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超市销售数据分析报告

超市销售数据分析报告
超市销售数据分析报告

超市销售数据分析主要从以下几方面入手:

1.

销售额分析

2.

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

3.

4.

毛利率分析

5.

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。

6.

7.

贡献毛利率分析

8.

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。

9.

10.

提高毛利率

11.

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。

12.

有效提高毛利率的方法为:

13.

(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;

14.

(2)降低低毛利率部门的构成比;

15.

(3)提升高销售构成比部门的毛利率;

16.

(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。

17.

18.

经营指标

19.

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2 00。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1 54万元,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=13 3/15=8.87次,目标库存g=a/f=154/8.87=17.36万元。

20.

⑴ 日销售数据

⑵ 月销售数据

⑶ 销售明细数据

⑷ 未销售商品数据

⑸ 商品排行榜——前、后50名销售数据

⑹ 商品大中小类别排行数据

⑺ 贡献率数据:类同单品销售数据,但增加了百分比

⑻ 变价数据:对应变化商品,检查是否已更换便签和POP

⑴ 供应商变动数据:新增、终止交易的供应商和单品促销。

⑵ 按主供应商汇总每天的销售金额。

⑶ 单品进销存数据

⑷ 含应付款的供应商进销存数据。

⑸ 结算汇总数据

⑹ 日销售数据

⑺ 月销售数据,促销商品销售数据

⑻ 销售明细数据

⑼ 未销售商品数据:标准时段积压商品库存的清单。⑽ 商品排行榜——前、后50名单品销售数据

⑾ 商品大中小类别排行数据

⑿ 贡献率数据

本回答由电脑网络分类达人吕明推荐

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于通海|数据分析师

广告:数据分析师考试|擅长:互联网

其他回答

一、从销量入手

1、与去年同期相比查找销量下降原因

2、从滞销品查找,主要分析零销售商品。

3、应季商品销量分析。

4、分析各区销售占比。

5、促销活动开展时的销量变化

二、从价格体系入手

1、认真研究周边商圈价格情况与己对比

2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理

3、进价分析

三、从商品结构入手

1、根据各类商品购买力找出缺品

2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响

3、正确掌握“二、八”原则

总之从数据中能发现很多问题,甚至更换卖场管理者在数据中都

能反映出来。因此数据是管理的基础,很多问题都是通过数据反映出来的。

超市销售分析报表完整版

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

公司经营分析报告

公司经营分析报告 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

xx公司年度公司年度经营分析报告 xxxx年,我公司在分公司党委总经理室的领导下,以“严管控,防风险,抓队伍,促发展,优结构,增效益”的十八字方针为指引,很抓业务发展,和公司文化建设,公司和各项工作均取得了一定的成绩,现将公司xxxx 年度的分析报告上报: 一、业务完成情况分析: 从柱状图上分析,我公司xxxx年的各项业务指标除短险外,均出现了大幅度的增长,其中增幅较大的为:总量全年实现xxxx万元,增幅为 18.9%,首年新单实现xxxx万元,增幅为xxxx,首年期交实现xxxx万,增幅达到xx%,趸缴业务实现xxx万,增幅达到xx%。 但是短险业务令人感到惋惜,出现了负的增长,短险全年实现xxx 万元,这是公司业务发展上的一个名显的不足,也是公司影响公司长期发展的一个短板,我公司将在今年的工作中,克服这一不足。公司短险赔款xxxx万,培付率为xxx%。 二、公司费用完成及执行情况 费用提取情况 费用支付情况 从费用提取和支付情况分析公司的经营情况,公司今年亏损xx万元,但今年公司短险仅只完成xx万元,公司提取费用为xx万余元,若公司短险多发展xxx万元,在赔付率不变的情况下,公司经营就可以实

