面向财务分析的多维数据模型设计

面向财务分析的多维数据模型设计

摘要:数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行战略决策。数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。而且数据仓库是基于多维数据模型的，该模型可将数据看作数据立方体形式。而财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。可以运用数据仓库实现面向财务分析的多维数据模型设计，通过时间维度、行业维度、方法维度、报表维度等分析。

关键词:财务分析；多维数据；上卷；下卷；财务报表

前言:数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行战略决策。而财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关活动的各种能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。可运用数据仓库实现面向财务分析的多维数据模型设计。

正文：面向财务分析的多维数据模型设计

财务分析是为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据的经济应用学科。是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。

财务分析的方法与分析工具众多，具体应用应根据分析者的目的而定。最经常用到的还是围绕财务指标进行单指标、多指标综合分析、再加上借用一些参照值（如预算、目标等），运用一些分析方法（比率、趋势、结构、因素等）进行分析，然后通过直观、人性化的格式（报表、图文报告等）展现给用户。

财务分析的方法：

(一)比较分析法

比较分析法，是通过对比两期或连续数期财务报告中的相同指标，确定其增减变动的方向、数额和幅度，来说明企业财务状况或经营成果变动趋势的一种方法。比较分析法的具体运用主要有重要财务指标的比较、会计报表的比较和会计报表项目构成的比较三种方式。

1、不同时期财务指标的比较主要有以下两种方法：

(1)定基动态比率，是以某一时期的数额为固定的基期数额而计算出来的动态比率。

(2)环比动态比率，是以每一分析期的数据与上期数据相比较计算出来的动态比率。

2、会计报表的比较；

3、会计报表项目构成的比较

是以会计报表中的某个总体指标作为100%，再计算出各组成项目占该总体指标的百分比，从而比较各个项目百分比的增减变动，以此来判断有关财务活动的变化趋势。

(二)比率分析法

比率分析法是通过计算各种比率指标来确定财务活动变动程度的方法。比率指标的类型主要有构成比率、效率比率和相关比率三类。

1、构成比率

构成比率又称结构比率，是某项财务指标的各组成部分数值占总体数值的百分比，反映部分与总体的关系。

2、效率比率

效率比率，是某项财务活动中所费与所得的比率，反映投入与产出的关系。

3、相关比率

相关比率，是以某个项目和与其有关但又不同的项目加以对比所得的比率，反映有关经济活动的相互关系。

(三)因素分析法

因素分析法是依据分析指标与其影响因素的关系，从数量上确定各因素对分析指标影响方向和影响程度的一种方法。

因素分析法具体有两种：连环替代法和差额分析法。

图1：财务分析多维数据模型（方案一）从时间、方法、报表三个维度

下

卷

图2：财务分析多维数据模型（方案二）从时间、方法、行业三个维度

基于方案一对三大报表进行多维数据分析： 财务流程：

1、根据原始凭证或原始凭证汇总表填制记账凭证；

2、根据收付记账凭证登记现金日记账和银行存款日记账。

3、根据记账凭证登记明细分类账。

4、根据记账凭证汇总、编制科目汇总表。

5、根据科目汇总表登记总账。

6、期末，根据总账和明细分类账编制资产负债表和利润表。

（1）资产负债表是反映企业在某一特定日期财务状况的报表。某一特定日期是指编制报表这一天，如月末、季末、年末，因此是张静态报表。报表利用会计平衡原则，将合乎会计原则的资产、负债、所有者权益交易科目分为“资产”和“负债及所有者权益”两大区块，在经过分录、转账、分类账、试算、调整等等会计程序后，以特定日期的静态企业情况为基准，浓缩成一张报表。

图3：资产负债表多维数据模型 从时间、业务工作、行业三个维度

下卷

（2）利润表是反映企业在一定会计期间的经营成果的会计报表，一定会计期间可以是一个月、一个季度、半年，也可以是一年，因此是张动态报表。报表由收入、费用以及利润构成，反映了这段时间的销售收入、销售成本、经营费用及税收状况，报表结果为公司实现的利润或形成的亏损。

