医药零售数据决策分析系统(BI)解决方案

医药零售数据分析决策系统（BI）

解决方案

“先锋”数据决策分析系统（BI）解决方案 (3)

一、行业背景 (3)

二、系统目标及特色 (5)

三、系统适用客户 (6)

四、系统应用效果 (6)

五、先锋BI系统主要分析的方向 (7)

六、先锋BI系统技术平台 (8)

七、先锋BI系统功能描述清单（按岗位划分） (9)

八、先锋BI系统功能描述 (10)

“先锋”数据决策分析系统（BI）解决方案

一、行业背景

近来几年，医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，就像大量的财务凭证一样束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。

企业的经营模式必须从以产品为中心、以销售为中心转变为以客户为中心的模式，产品的购进、生产、销售以客户需求为导向，企业的信息化管理也应成为经营模式改变的支撑，为企业提供客户分析、市场分析、产品销售分析和决策分析的支撑，为提升企业的竞争力服务，为客户提供优质服务。

在这样的形势下，各种类型的客户及其交易数据成为药品营销企业的重要信息，面对这些“‘堆积如山”的数据，如何提取对企业有用的信息，以对企业的未来决策做出指导，传统的数据分析手段是难以实现的，人们无法有效的利用这些数据，传统的数据分析方法(例如，统计)，只能获得这些数据的表层信息，并不能获得数据属性的内在关系和隐含信息，这需要新的技术来“智能地”和“自动地”分析这些原始数据，使消耗大量财力、物力、人力所收集整理的宝贵资源得以利用。数据挖掘可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利的竞争位置

的目的。

医药企业这种流动数据量极大的经营方式下，要实现连销的优势，就必须要做好总部与分店间信息数据的管理，只单纯的依靠一套业务经营管理系统已经不能够满足企业的需要，各式各样的数据分析能够为企业决策者提供一套更完美的决策依据，因此开发一套业务数据决策分析系统势在必行。

“数据决策分析系统”（以下简称先锋BI系统）正是在这种背景下诞生。“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。先锋BI系统由先锋软件针对医药行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，以及提供解决问题的途径。

每个客户积累的海量数据，都是一座金山；先锋BI系统则是开启这座金山的钥匙。先锋BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！

二、系统目标及特色

目标：为企业决策者在决策过程中提供决策依据，及时发现与避免企业在运营中潜在的风险。

特色：

●先锋BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。

●先锋BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部

署在公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长或者门店会员）使用。

●对于使用先锋业务系统的客户，可以快速部署先锋BI系统，并可将BI系统与业

务系统尽可能整合和互补；对于不使用先锋业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。

●先锋BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对

于同一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如：同样是销售报表，公司领导可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。