现不亏的状态。因此公司在新的一年中要正确规划好自已的短险目标,为公司经营扭亏为盈打下良好的基础。 从公司的工资性及统筹来分析,公司今年为xxxx万元。而xxxx年为xxx 万,增长了xxxx%,其中工资xxx年为xxxx万,xxxx年为xxxx万。增长了xxx%,社会统筹保险费xxxx年为xx万,xxxx年为xxx万,增长了xxx%。在公司发展的同时,让全体员工享受到发展的成果。 二、人力发展情况分析 公司人力去年也呈现出明显的增长的态势,总人力达到xxx人,较去年增长了36%,其中个险xxx人,增长了24%,中介xxx人,增长了470%,实现了中介队伍的大发展。 在和同业队伍的比较上,我公司尽管在数量上仍占优势,但我们仍然感到压力,下同是同业人力的饼状图; 从图上我们可以分析出,其它同业的发展也快,我们只有时刻保持对市场的警醒态度,敢于拼搏,千万不可麻痹大意,以老大自居,否则我们很快就会落后。 三、个险业务发展及队伍现状分析 1、业务发展月线状图 从线状图上分析个险业务的发展,表现在月发展上极不均衡,3月份,6月份的业务呈高峰状态,而4月,7月,10月份的业务发展又表现为低谷,反映出业务发展的不均衡。分析其原因在于业务的发展依赖于公司推动,团队自主发展的意愿和建立良性的业务发展循环系统是我们必须重视的问题。 2 、个险业务佣金及津贴柱状图

2020年淘宝数据分析报告模板

导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章,欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况,有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指:员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,

永辉超市2019年上半年财务分析结论报告

永辉超市2019年上半年财务分析综合报告永辉超市2019年上半年财务分析综合报告 一、实现利润分析 2019年上半年实现利润为158,784.31万元,与2018年上半年的100,451.36万元相比有较大增长,增长58.07%。实现利润主要来自于内部经营业务,企业盈利基础比较可靠。在市场份额迅速扩大的同时,营业利润也迅猛增加,经营业务开展得很好。 二、成本费用分析 2019年上半年营业成本为3,218,441.25万元,与2018年上半年的2,668,730.04万元相比有较大增长,增长20.6%。2019年上半年销售费用为625,571.76万元,与2018年上半年的547,213.87万元相比有较大增长,增长14.32%。2019年上半年销售费用增长的同时收入也有较大幅度增长,并且收入增长快于销售费用增长,企业销售费用投入效果理想,销售费用支出合理。2019年上半年管理费用为109,430.3万元,与2018年上半年的138,957.14万元相比有较大幅度下降,下降21.25%。2019年上半年管理费用占营业收入的比例为2.66%,与2018年上半年的4.04%相比有所降低,降低1.38个百分点。营业利润有所提高,管理费用支出控制较好。2019年上半年财务费用为15,109.15万元,与2018年上半年的4,545.21万元相比成倍增长,增长2.32倍。 三、资产结构分析 从流动资产与收入变化情况来看,与2018年上半年相比,资产结构没有明显的恶化或改善情况。 四、偿债能力分析 从支付能力来看,永辉超市2019年上半年是有现金支付能力的。企业负债经营为正效应,增加负债有可能给企业创造利润。 五、盈利能力分析 永辉超市2019年上半年的营业利润率为3.60%,总资产报酬率为 内部资料,妥善保管第1 页共3 页