图4：利润表多维数据模型 从会计期间、业务工作、行业三个维度

下卷

上卷

（3）现金流量表是财务报表的三个基本报告之一，所表达的是在一固定期间（通常是每月或每季）内，一家机构的现金（包含银行存款）的增减变动情形。 现金流量表编制程序： 1、工作底稿法

采用工作底稿法编制现金流量表，就是以工作底稿为手段，以利润表和资产负债表数据为基础，对每一项目进行分析并编制调整分录，从而编制出现金流量表。

2、T 形账户法

下卷

上卷

采用T形账户法，就是以T形账户为手段，以利润表和资产负债表数据为基础，对每一项目进行分析并编制出调整分录，从而编制出现金流量表。

图5：现金流量表多维数据模型从时间、填制程序、报表三个维度

Jiawei Han、Micheline kamber著范明、孟小峰等译.数据挖掘概念和技术.：机械工业出版社，2001年

数据分析方法课程设计报告

《数据分析方法》 课程实验报告 1.实验内容 （1）掌握回归分析的思想和计算步骤； （2）编写程序完成回归分析的计算，包括后续的显著性检验、残差分析、Box-Cox 变换等内容。 2.模型建立与求解(数据结构与算法描述) 3.实验数据与实验结果 解：根据所建立的模型在MATLAB中输入程序（程序见附录）得到以下结果：（1）回归方程为： 说明该化妆品的消量和该城市人群收入情况关系不大，轻微影响，与使用该化妆品的人数有关。 的无偏估计： （2）方差分析表如下表： 方差来源自由度平方和均方值 回归（） 2 5384526922 56795 2.28

误差（）12 56.883 4.703 总和（）14 53902 从分析表中可以看出：值远大于的值。所以回归关系显著。 复相关，所以回归效果显著。 解：根据所建立的模型，在MATLAB中输入程序（程序见附录）得到如下结果：（1）回归方程为： 在MTLAB中计算学生化残差（见程序清单二），所得到的学生化残差r的值由残差可知得到的r的值在（-1，1）的概率为0.645，在（-1.5，1.5）的概率为0.871，在（-2，2）之间的概率为0.968. 而服从正态分布的随机变量取值在（-1，1）之间的概率为0.68，在（-1.5，1.5）之间的概率为0.87，在（-2.2）之间的概率为0.95，所以相差较大，所以残差分析不合理，需要对数据变换。 取=0.6进行Box-Cox变换 在MATLAB中输入程序（见程序代码清单二） 取，所以得到r的值（r的值见附录二）其值在（-1，1）之间的个数大约为20/31=0.65，大致符合正态分布，所以重新拟合为： 拟合函数为： 通过F值，R值可以检验到，回归效果显著 （3）某医院为了了解病人对医院工作的满意程度和病人的年龄，病情的严重程度和病人的忧虑程度之间的关系，随机调查了该医院的23位病人，得数据如下表：

面向财务分析的多维数据模型设计

面向财务分析的多维数据模型设计

摘要:数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行战略决策。数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。而且数据仓库是基于多维数据模型的，该模型可将数据看作数据立方体形式。而财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动、分配活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。可以运用数据仓库实现面向财务分析的多维数据模型设计，通过时间维度、行业维度、方法维度、报表维度等分析。 关键词:财务分析；多维数据；上卷；下卷；财务报表 前言:数据仓库为商务运作提供结构与工具，以便系统地组织、理解和使用数据进行战略决策。而财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关活动的各种能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。可运用数据仓库实现面向财务分析的多维数据模型设计。 正文：面向财务分析的多维数据模型设计 财务分析是为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来做出正确决策提供准确的信息或依据的经济应用学科。是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济组织过去和现在有关活动的盈利能力、营运能力、偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动。 财务分析的方法与分析工具众多，具体应用应根据分析者的目的而定。最经常用到的还是围绕财务指标进行单指标、多指标综合分析、再加上借用一些参照值（如预算、目标等），运用一些分析方法（比率、趋势、结构、因素等）进行分析，然后通过直观、人性化的格式（报表、图文报告等）展现给用户。 财务分析的方法： (一)比较分析法 比较分析法，是通过对比两期或连续数期财务报告中的相同指标，确定其增减变动的方向、数额和幅度，来说明企业财务状况或经营成果变动趋势的一种方法。比较分析法的具体运用主要有重要财务指标的比较、会计报表的比较和会计报表项目构成的比较三种方式。 1、不同时期财务指标的比较主要有以下两种方法： (1)定基动态比率，是以某一时期的数额为固定的基期数额而计算出来的动态比率。 (2)环比动态比率，是以每一分析期的数据与上期数据相比较计算出来的动态比率。