●先锋BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业

务系统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。

●先锋BI系统由于采用数据仓库，不仅分析速度非常快。还能将客户原有截断的多

个历史数据导入，实时更长远的历史数据挖掘和分析。

●先锋BI系统是一个开放的报表系统，允许用户进行报表的查询。

三、系统适用客户

●使用业务系统时间超过一年以上的医药企业。

●目标门店数量在10家以上的医药连锁公司、目标年销售额在500万以上的医药

医药单体门店，或目标年销售额在1亿元以上的医药批发物流企业，或者对于数据决策分析有特殊需求的特色经营企业。

●期望借助数据分析进行科学决策，期望由海量数据实现岗位考核、绩效计算、绩

效评定、业绩预测、目标制定，并期望通过数据发现经营中的问题，进一步通过数据查找原因和得出解决途径的医药经营企业。

●每个月，都有操作人员从各个系统和界面中收集相关数据，并花费数天的精力才

能整理成报表提交给决策者的医药经营企业。

●决策者整天面对一大堆报表，却往往找不到自己真正关心的数据的医药经营企业。

●决策者花费大量精力阅读了大量报表，却很难得出客观的结论的医药经营企业。

●期望对数据化经营精益求精的医药经营企业。

●符合上述特征的其他与医药行业相近的其他行业客户。

四、系统应用效果

●人力资源的节省，原来完成一项数据汇总的工作可能需要十人，现在只需要两人，

这是一种节省；

●工作效率的提升，原来需要十天半个月才能完成的数据汇总，现在只需要一天，

这是另外一种节省；

●由于管理规范避免的潜在损失，随着企业的扩大，随之而来的是管理成本的提高，

借助信息系统可以大大提高工作效率，从而降低管理成本，使管理工作发挥更大

的效益。

五、先锋BI系统主要分析的方向

了解销售全局、商品布局、降低库存、市场和趋势分析、有效的商品促销。

1、了解销售全局：通过分类信息——按商品种类、销售数量、门店地点、价格和日期等了解每天的运营和财政情况，对销售的每一点增长、库存的变化以及通过促销而提高的销售额都可了如指掌。门店在销售商品时，随时检查商品结构是否合理十分重要，如每类商品的经营比例是否大体相当。

2、商品布局：分析顾客的购买习惯，考虑购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点、掌握不同商品一起购买的概率；通过对商品销售品种的活跃性分析和关联性分析，建立商品设置的最佳结构和商品的最佳布局。

3、降低库存成本：通过数据挖掘系统，将销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对各个商品各色货物进行增减，确保正确的库存。

4、市场和趋势分析：利用数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据仔细研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其它战略性信息。利用数据仓库通过检索数据库中近年来的销售数据，作分析和数据挖掘，可预测出季节性、月销售量，对商品品种和库存的趋势进行分析。还可确定降价商品，并对数量和运作作出决策。

5、有效的商品促销：可以通过对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析,客户统计以及历史状况的分析，来确定销售和广告业务的有效性。通过对顾客购买偏好的分析，确定商品促销的目标客户，以此来设计各种商品促销的方案，并通过商品购买关联分析的结果，采用交叉销售和向上销售的方法，挖掘客户的购买力，实现准确的商品促销。

六、先锋BI系统技术平台

数据模型决策分析习题

习题1 1.1抛掷一枚硬币三次。实验的结果序列分别为正面“ H”和反面“ T”。 (a)这个实验的所有可能的结果是什么？ (b)结果是“ HHT”的概率是多少？ (c)最初抛投的两次正面朝上的事件概率是多少？ (d)在三次抛投过程中，出现两次同面朝上的事件概率是多少？ 1.2抛二颗骰子，考虑出现的点数之和， (a写出样本空间； (b)写出所有基本事件； (c)记Ai 表示出现i 点(i=1,…,1) 求P(A2),P(A4),P(A7) 1.3假设一年级有100名MBA学生。所有这些学生，其中20名有两年工作经历，30 名有三年工作经历，15名有四年工作经历，其他35名有五年或五年以上的工作经历。假设随机抽取1名一年级MBA学生。 (a)这名学生至少有四年工作经历的概率是多少？ (b)假设我们知道这名学生至少有三年工作经历，这名学生至少有四年工作经历的条件概率是多少？ 1.4在美国有55万人感染HIV病毒。所有这些人中，27.5万人是吸毒者，其余的人是非吸毒者。美国总人口为2.5亿。在美国有1000万人吸毒。HIV 感染的标准血液测试并不总是准确的。某人感染HIV，检测HIV为肯定的概率是0.99。某人没有感染HIV，检测HIV为否定的概率也是0.99。回答下列问题，清晰地说明你需要做出的任何假设。 (a假设随机选择一个人进行HIV标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV的概率是多少？你的答案令人吃惊吗？ (b)假设随机选择一个吸毒者进行HIV标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV的概率是多少？习题2 2.1表2.1中说明了一个特定类型的微波炉每星期的销售数量的概率分布。 (a)每星期销售的微波炉的数量在1和3之间的概率是多少？ (b)计算每星期销售微波炉的数量的均值、方差以及标准离差。表2.1每星期销售微波炉的概率分布销售数量概率 X i 0 P i 0.05 1 0.07 2 0.22 3 0.29

(商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案.