超市销售数据分析完整版

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

销售分析报告10篇

《销售分析报告》 销售分析报告(一): 小家电行业销售分析报告 随着我国经济的发展和人们生活水平的提高,人们对品质生活有了更高要求,小家电产品开始跟随彩电、空调、冰箱等大家电之后,成为每个家庭的追求产品。小编近期精心准备了一份小家电行业销售分析报告,大家如果有需要了解的话,能够阅读一下。 一、行业分析 1、市场总量及增长 近几年小家电市场每年以15%左右的增长速度快速发展,2007年,中国小家电生产规模到达14.4亿台,同比增长12.7%,全国小家电销售额到达971.9亿元(在各小家电品类中,厨卫类小家电占据最大的份额,占整体小家电市场销售额的78%,家居类小家电紧随其后)。2008年销售规模到达1109亿元人民币,同比预计增长14.1%,预计2010年会突破1500亿元,市场潜力巨大。从市场需求量上看,欧洲平均每家有30多种小家电,而在中国平均每家仅有3~4种小家电。随着人们经济水平的提高,小家电快速进入消费者家庭,在大家电市场日趋饱和、受人民币升值以及经济发展带来的收入增长、国家鼓励消费政策的出台等环境下,业内人士指出,今后25年仍将是我国小家电发展的黄金时期,年需求量增幅在30%以上。 另据中怡康数据显示,2010年前三季度厨卫、小家电行业整体销售额到达1094亿元,同比增长16%,预计全年将到达1500亿元的市场规模。应对如此巨大的市场机遇,雅乐思、爱庭、浪木等小家电品牌开始借助三四级市场高速成长从而快速崛起。 2、家电行业整体状况 最新统计数据显示,在发布2010年度业绩预报的28家家电行业上市公司中,预增的有21家,续盈2家,扭亏1家,首亏2家,预减2家。整体而言,报喜的上市公司到达24家,占比高达85%,整体大面积盈利,意味着行业景气度持续高涨。但是分析发布业绩预告的公司数据,却能够发现一个事实:主营冰箱、洗衣机、空调的青岛海尔(29.06,0.44,1.54%)、美的电器(18.73,-0.22,-1.16%)、格力电器(19.00,-0.27,-1.40%)等主流大家电公司尽管营收规模都在四百亿元以上,但是业绩增幅都较大,可谓是大象起舞。而构成鲜明比较的是,近年来持续登陆资本市场的厨卫类小家电上市公司,尽管营收规模多在二三十亿元,其增幅却明显缓慢。 3、渠道竞争 2010年中国网购家电突破800亿元,其中小家电占比超过50%,成为销售增长最快和最有潜力的销售渠道。美的日电集团CEO黄健表示,到2015年中国人口预计将到达15亿,加速发展的城镇化,将使城镇人口第一次超过农村人口,国内市场消费潜力十分巨大。美的到2015年,日电中国营销总部的美的小家电专卖店将到达15000家,销售网点将到达10万家,其中增长最多的就是在三四级市场。 雅乐思电器销售公司总经理付英杰介绍说,在去年电磁炉全行业委缩30%的状况下,企业获得了15%的增长,这在很大程度上受益于三四级市场的高速增长。爱庭电器有限公司办公室主任秦满棋表示,随着城镇化建设速度的加快,中国三四级市场家庭对电磁炉和

大数据分析报告与可视化

.数据分析与可视化1.什么是数据分析? 数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目,你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容,有目的的收集、整合相关数据的一个过程,它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,以便开展数据分析,它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的,也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目提供决策参考。 到了这个阶段,要能驾驭数据、开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具,Excel是最常见,一般的数据分析我们可以通过Excel完成,后而要熟悉一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下,数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现,俗话说:字不如表,表不如图。借助数据展现手段,能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段,就是撰写数据分析报告,这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告,把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来,以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告,首先需要有一个好的分析框架,并且图文并茂,层次明晰,能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,论,从而产生思考。另外,数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案,不仅仅是找出问题,后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义,是更重要的,否则称不上好的分析,商业目的才进行的分析,不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些?他们多用来分析哪些类型的数据?通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论?怎样得到保证其信度和效度?常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析; (scatter 、散点图)、直方图(Histogram):柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网

什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等,为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场,但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代,不但要了解自己现状,还要了解对手动向,更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说,行业研究报告的核心内容包括以下五方面:

行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言,发展战略的制定通常由三部分构成:外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系,行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间;企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务: 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版:7000元电子版:7200元纸介+电子:7500元 【报告编号】R331187 报告目录: 前言 继物联网、云计算之后,大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值,而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”,即更大的容量(Volume,从TB级跃升至PB级,甚至EB级)、更高的多样性(Variety,包括结构化、半结构化和非结构化数据),以及更快的生成速度(Velocity)。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值(Value)。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联,新技术与应用的不断涌现,加速了“大数据”时代的到来。大数据,已经超越数据本身,转向数据的资产化和服务化,转向挖掘与分析数据带来新商业价值,转向以技术维护国家安全利益,并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年,大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源,

