价格指数（上年 =100, 按现价计算，下同），商品零售价格的变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需的平衡，影响到消费与积累的比例关系。进而影响居民消费价格指数。 2、居民消费价格指数，是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品 价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和 农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。该指数可以观察和分析消费 品的零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。 3、城市居民消费价格指数，是反映城市居民家庭所购买的生活消费品价格 和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。城市居民消费价格指数可以观察和分 析消费品的零售价格和服务项目价格变动对职工货币工资的影响，作为研究职工 生活和确定工资政策的依据，是用来反映通货膨胀（紧缩）程度的指标。 4、农村居民消费价格指数是反映农村居民家庭所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。农村居民消费价格指数可以观察农村消费品的零售价格和服务项目价格变动对农村居民生活消费支出的影响，直接 反映农民生活水平的实际变化情况，为分析和研究农村居民生活问题提供依据。 5 、工业品出厂价格指数，除了食品和服务 ,大部分属于工业制成品；同时 , 工业品中的生产资料又是消费品的投入品 ,是成本的重要构成因素 , 这是成本推动型物价上涨的主要原因。所以在一定程度上会影响居民价格消费指数。 6、工业生产者购进价格指数，指工业企业组织生产时作为中间投入的原材料、燃料、动力购进价格的指数 ( 含增值税、运费、关税等 ) 。其反映工业生产者购进价格变动趋势和变动程度的相对数。

超市销售数据分析

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;

商品零售价格指数调查方案

商品零售价格指数调查方案

(二)商品零售价格指数调查方案 一、调查任务和目的 商品的零售价格是商品在流通过程中最后一个环节的价格，是工业、商业、餐饮业和其他零售企业向城乡居民、机关团体出售生活消费品和办公用品的价格。商品零售价格调查的任务是系统地调查、搜集和整理市场商品零售价格资料，编制商品零售价格指数，以此反映市场商品零售价格的变动趋势和变动程度。其目的在于掌握商品价格的变动趋势，为国家宏观调控和国民经济核算提供参考依据。同时，还可以在此基础上编制其他派生价格指数。 二、调查范围和内容 商品零售价格的调查范围涉及到各种类型的工业、商业、餐饮业和其他行业的零售商品以及农民对非农业居民出售商品的价格。包括食品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、家用电器及音像器材、文化办公用品、日用品、体育娱乐用品、交通通信用品、家具、化妆品、金银珠宝、中西药品及医疗保健用品、书报杂志及电子出版物、燃料、建筑材料及五金电料等１6个大类，225个基本分类的商品零售价格。 各省、自治区、直辖市执行全国统一的分类标准。详见《商品零售价格指数目录》。 三、选择调查城市和县的原则 (一)采用抽样方法，按照经济区域和地区分布合理等原则，在全国抽选出具有代表性的大、中、小型城市和县作为国家调查市、县，对价格进行经常性的直接调查。目前在全国共抽选出２２６个市县作为国家的价格调查点，其中城市１４６个，县８０个。 (二)为增强各地区价格指数的代表性，部分省(区)如果需要增加调查市县，可参照抽样调查原则，结合当地实际情况，适当增选一定数量的中小城市和县进行调查，所需调查人员的编制和经费，由当地政府负责解决。 四、选择调查商店(农贸市场)的原则和方法 (一)各市、县城调队应对当地零售企业、农贸市场的基本情况，包括经营品种、零售额等指标进行一次摸底调查，在此基础上，选择经营品种齐全、零售额大的中心市场、农贸市场作为价格调查点。 (二)对于同一规格品，大城市应选择３－４个价格调查点，小城市和县应选择２－３个价格调查点。每个大城市应选择３－５个农贸市场作为价格调查点，小城市和县应选择

新零售行业现状与发展趋势分析

中国新零售行业发展前景预测分析电商与线下实体店交锋多年，虽有所胜负，但却未能阻止彼此走下坡路的趋势。权衡之下，打破自我封闭与各自为营的状态，线上线下相融合，取长补短，衍生了零售业的新模式——新零售。新零售，未来的零售必将改变的是零售的本质。马云也在公开场合的演讲中提到“将来会没有电商这个概念，将来会是新零售”。 1、零售市场规模现状 中商产业研究院发布的《2017-2022年中国零售行业发展前景及投资风险预测报告》指出，2016年全年，社会消费品零售总额332316亿元，比上年增长%。其中，限额以上单位消费品零售额154286亿元，增长%。 年中国社会消费品零售总额增长趋势图 2012-2016 数据来源：中商产业研究院数据库 随着电子商务的发展，居民网络消费也逐年增长。2016年全年，全国网上零售额51556亿元，比上年增长%。其中，实物商品网上零售额41944亿元，增长%，占社会消费品零售总额的比重为%；在实物商品网上零售额中，吃、穿和用类商品分别增长%、%和%。随着“一带一路”、“供给侧结构性改革”和“互联网+”等国家重大战略为电子商务带来了新机遇，经济与社会结构变革也给电子商务拓展出了新空间。预计到2020年，电子商务交易额将比“十二五”末翻一番，达到43万亿，网络零售额规模更将超过10万亿，占社会零售总额比重达到%。 2、农村电商不断发展，市场需求不断增长 近年来，农村消费升级逐渐加速。农村地区网民逐年增长，2015年规模达亿,占全国网民总人数的%。网民人数的增加为农村网购市场打开了更大的成长空间。2016年，农村网络零售额以达到8945亿元，占全国网络零售额的%，且全年农村网络零售额各季度环比增速均高于城市水平。

xx市商品零售行业价格行为指南

xx市商品零售行业价格行为指南 目录 第一章总则 第一条目的依据 第二条适用范围 第三条指南效用 第二章明码标价 第四条明码标价概念 第五条明码标价总体要求 第六条相对封闭区域的明码标价 第七条明码标价内容 第八条明码标价方式 第九条价格 第十条计价单位和规格 第十一条产地 第十二条价格标示行为 第三章促销活动