多维数据组织与分析

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2016—2017学年第二学期） 课程名称：数据仓库与数据挖掘开课实验室：信自楼444 2017年5 月4 日 一、上机目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 4. 学会使用基本的MDX语句 二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。 注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。 实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。

三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。 1.MOLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数据。 特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.ROLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构划分为事实表,和维表。 特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。 这种方式查询效率最低，不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的结果是得到一个二维平面数 据。 4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块，切块的结果得到一个子立 方体。 5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻取。 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 1.多维数据集 （1）卡类型维度 （2）卡类别维度

财务模型分析

财务模型与分析要点 主要内容 ●概述 ●财务模型的建立 ●财务模型与公司价值分析的运用 ●总结 1. 概述 价值评估的必要性与意义 ●价值评估是测定公司资产价值的手段 ●价值评估是投资决策的基础 ●价值评估为经济结构调整提供条件 ●价值评估是优化资源配置的导向 建立财务模型进行价值评估的必要性 ?财务模型和公司估值广泛运用于各种交易。 –筹集资本（capital raising)； –收购合并（mergers & acquisitions)； –公司重组（corporate restructuring)； –出售资产或业务（divestiture) ?公司估值有利于我们对公司或其业务的内在价值（intrinsic value）进行正确评价，从而确立对各种交易进行订价的基础。 ?对投资管理机构而言，在财务模型的基础上进行公司估值不仅是一种重要的研究方法，而且是从业人员的一种基本技能。它可以帮助我们： –将对行业和公司的认识转化为具体的投资建议 –预测公司的策略及其实施对公司价值的影响 –深入了解影响公司价值的各种变量之间的相互关系 –判断公司的资本性交易对其价值的影响 ?强调发展数量化的研究能力。采用该方法不仅可以促进公司核心竞争力的形成和发展，而且有助于公司成为国内资本市场游戏规则的制订者。财务模型和对公司进行价值评估不是我们工作的最终目标，是我们为实现目标（即提出投资建议）所需的

重要工具。 公司估值的主要方法 ?进行公司估值有多种方法，归纳起来主要有两类： 现金流折现的基本步骤（1） 行业分析-确定公司所处行业 ?分析行业的增长前景和利润水平 ?确定行业成功的关键要素（Key Success Factors) 公司分析-概述公司现状和历史趋势 ?对公司进行SWOT分析，确定竞争优势 ?分析公司策略，判断是否具有或发展可持续的竞争优势 财务模型-分析公司发展趋势 ?确定财务模型的关键假定 ?制作包括利润表，资产负债表和现金流量表在内的财务模型