2016-2017年中国最新连锁超市行业宏观环境分析报告 (1)

【最新资料,WORD文档,可编辑修改】连锁经营,是指授权者将自己所拥有的商标(包括服务商标)、商号、产品、专利和专有技术、经营模式等以合同的形式授予被授权者使用,被授权者按合同规定,在授权者统一的业务模式下从事经营活动,并向授权者支付相应的费用。 连锁经营被称为继百货店之后,零售商业的一次重大革命。连锁经营,是使零售企业经营规模化、组织现代化的有效方式。它是经营同类商品或服务的若干个企业,在同一总部管理下,按照统一的经营方式进行共同的经营活动,以求得规模优势和共享规模效益的经营形式和组织形态,就是把社会化大生产高度专业化分工的原理引入商业经营领域,把若干单独店铺经营者的若干职能加以分离,使商品采购、仓储、陈列、财务等业务环节都由专业部门统一负责,使各店铺可以专心致志地搞好销售、服务。连锁经营在其发展过程中,逐步形成了三种形式,即正规连锁、特许连锁和自由连锁。 超市,最早源于西方国家的超级市场,英文supermarket,是一种可以让顾客直接面对商品进行挑选、购买、实行自我服务的开架式高级市场销售模式。这种销售模式于20世纪末传入我国,并迅速获得广大消费者的青睐。超市作为零售业异军突起的一种销售模式使一些发展迅速且实力雄厚的超市商家开始突破地域界限占有尽可能多的市场份额,连锁超市应运而生。 连锁经营超市,是指经营同一类别的商品和售后服务的若干超市以一定的形式合并成统一的整体,通过企业外表形象的标准化、经营管理活动的专业化、组织人事规范化以及内部管理手段的现代化,做到使复杂的商业活动实现相对的简单化,从而达到规模效应。连锁超市在价格体系上实行低价格、低利润、高周转经营;在销售方式上采取开架售货,顾客自选的方式,是适应大量消费、大量销售、大量流通的新型零售流通手段。1 第二部分宏观环境分析 1《浅析中国连锁超市业的发展》陈焕陕西工业职业技术学院

月度经营分析报告

月度经营分析报告 月度经营分析报告(一) 上半年,我行认真贯彻省、市行行长会议精神,坚持以科学的发展观指导经营工作,不断开拓市场,提早动手,抢抓机遇,坚持以公司业务为依托,发展个人金融业务,不断调整客户结构,强化中高端客户的维护和营销,加快构建县支行“大个金”的经营格局,积极推进经营模式和增长方式的转变。现将上半年经营工作报告如下。 一,各项经营指标完成情况 1、至六月末,储蓄存款净增3699万元,完成年度计划任务的%,较上年同期减少2051万元;对公存款下降14986万元,完成年度计划任务的-%,较上年同期减少7375万元。 2、新增个人综合消费贷款58万元,完成年度任务的32%。个人综合消费贷款余额较年初增加43万元。 3、理财产品销售额40446万元,完成年度任务1900万元的2129%,其中,代理保险251万元,代理发行各类基金100万元,销售“稳得利”理财产品35万元,代理国债40060万元。新增个人中高端优质客户657户。 4、新增牡丹信用卡497张(含换卡101张),完成年度计划任务的%,超额完成分行下达的年度任务。新增牡丹灵通卡2160张,完成年度任务6000张的36%。