（商务智能)海典数据决策分析系统(BI)方案

海典数据决策分析系统（BI）解决方案上海海典软件有限公司 2010年6月

前言自2000年以来，医药行业的信息化应用飞速发展。无论是医药连锁企业，还是批发企业甚至单体药店，都已经普及信息化管理系统，并且逐步形成了以信息系统为中心进行企业运营的共识。部分优秀的代表企业，更是积累了多年的信息化应用经验和原始数据。然而，我们看到，对于当前的绝大数医药企业来说，不断积累的海量数据对他们来说，并没有发挥出应有的价值；这些不断增长的海量数据，更多的只是成为影响他们服务器运行效率的累赘。为了不影响系统的运行速度，相当多的企业定期地、不断地手工截断这些数据，将这些数据打包后尘封起来，束之高阁。甚至还有一些企业因为疏于管理，这些历史数据最终都遗失了。 “海典数据决策分析系统”（以下简称海典BI系统）正是在这种背景下，由上海海典软件有限公司研发而成。“BI”系统又称商务智能系统，是通过数据仓库等先进技术，进行数据挖掘和处理的工具。海典BI系统由海典软件针对医药流通行业研发，旨在帮助经营决策者从海量数据中挖掘出有价值的信息，并通过这些数据来辅助决策中发现问题、找到原因，以及提供解决问题的途径。每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！

●海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。 ●海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。 ●对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。 ●海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如：同样是销售报表，经营部部长可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。 ●海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。 ●海典BI系统由于采用数据仓库，不仅分析速度非常快。还能将客户原有截断的多个历史数据导入，实时更长远的历史数据挖掘和分析。 ●海典BI系统可以集成Excel进行互动式报表分析和报表定制。 ●海典BI系统是一个开放的报表系统，允许用户进行报表修改和新增。对于已经购买海典BI系统的用户，海典软件还将不断地发布新的报表供他们下载和使用。

店铺经营数据分析和推算公式

门店经营数据分析和推算公式一、达标率公式达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=48万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。二、达标率公式同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50%即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。

例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。三、坪效公式日坪效=当日营业额/当店的店铺面积月坪效=当月营业额/当店的店铺面积例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。四、人效公式日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推）例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则

当日人效=9000元/9人=1000元/人壹叁壹肆-终端管家（专业门店分享平台，搜索壹叁壹肆加入我们）备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。五、ATV公式日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推）个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。六、连带销售公式日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推）例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则此店连带率=150双/75单=2双/单

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，

海典数据决策分析系统(BI)方案

海典数据决策分析系统（BI）解决方案上海海典软件有限公司 2010年6月

以及提供解决问题的途径。每个客户积累的海量数据，都是一座金山；海典BI系统则是开启这座金山的钥匙。海典BI系统，让客户的决策更迅捷、更科学！

第一章：为什么要部署海典BI系统海典BI系统专门针对医药行业的特点开发，充分体现医药行业的特性。海典BI系统部署和使用方便，既可以部署在个人笔记本上供个人使用，也可以部署在公司内网上供公司中高层决策者使用，还可以发布在互联网上供有权限的其他用户（例如片区经理或门店店长）使用。对于使用海典业务系统的客户，可以快速部署海典BI系统，并可将BI系统与业务系统尽可能整合和互补；对于不使用海典业务系统的客户，也可以根据客户的需要进行报表定制，而无论原来采用的是什么数据库。海典BI系统拥有灵活的用户角色管理，可以设置不同的用户查看不同的报表；对于同一个报表也可以为不同的用户定义数据范围。如：同样是销售报表，经营部部长可以看所有店数据；片区经理可以查看本片区的所有店数据；门店经理则只允许看本门店数据。海典BI系统采用数据仓库和数据抽取机制，利用每天晚上的服务器空闲时间将业务系统的数据抽取到数据仓库之中。操作者使用BI进行决策分析时，只针对数据仓库进行操作，速度非常快，还可以大大减轻数据分析对业务系统的压力。