(完整版)财务分析模型

财务分析模型 一、公司财务分析的目的 1、增加公司决策的科学性； 2、评价公司过去的经营业绩； 3、衡量现在的财务状况； 4、预测未来的发展趋势； 5、提高公司的财务管理水平； 二、财务分析的要求 1、根据计算出的各种财务比率与历史同期和上期相比，进行具体、深入的分析； 2、解释原因，并不断深化，寻找最直接的原因； 三、财务分析的具体内容 1、公司变现能力分析。 变现能力是公司产生现金的能力。它取决于可以在近期转变为现金的流动资产的多 少。主要为流动比率和速动比率。 1.1、流动比率= 流动资产/ 流动负债 该比率通过公司不同时期的比较，可以反映公司的短期偿债能力。 1.2、速动比率= 速动资产/ 流动负债= （流动资产-存货）/ 流动负债(酸性测试比率) 该比率排除了容易产生误解因素的存货的影响，计算出的速动比率反映公司短期偿债能力更加令人可信。 1.3、保守速动比率= （货币资金+应收票据+应收帐款净额）/ 流动负债 该比率排除了可能与当期现金流量无关的项目，更能真实反映公司变现能力和短期偿债能力。 3、资产管理能力分析。 它是用来衡量公司在资产管理效率高低的分析，因此又被称作运营效率分析，具体通过以下几个指标的计算和分析来反映公司资产管理效率方面的高低。 2.1、存货周转天数= （平均存货* 360）/ 销售成本 公式中销售成本数据来源于利润表，平均存货来源于资产负债表中的“期初存货”与“期末存货”的平均数。存货周转天数指标的好坏反映公司存货管理水平，它也是整个公司经营管理的重要内容。 为了更准确反映我们的存货管理水平，我们应细化存货的分析，应对存货的结构及影响存货周转速度的重要项目进行分析，如： 2.1.1、原材料周转天数=（360 * 平均原材料存货）/ 耗用原材料成本 2.1.2、在制品周转天数=（360 * 平均在制品存货）/制造成本 存货分析的目的是从不同角度和环节找出存货管理中的问题，使存货管理在保证生产经营的同时，尽量少的占用经营资金，提高资金的使用效率，促进公司管理水平的提高。 2.2、应收帐款周转天数

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

oltp数据分析方法

数据仓库与OLAP实践 清华大学出版社

第3章多维数据分析基础与方法 v3.1 多维数据分析基础 v3.2 多维数据分析方法 v3.3 维度表与事实表的连接v3.4 多维数据的存储方式 v3.5 小结

3.1 多维数据分析基础 v多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。 v多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 v OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。

1. 多维数据集（Cube） v多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体（Cube）， v多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 v SQL Server 2000中一个多维数据集最多可包含128个维度和1024个度量值。

2. 度量值（Measure） v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。v例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。 v度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。 v事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运 作历史的信息。 v度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。

3. 维度（Dimension） v维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。v例如，企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况，这是从时间的角度来观察产品的销售，因此时间就是一个维（时间维）。 v例如，银行会给不同经济性质的企业贷款，比如国有、集体等，若通过企业性质的角度来分析贷款数据，那么经济性质也就成为了一个维度。 v包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。

财务分析模型实验报告

《财务分析模型》实验报告 年级：2013级学号：姓名：陈婷实验时间：2015.10 【实验目的】 1.掌握应用Excel获取数据的方法； 2.掌握财务分析模型（比率分析模型、趋势分析模型以及杜邦财务分析模型）的设计方法 3.掌握Excel软件中相关函数、功能的应用 【实验内容】 1.编制1月、2月资产负债表； 2.编制1月、2月利润表； 3.建立比率分析模型，包括： ①偿债能力（流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率、股东权益比率、负债股权比率、有形净值债务率、利息保障倍数）； ②营运能力(存货周转率、应收账款周转率、流动资产周转率、总资产周转率)； ③获利能力(资产报酬率、股东权益报酬率、销售毛利率、销售净利率、成本费用净利率)；并对企业2月份的财务状况进行评价。 4.根据比率分析模型分析： ①总资产、总负债变化原因；②流动比率变动原因；③分析资产净利率变化原因； 【实验器材】 硬件：处理器：Intel(R) Celeron（R）CPU420 @ 1.60GＨz 主板：Lenovo Intel 945GZ（Lakeport-GZ）+ICH7 内存：DDR400 504MB；硬盘：Hitachi80G. 显卡：Inter（R） 82945G Express Chipset Family； 显示器：Lenovo 17.1吋液晶显示器； 电源：ATX 300SD； 网卡：Realtek RTL8139/810Xa Family Fast Ethernet NIC 系统：Microsoft Windows XP Professional Build 2600 软件：Excel软件 【预备知识】 1.《财务管理学》 2.Excel软件的应用 【实验步骤】

零售业销售数据分析模型

【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋 销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。 维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？ 在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二：分析是哪个区域发生了变动？ 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三：分析是哪个渠道发生了变动？ 销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里？换句话说，是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动？每个渠道数据变动的比例各是多少？按此维度分析后，我们进一步得出结论，南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道，一个是城区的喜铺渠道，另一个是六合县城的批发市场渠道，其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道，128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。 经过以上三个维度的分析后，我们就可以确定销售数据变动的基本情况，从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据！回到案例，面对8月份销售额下滑100万的现状，经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑，其中散装巧克力下滑了40万，占比40%，128g 水果糖下滑了60万，占比60%。 整个数据分析维度的模型图如下：