5、新增企业网上银行证书客户3户,企业网上银行普通客户14户,个人网银证书客户26户,个人网银普通客户749户,个人电话银行350户,手机银行30户。 6、实现利息收入162万元,较上年同期增加32万元,完成年度任务的%。 7、实现中间此文来源于是:业务收入141万元,较上年同期增加80万元,完成全年中间此文来源于是:业务收入任务的%。(若计算今年第二、三期国债手续费,中间此文来源于是:业务收入实际完成337万元,已超额完成全年208万元任务)。 8、实现账面利润530万元(去年481万元),实现拨备前利润522万元。 二,上半年主要工作总结: 年初,我行将各项业务的营销和发展作为经营工作的重中之重,为此,支行积极根据县域经济的发展,整合内部机构,进一步加大考核,制定符合我行实际的业务营销方案,实施以项目产品带动业务发展。 1,整合内部机构,进一步实施“大个金”经营战略,支行按照上级行加快发展个人金融业务的要求,结合我行实际,对原信贷管理部、资产风险部、营业管理部进行了统一整合,成立个人金融业务中心,分设个人金融业务服务部和个人金融业务营销部。为进一步加快个人金融业务的发展提

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”:从不同来源收集信息,然后分析信息,以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中,医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据,医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率,还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途,包括商业运作和健康管理: 1.分析电子病历:医生共享电子病历可以收集和分析数据,寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据,能够减少重复检查,改善患者体验。但目前,大部分的电子病历都无法共享,这在很大程度上是出于安全和合规的考虑,但找到一个安全的方法来挖掘患者数据,这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词:患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统:不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如,对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者,再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据,医院可以知道,医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词:入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究:医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据,但没有大数据的话,这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合,用以充实公共健康记录,而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规,并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学:大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”,也就是说,医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学,医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对,从而更快地做出准确诊断。在这里,大数据扮演的角色是从不同来源采集信息,并对数据实施标准化。在这种情况下,带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词:循证、患者数据库

超市销售数据分析

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

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;

C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

2018年超市行业深度分析报告

2018年超市行业深度分析报告

自2017年起,国内超市行业新零售变革风起云涌;近来高鑫零售与阿里推进新零售改造,成果再超预期。本文将包含标超及大卖场、便利店、社区商业、电商、腾讯在内的相关参与者同时纳入讨论,基于行业理解及基本面分析,客观探讨其现有变革及估值问题。 超市行业唯有两大核心要素不变。1)天然流量导向型生意,而消费者需求始终变化。超市主营多属低价即时消费品,线下“到店即买、顺手多买”的消费习惯及线上“满额免邮”的商家手段决定其流量的高转化率及高附加值; 因而,如何对接消费者需求成功聚客为重中之重,当然也需考虑复购率及粘性的问题;2)供应链效率唯快不破,且需不断提升。行业整体净利率仅2%-3%,唯有用户需求对接而无效率的模式难以存活;其效率提升需要人、供应链及基础设施的匹配,涉及成本端的长期平衡问题。以上决定:行业后发者难以通过先发者的模式复制形成超越;而行业进化往往是优势企业在薄利之上控制成本,在提供更高效供应链的基础上,对接消费者不断变化的需求的革新试错过程。 两阶段衍变过后,国内龙头对比国外差距仍在,规模不足实为根本。国内超市衍变之路,即为两大核心要素的进化史:先由外资超市顺应居民收入增加及消费理念转变,凭借标准化供应链、资本优势及运营效率,于行业渗透率尚低之时快速扩张,引发鲶鱼效应;再因电商入局,通过渠道缩减形成低价,以便利性、丰富性冲击线下,倒逼外资退化、内资分化。两阶段衍变过后,国内龙头盈利能力及效率均不及国外,规模不足实为根本,即:高分散度的行业格局使得国内龙头收入规模较小,缺乏上游议价权,且在人员、租金、物流等费用端不能产生规模效应,成本控制能力较弱;进而导致龙头企业缺乏技术投入及试错空间,影响其供应链优化及运营效率提升,最终体现为ROE不及国外(约低5-10%)。 “新”零售之于超市行业:技术赋能下的加速进化阶段。随着人口、流量、品类红利的收窄,近两年线上零售增速放缓,渗透率渐饱和;与之对比,线下超市行业高分散度的市场格局、高频流量入口价值及最后一公里的卡位优势催使线上巨头频频加码;流量及效率驱动,线上双雄坐阵,线下龙头选边站队已基本完成,行业双线融合趋势渐明,新兴业态风起云涌。新零售顶层设计为技术赋能数据驱动下,以流量运营及供应链C2B牵引,降低消费者试错成本、缩减渠道冗余、提升商家运营效率的行业全面进化过程,目前仍存在新模式跨区域复制困难(特别是低线城市)、成本效率尚待均衡等难题。 但是,双寡头格局下,需求升级,小者难以维系;加之双线龙头强强联合整合资源优势,对线下效率提出更高要求,行业加速集中已成必然趋势。