企业决策分析系统解决方案

企业决策分析系统解决方案客户需求分析企业数据分析与决策支持需求的有效满足往往需要一个强有力的决策分析系统的支持，以便在系统中整合各项功能，并为企业用户提供一个统一的系统应用环境。企业对决策分析系统的具体需求一般可总结为以下几个方面：统一应用门户系统为企业进行数据分析与决策支持提供系统应用的统一门户。统一资源管理对系统中的各种应用资源可进行统一管理，如报表的发布，文档的上传管理等。有效的权限控制决策分析系统涉及到企业核心运营数据等商业敏感信息的分析与利用，因此需要有严格的权限控制机制。系统不但可控制用户有权限使用的功能，还能够控制用户所能查询分析的数据。面向数据分析与决策支持的业务应用功能系统能为用户提供面向数据分析与决策支持的多种应用手段或功能集成，以满足用户从不同角度进行数据分析的需要，如报表统计分析、关键绩效指标分析、olap多维分析、数据采集与汇总分析等等。良好的可扩展性系统具有良好的可扩展性，不但能满足用户的一些个性化定制功能，还能依据企业决策分析需求的不断发展变化，进行系统升级改进与功能扩展。润乾企业决策分析系统解决方案针对上述需求，润乾在深刻洞悉与充分理解国内企业商业智能需求以及多年商业智能项目实施经验的基础上，推出了“润乾RBP（RAQ Business Platform）决策分析平台”产品，并基于此产品为企业级用户提供一套完整的决策分析系统解决方案。润乾RBP决策分析平台可满足用户以下需求：统一应用平台系统为B/S架构，通过Web浏览器即可访问登录系统，为用户提供一个统一的系统应用平台环境。资源中心润乾RBP决策分析平台具有“资源中心”功能模块，为用户提供统一的资源管理界面，可进行目录管理、资源发布、资源授权，其中资源类型支持报表、自写HTML文章、静态文档（Word、Excel、PPT等）。灵活全面的权限管理机制润乾RBP决策分析平台为用户提供了一套完善灵活的权限管理机制。通过对机构、角色、用户、参数四者的有效管理与关联，为用户实现系统功能级、资源级、数据级三个层级的全面有效控制。即分别可以控制用户有权限访问的功能、可以查看的报表与文档资源、有权限查询检索与浏览的业务数据。丰富的数据分析与决策支持应用功能平台为用户提供了报表与统计图分析、个人首页分析面板定制、Dashboard企业信息仪表盘、报表订阅与推送、数据采集与多级填报汇总分析等丰富的应用功能，充分满足用户数据分析与决策支持的需要。系统扩展润乾RBP决策分析平台是润乾的标准化产品，能够与润乾其他BI系列产品进行深度整合，如即时报表、润乾调度器等等，以满足用户的不同应用需求。同时平台提供各层面的丰富接口，具有灵活的功能扩展性。二次开发与个性化定制基于解决方案的产品化、系统丰富的接口、界面组件化，润乾还可为用于提供系统的二次开发与个性化功能定制服务，如报表应用开发、界面定制等等，有力提升客户系统应用价值。

门店经营数据分析和推算公式

门店经营数据分析和推算公式 1 达标率公式达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 2 达标率公式同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43%

即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 3 坪效公式日坪效=当日营业额/当店的店铺面积月坪效=当月营业额/当店的店铺面积例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 4 人效公式日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推）例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。

5 ATV公式日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推）个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 6 连带销售公式日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推）例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则此店连带率=150双/75单=2双/单备注：此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客的消费心理。 7 ASP公式日ASP=日营业额/日销售双数月ASP=月营业额/月销售双数

国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势

国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？大数据类的公司1、大数据决策平台，帆软。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能BI，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，但是很低调。像帆软的FineBI，可以部署自带的FineIndex（类cube,数据仓库），有数据缓存机制，可实现定量更新，定时更新，减少了数据仓库的建设维护。还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库，主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。2、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。Hadoop 是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。 3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。 4、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。BI Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS 是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟

期，同时也衍生出了一个庞大的生态圈，比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式数据库，HIVE是一个基于HBase数据仓库系统。Impala 为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能，基于HIVE服务，并可共享HIVE的元数据。Spark是一个类似MapReduce的并行计算框架，也提供了类似的HIVE的Spark SQL查询接口，Hive是基于hadoop的数据分析工具。很多企业比如银行流水作业很多，数据都是实时更新且数据量很大。会采用hadoop作为底层数据库，借由中间商处理底层数据，然后通过BI系统去连接这些中间数据处理厂商的中间表，接入处理数据，尤其以星环、华为这类hadoop大数据平台商居多，使用也较为广泛。以星环大数据帆软大数据BI工具FineBI的结合为例。由于星环也是处理hadoop下的hive数据库，其本质都是差不多的，可以使用Hive提供的jdbc驱动，这个驱动同样可以让FineBI连接星环的数据库并进行一些类关系型数据库的sql语句查询等操作。将这些驱动拷贝到BI工程下面，然后重启BI服务器。重启后可以建立与星环数据库的数据连接，最后通过连接进行数据查询。关于FineBI的FineIndex和FineDirect功能hadoop是底层，hive是数据库，上述案例采用的是FineIndex （cube连）连接，用的是hiveserver的方式进行数据连接的；数据连接成功之后，将hive数据库中的表添加到业务包

(决策管理)决策支持系统评估报告

决策支持系统评估报告一、现状描述及评价一）现有不足目前，大部分公司财务、精算、业务、销售、咨询、投诉、业务员信息等分别使用不同的系统，特别是业务方面又包括几个不同的系统，各地的查询系统仅从以上某些系统中取数，而没有一个囊括公司全部业务系统相关数据的平台进行查询支持。 1、统计报表多人工操作，费时费力。信息部疲于奔命，尚不能满足业务部门的统计需要。原因在于数据分布在不同的系统中，而业务部门的要求往往是全面的数据统计。业务部门不能及时掌握第一手业务资料，在业务管理上缺乏有力的事实证据，经营决策时的底气不足。同时也导致各部门间的统计报表有交叉，有些同名统计指标的表达不一致 2、缺乏整个公司统一的分析指标体系。各种数据的口径不统一，目前数据主要涉及到财务、精算、代理人、业务等多个系统，但各个部门的报表口径不一：如“新单保费”的概念，到底包括不包括月缴，再如某个险种，到底是按照团体险统计还是按照短期险统计等等。各种口径不统一加大了系统间接口的复杂，更增加了数据准确性、一致性、效率控制的难度。

上海、深圳等公司对部分统计分析指标进行了初步的解释，应在全公司采用统一的统计分析指标，为建立统一的查询、分析系统奠定基础。信息化战略规划是信息、资源的整合。数据仓库的搭建要基于一定的管理目的，从业务发展和管理的需求入手。查询系统应可提供行业分析结果的查询、理赔情况分析的查询、客户保费结构构成的查询等多方位查询功能。例如： 1、业绩分析系统业绩分析系统是为了满足当前各级公司管理人员的决策需要，该系统中包含了原来设想的渠道管理系统中的系统功能。 a、销售状态分析。按照时间、公司、险种三个角度对团险各险种的保费收入、给付、退保、计划完成率、增幅、业绩排序等进行分析。 b、销售渠道分析。包括团队、个人的险种结构、给付、销售业绩、人均产能统计和排序，以及经纪公司、代理公司的销售收入、赔付率和退保率。 2、面向客户的决策分析系统 a、现有客户群体特征分析：客户的行业、规模、所有制特征、单位关键人物描述、接触过程描述。 b、现有客户承保行为分析：某时间点或时间段的保费收入、同比情况、客户群体占公司的保费规模、客户群体

店铺销售数据分析

服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表）在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货