第十三条促销概念 第十四条价格促销总体要求 第十五条对经营场所提供者的要求 第十六条原价 第十七条降价、打折 第十八条价格比较 第十九条价外馈赠 第四章诚信规范经营 第二十条诚信经营 第二十一条遵守价格承诺 第二十二条健全价格管理制度 第五章法律责任和奖惩机制 第二十三条拒不配合价格监督检查的法律责任第二十四条违反明码标价相关规定的法律责任第二十五条构成不正当价格行为的法律责任 第二十六条违法情节 第二十七条奖惩机制 第六章附则 第二十八条咨询和举报 第二十九条指南的解释 第一章总则

第一条【目的依据】 为进一步引导商品零售行业规范价格行为，维护商品零售行业价格秩序和公平竞争，保障经营者、消费者的合法权益和社会公共利益，依据《中华人民共和国价格法》、《中华人民共和国消费者权益保护法》、《价格违法行为行政处罚规定》、《禁止价格欺诈行为的规定》、《关于商品和服务实行明码标价的规定》、《零售商促销行为管理办法》等规定，制定本指南。 第二条【适用范围】 本市行政区域内商品零售行业经营者（以下统称经营者）向消费者销售商品的价格行为，适用本指南。 第三条【指南效用】 本指南在吸收现有法律、行政法规、规章及规范性文件的宗旨和精神的基础上，帮助经营者深入理解、准确适用价格相关规定，从源头上预防和减少价格违法行为的发生，对经营者依法合规从事商品零售的价格行为具有正面指引作用。本指南也可以帮助政府价格主管部门在对商品零售行业价格行为进行监管的过程中，正确地理解和运用价格法律法规。 第二章明码标价

数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘

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

零售商品定价

毛利率＝（销售收入－采购成本－营业税金附加）/销售收入 净利润＝销售收入－采购成本－营业税金附加－费用（营业费用，管理费用，财务费用） 不同种类的商品，其毛利率的加成比例也不同，一般零售店内商品预定的毛利率为： 食品类：15％-20％酒类：25％-30％照相机类：25％~28％服装类：40％~45％化妆品及特殊商品类：50％ （一）零售价格的构成 1、采购价格 2、采购费用 3、销售费用 4、销售税金 5、销售利润 （二）影响定价的因素 1、成本 2、市场 3、竞争 （三）确定定价目标 1、追求最大利润 2、取得预期的投资报酬率 3、扩大或维持市场占有率 4、应付和防止竞争 5、维持生存 （四）特殊定价 1、新产品定价一种是高价策略，另一种是低价策略，两种形式各有利弊，所以在更多的情况下，是把新产品的价格定在撇油定价和渗透定价之间，取适中的价格，即满意价格。 2、心理定价①数字定价②错觉定价③分档定价④招徕定价⑤声望定价⑥陪衬定价 3、折扣定价 4、调整价格 （五）标价策略 1、对比标价2、单一标价3、组合标价4、不二价原则标价 （六）定价策略 1、成本导向定价法：即以你的进货成本为依据，加上你期望得到的利润来确定你所卖东西的价格。比如你的YY进货成本是30元，你想赚10元，那就定价40元啦~~当然，如果网站平台有一些收费项目，那么在计算成本时你应把登录费、成交费等等的也要考虑进去，除非相对于你的利润，这些可忽略不计~~ 2、需求导向定价法：即按照想买你东西的买家们的承受能力来确定价格。哈！这是我们最希望采用的定价方法了！前提是你的东东或比较独特、或同质性不强、或领先进入销售、或…等等。比如：你并不费力地DIY了一件饰品才花了5元钱，可朋友们看了都很喜欢，觉得花80元也不冤，哈~那你就卖80元好了 3、竞争导向定价法：即参考和你卖同类东西的卖家定价来确定你的定价。比如：你卖瑞士军刀，通过搜索发现相同型号的别人卖90~110元，那你卖85元就相对具有竞争力啦~~当然，这里还要考虑到信用度、好评率也就是个人品牌以及售后服务、运费等因素的影响。 在用以上方法初步确定价格后，还要综合考虑你想要采用那种定价策略来最终确定价格，这是很很重要的哦！比较常用的定价策略有： a、快速撇脂策略：即相对于成本，确定较高的售价，再以较高的促销投入“获得更高的关注率”，以期快速获取较高的销售利润。一般C2C平台的促销方法有：认购橱窗展示、各种推荐位，

销售数据分析

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：