经营分析报告

XXXXX公司 经营分析报告 一、经营利润 1、本月概况 根据管理报表和预测数据显示,本月经营情况如下:表(一) XXXXX公司损益实际与预测对比表

(1)MVA%差异分析:预算MVA%是XXX%,实际MVA%为XXX%,较预期上升XXX%,主要是以下三个方面的原因形成:一是本期部分高单价材料采购单价执行涨价前订价,此因素导致MVA%较预期上升XXX%;二是部份XXX的自制,从而降低其材料成本,此因素导致MVA%较预期上升XX%,三是由于返利率的下降,导致本期MVA%较预期上升XXX%。 ⑵、人工制费%的分析:预期人工制费%为XXX%,实际为XXX%,较预期上升了XX%,主要由两个方面的原因形成:一是预期销量中未考虑SKD分摊的人工制费;二是预期人工制费为预计当期投入金额而实际人工制费则为当期销售所转销的人工制费,二者在计算口径上存在一定的差异。 (3)、期间费用%的分析:本月正常期间费用XXX万元,较预期增加XX万元,其占收入的比率较预期增加XX%。形成这一差异的主要原因是本月外销运费大大增长。 (4)、非经营性因素的影响:本月发生汇兑净收益XX万元,直接导致利润总额的增加; 剔除非经营性因素的影响,本月共实现利润XXX万元,较预期增加XX 万元,主要是由于当期原材料市场价格上涨导致前期库存原料和成品增值所形成的收益。

2、本月经营情况与上年同期对比 本期销量较上年同期下降XX%,同时由于市埸因素影响,其产品销售单价及材料采购单价均较上年同期有所下降,销售单价下降幅度大于材料采购单价,同时销售返利较去年同期也有所增加,从而使本期MVA毛利较上年同期下降XXX%、销售净毛利较上年同期下降XXX%。 1、本期MVA毛利较去年同期减少XX万元,其中销售收入减少XXX万元、材料成本减少XXX万元,销售返利增加XXX万。 2、本期共转销人工制费XX万元,较上年同期减少XX万元,主要是由于销量的减少所致;同时人工制费比较去年同期上升XX%。引起这一比率上升的主要原因是xxx销量增长的影响。 3、剔除非经营性因素(汇兑净收益)的影响,本月期间费用总额较去年同期增加XX万元。主要是由以下几项差异构成:一是由于CKD销量的导入外销运费增加约XX万元;二是外币贷款利率上调导致利息支出的增长XX万元。本月经营情况与上年同期对比如表(二): 2006年10月XXXXX公司损益实际与上年同期对比表

