1、销售指标分析: 主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路;同时根据海量数
1、销售指标分析:
主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路;同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据;还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。
这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无。直到BI技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。
2.销售量预测
根据以往销售数据以及影响销售相关的因素的分析,通过建模构建销售预测模型,可以单纯针对销售数据进行时间预测分析,也可以采用简单的移动平均预测。在数据完善的前提下,还可以结核更多的影响因素,比如公司销售政策,竞争对手销售策略,公司产品发布,销售人员是否充足等因素构建复杂的神经网络系统,进行更完善的预测分析。
3.财务分析:
1)分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险;
2)分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况;
3)分析企业的获利能力;
4)分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景;
同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等。
4、商品结构分析:
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。
5、顾客细分:
顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。例如,如果将顾客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢?实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设。比如大于100元的我们认为是富人,小于100元的我们认为是穷人。好了,现在老总需要知道很多事情了,比如,富人和穷人各喜欢什么样的商品;富人和穷人的购物时间各是什么时候;自己的商圈里是富人多还是穷人多;富人给商场作出的贡献大还是穷人作出的贡献大;富人和穷人各喜欢用什么方式来支付等等。此外还有商圈的客单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。
6、供应商分析:
通过对供应商在特定时间段内的各项指标,包括订货量、订货额、进货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行分析,为供应商的引进、储备、淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提供依据。主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况,以及所供商品情况,如销售贡献、利润贡献等。通过分析,我们可能会发现有些供应商所提供的商品销售一直不错,它在某个时间段里的结款也非常稳定,而这个供应商的结算方式是代销。好了,分析显示出,这个供应商所供商品销售风险较小,如果资金不紧张,为什么不考虑将他们改为购销呢?这样可以降低成本呵。
7、人员分析:
通过对公司的人员指标进行分析,特别是对销售人员指标(销售指标为主,毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析,以达到考核员工业绩,提高员工积极性,为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。主要分析主题有,员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。
8.客户维系挽留
通过以往客户的购买行为和记录,结合客户基本资料等信息,通过构建数据挖掘模型的方式,进行对用户进行流失预测,从中找出高流失用户,并结合客户的价值贡献,采取不同的 维系挽留策略,起到稳固收入,减少客户流失的目的。

Dans l'optimisation de la base de données, les stratégies d'indexation doivent être sélectionnées en fonction des exigences de requête: 1. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes et que l'ordre des conditions est fixe, utilisez des index composites; 2. Lorsque la requête implique plusieurs colonnes mais que l'ordre des conditions n'est pas fixe, utilisez plusieurs index mono-colonnes. Les index composites conviennent à l'optimisation des requêtes multi-colonnes, tandis que les index mono-colonnes conviennent aux requêtes à colonne unique.

Pour optimiser la requête lente MySQL, SlowQueryLog et Performance_Schema doivent être utilisées: 1. Activer SlowQueryLog et définir des seuils pour enregistrer la requête lente; 2. Utilisez Performance_schema pour analyser les détails de l'exécution de la requête, découvrir les goulots d'étranglement des performances et optimiser.

MySQL et SQL sont des compétences essentielles pour les développeurs. 1.MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source, et SQL est le langage standard utilisé pour gérer et exploiter des bases de données. 2.MySQL prend en charge plusieurs moteurs de stockage via des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, et SQL termine des opérations de données complexes via des instructions simples. 3. Les exemples d'utilisation comprennent les requêtes de base et les requêtes avancées, telles que le filtrage et le tri par condition. 4. Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes de performances, qui peuvent être optimisées en vérifiant les instructions SQL et en utilisant des commandes Explication. 5. Les techniques d'optimisation des performances incluent l'utilisation d'index, d'éviter la numérisation complète de la table, d'optimiser les opérations de jointure et d'améliorer la lisibilité du code.

La réplication maître-esclave Asynchrones MySQL permet la synchronisation des données via le binlog, améliorant les performances de lecture et la haute disponibilité. 1) L'enregistrement du serveur maître change en binlog; 2) Le serveur esclave lit le binlog via des threads d'E / S; 3) Le thread SQL du serveur applique le binlog pour synchroniser les données.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

L'installation et les opérations de base de MySQL incluent: 1. Télécharger et installer MySQL, définir le mot de passe de l'utilisateur racine; 2. Utilisez des commandes SQL pour créer des bases de données et des tables, telles que CreateDatabase et CreateTable; 3. Exécuter les opérations CRUD, utiliser des commandes INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE; 4. Créer des index et des procédures stockées pour optimiser les performances et implémenter une logique complexe. Avec ces étapes, vous pouvez créer et gérer les bases de données MySQL à partir de zéro.

InnodbBufferPool améliore les performances des bases de données MySQL en chargeant des données et des pages d'index dans la mémoire. 1) La page de données est chargée dans le tampon pour réduire les E / S du disque. 2) Les pages sales sont marquées et rafraîchies au disque régulièrement. 3) Élimination de la page de données de gestion de l'algorithme LRU. 4) Le mécanisme de lecture charge les pages de données possibles à l'avance.

MySQL convient aux débutants car il est simple à installer, puissant et facile à gérer les données. 1. Installation et configuration simples, adaptées à une variété de systèmes d'exploitation. 2. Prise en charge des opérations de base telles que la création de bases de données et de tables, d'insertion, d'interrogation, de mise à jour et de suppression de données. 3. Fournir des fonctions avancées telles que les opérations de jointure et les sous-questionnaires. 4. Les performances peuvent être améliorées par l'indexation, l'optimisation des requêtes et le partitionnement de la table. 5. Prise en charge des mesures de sauvegarde, de récupération et de sécurité pour garantir la sécurité et la cohérence des données.


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