市场营销数据分析计算公式

市场营销数据分析计算 公式 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

市场营销数据分析计算公式 产品分析工具 新产品认可度 产品生命周期PLC（ProductLifeCycle）：开发、引进、成长、成熟、衰退新产品上市速度 产品盈利率工具 存货周转率 价格决策工具 产品价格弹性工具 目标收益率工具 消费者剩余占有率工具 PSM价格敏感度测试工具 PSM(PriceSensitivityMeasurement)价格敏感度分析方法 定价工具

价格稳定度测量工具 渠道决策工具 促销决策工具 促销费用效用测试工具 目标销售额增长达成率 目标利润达成率 特价品促销带动率 付现率计算工具 返券回馈率计算工具 联合促销对比率 品牌管理工具 品牌忠诚度测试工具 品牌偏好度绩效工具 品牌认知度 品牌美誉度 英特公司的品牌价值估价法模型

Y&R品牌资产标量 USP理论及其应用 USP(uniquesellingproposition) 沃尔夫PFA购买率评估模型 斯塔齐NETAPPS评估模型 AEI（广告效果指数，AdvertisingEffectivenessIndex）指数模型 CSP（CommunicationSpectraPattern）传播幅度形态模型 直复DM有效性工具 网络投放效果测试工具 网络广告点击率 网络广告转化率 广告平均浏览时间 STARCH法 广告费用增销额 顾客回馈分析工具

退出率与提价关系工具 KANO模型 四分图模型 顾客延伸率 用户满意度CSI（customersatisfactionindex）模型 营销评价工具 9S模型 整合营销传播IMC（IntegratedMarketingCommunication)的核心思想是将与企业进行市场营销有关的一切传播活动一元化。 供应商感知模型（SupplierPerceptionModel） 销售量比较评价法 商圈饱和度工具

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析报告

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现 （广州城市职业学院广东广州510405） 摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。 关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。 一、研究的意义 目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。

中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

多维标度分析

武夷学院实验报告 课程名称：多元统计分析项目名称：多维标度分析姓名：专业： 14信计班级：1班学号：同组成员：无

(一)操作步骤 (1)点击分析-度量--多维尺度 ,进入多维标度分析的主对话框，如下图。 (2变量为设定变量列表框，用于将要分析的表示距离的变量移入此处。本案例是将北京，合肥，长沙，杭州，南昌，南京，上海，武汉，广州，成都，福州，昆明放置于此框。 (3)单个矩阵表示如果数据文件中有多个受访者的距离阵时。就应当使用该选项选取代表不同受访者的变量。

(4)距离用于设置所使用距离的产生方式。 ①数据为距离数据表示如果所提供的数据为距离阵，可直接用于分析。单击"形状"有3个选项(图:正对称表示距离阵为完全对称形式，且行列表示相同的项目，要对角线上下三角中相应的数值对称相等，正对称表示距离阵为不完全对称结构且行列表示相同项目，上下三角中相应的数值不想等，矩形表示距离阵为距离完全不对称形式，并需要在行数框中输入行数，如下图。

②从数据中创建度量表示如果数据代表的不是距离，使用该选项可以根据数据生成距离阵。 单击"度量标准"打开数据测度方法对话框，如下图。其中，度量标准用于选择不相似性量度方法，转换值是选择进行标准化转化的方法，创建距离矩阵表示是根据变量还是根据样品创建距离阵(变量间计算成对变量之间的不相似性矩阵，个案间计算两两样品之间的不相似性距离矩阵)。 设置完成后，点击继续返回主对话框。 (5)在主对话框中点击模型，用于设置数据和模型的类型，如下图。