2018年超市零售行业沃尔玛分析报告

2018年超市零售行业沃尔玛分析报告 2018年8月

目录 一、发展历程回顾:区域龙头-全国扩张-全球化 (5) 1、公司简介:全球最大的连锁零售企业 (5) 2、三个发展阶段:区域龙头-全国扩张-国际化 (8) (1)第一阶段:夹缝中生存:从乡村小店到区域龙头(FY1963-1980) (9) ①小镇开店:折扣店发展浪潮下的抉择 (9) ②股票上市:激烈竞争下的夹缝求生 (9) ③成为区域性龙头:危机下的追赶 (10) (2)第二阶段:卓越十年:向全国扩张,成为全美第一大零售公司(FY1981-1991) (12) ①“逐步填满”的内生展店 (12) ②外延并购实现跨区域经营 (12) ③成功飞跃成为全美第一 (14) (3)第三阶段:国际化之路:进军海外,成为世界零售霸主(FY1992-至今) (14) ①沃尔玛美国:美国超市大卖场业态,门店总数突破5000 (15) ②沃尔玛国际:全球布局 (17) A.首战美洲市场 (17) B.进入欧洲市场 (18) C.登陆亚洲市场 (18) D.试水非洲市场 (19) 二、沃尔玛成功背后的六大战略 (20) 1、扩张策略:农村包围城市+区域填满+外延并购 (20) (1)农村包围城市:创立初期以小镇作为根据地 (20) (2)区域填满:“逐步填满”策略 (21) (3)外延并购:大举并购同行业的公司 (21) 2、价格策略:“天天平价,始终如一” (22) (1)加强直采,大力发展自有品牌 (23)

(2)高效的供应链:极致库存管理,重视物流中心建设 (24) (3)科技化之路:高度重视新兴科技应用 (27) (4)严格费用控制:国际化前夕SG&A逐年优化 (28) 3、业态创新:大卖场到社区店,折扣店到量贩店 (29) (1)折扣店 (29) (2)山姆会员店 (30) (3)购物广场 (31) (4)社区店 (32) 4、融资模式:独特的售后反租模式 (33) 5、员工管理:合伙人制度充分调动员工积极性 (34) (1)利润分享计划 (34) (2)员工购股计划 (34) (3)损耗奖励计划 (35) (4)福利计划 (35) 6、电商策略:自建+并购,积极扩展到家业务 (35)

超市销售分析报表.doc

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,提高效率;努力实现快速反馈,加快衔接速度;加强物流配送能力,提高周转效率。周转加快直接关系到资金的使用效率的提高,同事库存减少,费用降低。 ●交叉比率 交叉比率=毛利率×周转率 交叉比率通常以每季为计算周期,交叉及周转率,其比率低的优先淘汰商品,交叉比率数值

电视用户大数据分析报告

电视用户数据分析

文档修改记录

目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)

1总体描述 1.1建设目标 互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务,可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集,统计分析,建设实时数据分析系统,对OTT的EPG界面设计、容运营有着重要意义。 系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上,实时(定期)获取用户行为数据,结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据,通过大数据处理平台(如Hadoop),对OTT的各纬度指标进行统计分析,并提供用户自定义分析功能,进行数据展示,为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构

负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取,包括2部分容:(1)平台日志:结合运营平台的日志管理模块,实现获取并接收用户的行为数据;(2)APK日志上报。提供数据接口,且支持FTP等传输导入。 数据抓取用于接入存储数据,目前分为三部分: (1)C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志,由FLUME进行抓取;再通过KAFKA将数据输送到STORM 中;STORM 将元数据直接存放到HDFS中。 (2)各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中,方便查找。 (3)将流水文件(需转换为csv格式)和流水日志(导出txt格式)通过文档上传系统上传到HDFS中,文件所在的文件夹以当天日期命名(减少需处理的文件数量,提高效率)。 ●数据分析 基于hadoop大数据处理技术,将数据收集获取到的基础数据,进行数据预处理、数据统计计算,包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等,并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求,设计结果表数据,并对其进行实时统计计算,并将结果数据,推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能,用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能,便于非数据分析人员对系统进行二次分析。 数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度,给展示系统提供数据支撑:(1)由STORM 对C平台接口日志进行处理,将处理后的数据存放到ELK中进行展示。 (2)由SPARK离线处理HDFS上的流水文件,将处理后的数据保存到mongodb中。(设定时任务每天零点自动开始SPARK任务,对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理)。 ●可视化系统(BI) BI系统负责可视化数据分析模块建设,将数据分析的数据,在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示,用于图形化展示最终的分析结果:初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形; 后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。

大数据行业研究报告

大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一:大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二:大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三:大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四:大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五:大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1

一:大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇,全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取,管理,处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大 2

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