350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。

决策分析系统建设

论文：一决策分析系统建设的内容及目标决策分析系统利用现代信息技术和决策分析方法，通过建立数据库和分析模型，为企业的决策者提供及时、可靠的业务信息，帮助决策者对企业未来经营方向和经营目标进行量化的分析和论证，从而对企业生产经营活动作出科学的决策。决策分析系统建设的目标主要包括数据仓库系统和辅助决策支持系统两个方面。其总体目标是利用intetnet技术WEB技术、数据仓库技术、信息安全技术，构建企业综合信息传递与信息共享的“综合信息库”的基本框架；以综合信息资源为重点，对信息进行数字化，数据库化及网络化开发，将分散的综合信息数据库进行标准链接，结构优化，规模扩容，网络互联，信息共享和综合应用开发，提高综合信息资源的系统性，权威性，适用性，及时性与共享性。形成企业信息资源的集成加工，交换发布，决策咨询，技术支持中心。逐步形成企业经营监测预警系统，模型预测系统，领导辅助决策支持系统等一批应用系统，为企业管理与调控，提供信息支持和决策支持。内容：数据仓库系统包括：①信息资源建设；②数据集市建设；③基本功能建设（包括六项：1.信息查询2.全文检索3.常规统计分析4.联机分析处理5.数据挖掘6.信息发布与服务）。辅助决策支持系统包括：①建模工具层；②模型集成层；③综合分析层；二谈信息系统运作效益分析中的显性效益企业信息化对企业带来的效益可分为显性效益和隐形效益，显性效益是可以反映在会计账目上的，而隐形效益是不能通过会计账目反映出来的，但却对企业利润有影响。另外，由于成本的降低能导致利润的增长，所以成本降低也是企业效益的一个来源。\\其中，显性效益包括： ①增加销售收入。企业通过信息系统的电子商务功能可以进行网上的新品发布、新品宣传、新品促销、市场需求调研和企业文化传播，还可以方便的管理客户关系，为客户提供售前，售中和售后的个性化服务，巩固已有客户和吸引更多客户。电子商务的信息收集功能，可以使企业迅速掌握市场、客户需求、政策法规等的变化，在第一时间做出反应，调整生产和销售策略，紧紧抓住市场机会，增强市场营销能力，扩大产品销售范围和销售对象，增加销售收入。同时，由于网上广告覆盖面广，持久性强，多媒体技术的应用富有感染力，费用比传统媒体要低，所以，能降低市场营销费用。 ②合理配臵企业资源。企业信息系统如ERP的实施，更能合理的配臵和利用现有的生产能力和原材料，减少资源闲臵和浪费，提高了生产能力，增加有效产能。传统生产过程中，由于只能靠经验确定生产能力、资源配臵、产品产量等之间的关系，往往造成能力剩余或产量不足或资源浪费。信息系统通过一定的数学模型，根据订单组织生产，科学确定主生产计划，既能充分利用生产能力，又能优化原材料、能源和人员之间的配比，达到协调运作的效果。 ③消除交易成本使企业有效产量增加。交易成本是在商品分销和批发过程中产生的成本，它是市场价格高出企业出厂价格的那一部分，是中批发商的利润来源。交易成本虽不反应在企业的生产成本中，但它影响了市场的需求与供给，进而影响到企业的有效产量。有效产量是在利润最大化下的产出，也是能够销售出去的产出。在通常情况下，企业的供给将随着价格的上升而上升，同时成本也会随着上升。在竞争性市场中，企业只是价格的被动接受者，其边际成本的变化反应了企业供给的变化。随着产品销量的增加，交易成本会增加。交易成本叠加到生产成本上后会使企业的边际成本上升更快，因而当边际成本达到与价格相等时，企业的有效产量会相对较低。如果企业采用电子商务作为产品销售手段，就可以消除产品流通的中间环节，把交易成本降低到可以忽略为零的程度。这时，企业虽然仍只能接受市场价格，但有效产能将增大，所以，销售收入将增加。 ④降低要素配臵成本同时使企业效益增加。企业还可以使用电子商务系统作为生产过程中的要素配臵手段，进行网上物品采购，供应商关系管理、网上人才招聘、网上技术引进和网是融资等，提高要素配臵的方便性和及时性，降低要素配臵成本以及要素本身的成本，使企业效益增加。 ⑤节省库存成本，企业可以利用信息系统缩短投入品采购和成品供应提前期，加快库存周转，维持较低库存，节省库存成本。库存成本包括物品保管成本和资金占压成本，广义上，还包括资金的机会成本以及由于价格和利率波动所带来的资金贬值部分。