①度量水平用于指定测量尺度。其中，序数为有序数据，区间为定距数据，比率为比例数据，鉴于本例中的数据是距离，因此选择interval。 ②条件性用于进一步定义距离阵的情况。矩阵表示只有一个矩阵或者每个矩阵代表不同的个体时采用，它表示距离阵的数值意义相同，是可以相互比较的，行只在非对称或者距离阵时才使用。表示只对同一行间数据进行比较才有意义，无约束表示不受任何限制，资料中所有数值的比较都有意义。 ③维数用于指定多维尺度分析的维度。最小值输入最少维度，最大值输入最大维度，由于一般是计算二维解，均输入2。 ④度量模型用于选择距离测量模式。Euclidean 距离是欧几里得距离，个别差异Euclidean 距离加权欧几里距离。

多维数据组织与分析

多维数据组织与分析 Prepared on 22 November 2020

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第二学期） 一、上机目的 目的： 1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系； 2．理解多维数据集创建的基本原理与流程； 3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法； 4. 学会使用基本的MDX语句 二、上机内容 1.基于上次实验建立的地铁数据仓库，构建地铁公司收入的多维数据 集。 2.使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。 3.对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。 4.使用MDX语句对多维数据集进行切片。 注意：可参照Analysis Services的教程，构建多维数据集。要求时间和站点维度采用层次结构。 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内

容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出多维数据组织模型及其OLAP操作过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。 三、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述联机分析处理的相关基本概念（MOLAP、ROLAP、切片、切块、旋转、钻取等）。 1.M OLAP:表示基于多维数据组织的OLAP实现。使用多维数组存储数 据。 特点：将细节数据和聚合后的数据均保存在cube中，所以以空间换效率，查询时效率高，但生成cube时需要大量的时间和空间。 2.R OLAP:表示基于关系数据库的OLAP实现。将多维数据库的多维结构 划分为事实表,和维表。 特点:将细节数据保留在关系型数据库的事实表中，聚合后的数据也保存在关系型的数据库中。这种方式查询效率最低，不推荐使用。 3.切片:在给定数据立方体的一个维上进行选择操作就是切片，切片的 结果是得到一个二维平面数据。 4.切块：在给定数据立方体的两个或多个维上进行选择操作就是切块， 切块的结果得到一个子立方体。 5.旋转：维度变换的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互 换）。 6.钻取：改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取和向上钻 取。 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 1.多维数据集

财务模型分析报告

财务模型与分析要点 主要容 ●概述 ●财务模型的建立 ●财务模型与公司价值分析的运用 ●总结 1. 概述 价值评估的必要性与意义 ●价值评估是测定公司资产价值的手段 ●价值评估是投资决策的基础 ●价值评估为经济结构调整提供条件 ●价值评估是优化资源配置的导向 建立财务模型进行价值评估的必要性 ?财务模型和公司估值广泛运用于各种交易。 –筹集资本（capital raising)； –收购合并（mergers & acquisitions)； –公司重组（corporate restructuring)； –出售资产或业务（divestiture) ?公司估值有利于我们对公司或其业务的在价值（intrinsic value）进行正确评价，从而确立对各种交易进行订价的基础。 ?对投资管理而言，在财务模型的基础上进行公司估值不仅是一种重要的研究方法，而且是从业人员的一种基本技能。它可以帮助我们： –将对行业和公司的认识转化为具体的投资建议 –预测公司的策略及其实施对公司价值的影响 –深入了解影响公司价值的各种变量之间的相互关系 –判断公司的资本性交易对其价值的影响 ?强调发展数量化的研究能力。采用该方法不仅可以促进公司核心竞争力的形成和发展，而且有助于公司成为国资本市场游戏规则的制订者。财务模型和对公司进行价

值评估不是我们工作的最终目标，是我们为实现目标（即提出投资建议）所需的重要工具。 公司估值的主要方法 ?进行公司估值有多种方法，归纳起来主要有两类： 可比公司法与现金流折现法的比较 现金流折现的基本步骤（1） 行业分析-确定公司所处行业 ?分析行业的增长前景和利润水平 ?确定行业成功的关键要素（Key Success Factors) 公司分析-概述公司现状和历史趋势 ?对公司进行SWOT分析，确定竞争优势 ?分析公司策略，判断是否具有或发展可持续的竞争优势 财务模型-分析公司发展趋势

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：

多维数据综合分析系统及其分析方法与制作流程

图片简介: 本技术公开的属于数据分析技术领域，具体为一种多维数据综合分析系统，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块，该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，通过特定的模型和算法，在巨量的话单、账单、电子取证信息中进行数据关联碰撞，分析出符合条件的数据，通过特有的显示模型提供给用户分析线索；能够对被调查人员进行多方位的数据行为刻画，对比分析出被调查人员在某些特定时间/事件内的联系对象、活动轨迹、资金交易、交易对象等信息。 技术要求 1.一种多维数据综合分析系统，其特征在于，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块； 所述数据分析模块包括话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元； 所述数据存储数据库、基站数据库之间相互建立联系，所述数据存储数据库存储话单文件、账单文件和取证文件，所述数据关联模块收集时间信息、空间信息和事件信息；

所述话单文件、账单文件和取证文件存储到数据存储数据库内，所述数据存储数据库的输出端与数据关联模块连接，所述数据关联模块的输出端与数据分析模块连接，所述数据分析模块的输出端与数据表格图形绘制模块连接，所述数据表格图形绘制模块的输出端与数据标记模块连接。 2.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单文件包括通话记录、基站信息和离线地图。 3.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述账单文件包括交易记录和银行信息。 4.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述取证文件为电子取证信息。 5.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单分析单元、账单分析单元的输出端与综合分析单元连接，所述综合分析单元经过用户授权进行分析操作。 6.一种如权利要求1-5任意一项所述多维数据综合分析系统的分析方法，其特征在于：该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下： S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，数据存储数据库结合基站数据库对于话单文件、账单文件和取证文件相关文件信息获取； S2：数据存储数据库将话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息输出到数据关联模块，数据关联模块对话单文件、账单文件和取证文件及相关文件信息对应的时间信息、空间信息和事件信息进行关联； S3：话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元对通话记录、基站信息和离线地图、交易记录和银行信息、电子取证信息经过用户的授权进行分析； S4：单分析单元、账单分析单元和综合分析单元分析的结果通过数据表格图形绘制模块制成表格；

实验报告(财务分析模型)

《财务分析模型》实验报告 年级：学号：姓名：实验时间：2015.4 【实验目的】 1.掌握应用Excel获取数据的方法； 2.掌握财务分析模型（比率分析模型、趋势分析模型以及杜邦财务分析模型）的设计方法 3.掌握Excel软件中相关函数、功能的应用 【实验内容】 1.编制1月、2月资产负债表； 2.编制1月、2月利润表； 3.建立比率分析模型，包括： ①偿债能力（流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率、股东权益比率）； ②营运能力(存货周转率、应收账款周转率、流动资产周转率、总资产周转率)； ③获利能力(资产报酬率、股东权益报酬率、销售毛利率、销售净利率)； 并对企业2月份的财务状况进行评价。 4.根据比率分析模型分析： ①总资产、总负债变化原因；②流动比率变动原因；③分析资产净利率变化原因； 5.采用趋势分析法（图解法）分析企业的偿债能力、营运能力以及获利能力； 6.建立杜邦财务分析模型，并运用杜邦分析法分析权益净利率变动原因。 【实验器材】 硬件：处理器：Intel(R) Celeron（R）CPU420 @ 1.60GＨz 主板：Lenovo Intel 945GZ（Lakeport-GZ）+ICH7 内存：DDR400 504MB；硬盘：Hitachi80G. 显卡：Inter（R） 82945G Express Chipset Family； 显示器：Lenovo 17.1吋液晶显示器； 电源：ATX 300SD； 网卡：Realtek RTL8139/810Xa Family Fast Ethernet NIC 系统：Microsoft Windows XP Professional Build 2600 软件：Excel软件 【预备知识】 1.《财务管理学》 2.Excel软件的应用 【实验步骤】

SAS财务分析模型

SAS财务分析模型 所属分类：管理经济 提问添加摘要目录[隐藏] ? 1 概述 ? 2 SAS财务分析模型 ? 3 评价指标 ? 4 案列分析 ? 5 相关词条 ? 6 参考资料 SAS财务分析模型-概述 严格意义上的财务分析，是在企业经济分析、财务管理和会计基础上形成的一门综合性、边缘性学科。是以会计核算和报表资料以及其他相关资料为依据，采用一系列专门的分析技术和方法，对企业等经济学组织过去和现在的有关筹资活动、投资活动、经营活动的偿债能力、盈利能力、营运能力状况等进行分析和评价，为企业利益相关者了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来、做出正确决策提供准确的信息或依据的经济应用学科。全面翔实的进行财务分析应包括三个主要方面：企业战略分析（Enterprise'sStrategyanalyses）、会计分析（Accountinganalysis）和财务报表分析（AnalysisofthefinancialStatements）,对以上三种进行全面落实的分析,即SAS财务分析。 SAS财务分析模型-SAS财务分析模型 1.企业战略（Enterprise'sStrategy）分析 在明确财务分析目的的基础上，企业战略分析是企业财务分析的起点。战略分析的实质在于通过对企业所在行业或企业拟进入的行业的分析，明确企业在行业中的地位以及应该采取的竞争战略，以权衡收益和风险，了解并掌握企业的发展潜力，特别是在企业价值创造或赢利方面的潜力。企业战略分析通常包括行业分析和企业竞争策略分析。企业战略分析是企业会计分析和财务报表分析的基础和导向，通过企业战略分析，分析人员能深入了解企业的经济状况和经济环境，从而进行客观、正确的会计分析和财务报表分析。 2.会计分析（Accountinganalysis） 会计分析实质上是明确会计信息的内涵与质量，即从会计数据表面揭示其实际含义。分析中不仅包含对各会计报表以及相关会计科目的内涵的分析，而且包括对会计原则与政策变更的分析、会计方法选择与变动的分析、会计质量和变动的分析等等。

企业运营管理与数据分析模型(杨云)

企业运营管理与数据分析模型 课程大纲： 模块一、提出问题 ◇ 营运分析模型展示 ◇ 营运管理的目标和方式 ◇ 实践的思想，寻找差异 模块二、建立标准化管理与报表体系 ◇ 运营分析是战略执行的保障 ◇ 运营仪表盘原理介绍 ◇ 企业不同阶段的报表体系 ◇ 运营仪表盘运用的基本工具 模块三、高质量的基础数据来源于流程管理 ◇ 企业运营中数据的来源流程 ◇ 标准化建设是过程管理的基础 ◇ 流程改进的环 ◇ 建立流程管理体系 ◇ 流程管理中的风险意识 ◇ 流程改进步骤与手段 ◇ 流程管理的工具 ◇ 信息化在运营管理中的作用 模块四、经营仪表盘数据工具应用（案例） 一、市场分析（产品竞争策略） ◇ 面向竞争的市场分析与管理中的应用 如何进行市场和产品细分分析 目标市场的研究、分析和选择 产品策略的图表演绎 价格分析与对策 企业如何营造持续性的赢利结构（直观的量本利分析） 案例分析与讨论 ◇ 在管理市场推广活动中的应用 市场推广活动的全程分析与管理数据分析 如何对整体促销活动进行监控和评估 如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立 如何利用方案工具寻求最佳市场方案 案例分析与讨论 二、运营分析（销售、财务、人力资源管理） ◇ 在销售管理中的应用 销售渠道的管理统计分析 渠道管理数据构架的搭建（资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析） 销售队伍的整体规划与综合诊断信息基础建立 销售代表业绩跟踪数据体系建立方法 有效的销售计划和销售目标设立 销售的有效计划和跟踪机制建立方式 建立在可持续性发展基础上销售规模提升数据模型 ◇ 在财务管理中的应用 公司盈利能力趋势分析 直观、动态的预算体系建模方式 产品上市财务预测案例分析 固定资产投资判断模型 项目现金流量与投资回报模型 财务比例分析与财务模型应用 ◇ 在人力资源管理中的应用 公司员工结构多纬度分析 年度薪资预算方案模型制定 绩效驱动因素动态模型建立

商品分析模型

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 净利＝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 10、周转天数 周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理 越好。 11、退货率