百货商场月度经营分析及汇报模板

店月经营分析 1．本月经营情况分析 1.19月份门店 KPI 预算完成情况（以 9月份为例）：（单位：万元）注：宣传促销费包括广告、宣传促销、陈列等费用；其他费用包括办公费、耗材费等。针对KPI 预算完成情况进行简要分析： 1.29 月份门店各业种销售分析表：（单位：万元）针对各业种销售变化进行简要分析：

针对变化较大的品牌进行简要分析： 1.4 9 月份门店自营商品分析（单位：万元） 3 12 31 年 3 月 31 日前。根据当前数据进行简要分析： 1.5 9 月份门店销售支付方式分析：（单位：万元）单位：万1.3 9 月份门店主要业种前五名及后五名销售及毛利率分析：

针对相应数据变化进行简要分析：

1.6 9 月份门店 VIP 销售占比情况分析：针对相应数据变化进行简要分析：针对相应数据变化进行简要分析： 1.8 9 月份门店人均效率与劳动效率分析：注：人均销售贡献 =含税销售净额（万元） / 自营员工数；人均毛利贡献 =销售综合毛利（万元） / 自营员工数；劳动效率 =总人工费用（万元） / 含税销售净额（万元）针对相应数据变化进行简要分析：单位：万元） 1.7 9 月份门店分业种销售坪效分析：

单位：万元）针对相应数据变化进行简要分析： 1.10 特殊招商品牌综合情况分析：（于双月会前报，每两个月报一次）（单位：万元）注：1、特殊招商品牌是指门店特别引进或条件特别特殊的品牌等； 2、特殊条件明细须列明具体情况，如：代垫装修费、代垫流动资金等； 3、请详细说明该特殊条件目前的执行情况。针对相应数据变化进行简要分析：

数据决策系统是什么及其作用

数据决策系统是什么？它的作用又是什么？它应用于哪些场景？在这个数据支持决策的热潮下，这是许多经营决策者需要知道的。数据决策系统是什么？它其实有多层含义。狭义上讲，它是供用户使用的一个平台，常出现在B/S架构（即浏览器加服务器的结构）的数据分析工具中。在的服务器安装完成后，客户端就需要在浏览器中打开“数据决策系统”，就可以开始使用产品。以FineBI为例，这是一款纯B/S架构的产品。数据决策系统是指在用户注册购买决策平台功能之后，使用FineBI自主开发的平台作为自己的系统的一个独立系统，在该平台中可以进行目录管理、用户管理、权限管理、外观配置、系统管理、定时调度、移动平台、注册管理、智能运维、数据连接、插件管理和安全管理。用户输入用户名和密码即可进入数据决策系统。系统平台中已集成一套组织机构，可以建立部门、人员。也可以与现有系统的组织机构集成，将组织机构导入到平台中。系统界面包含首页仪表板、目录、仪表板、数据准备、管理系统、创建和右上角的消息提醒、当前账号设置、首页模板可选操作。对界面各节点的使用说明，可以在FineBI官网的帮助文档中找到，这是帆软公司强大的产品生态的体现。这样，用户就可以快速上手一款功能强大复杂商业智能BI软件，为企业经营助力。广义上讲，数据决策系统是企业的信息系统，用来支持各部门的数据分析需求，对数据进行深度挖掘，发现潜在价值与风险。企业建设了数据辅助决策系统，可以大大提升了IT辅助决策的能力，降低了企业运营和沟通成本。以某药业集团为例，该企业的数据决策系统，是根据自身特点，通过对底层数据的抓取和整理，建设了重点指标分析、财务数据决策平台、原料营销数据决策、制剂营销数据决策、生产API采购库存数据分析、技术中心研发数据决策等多个模块的分析报表。该企业在未建立数据决策系统时： 1、高层每天面对太多的EXCLE报表，无法对数据进行深度挖掘，发现潜在价值与风险， 2、还没有一个完整的数据体系，数据量有限，没有例如对产品完整生命周期的数据监控 3、数据使用不充分，分析成本高，实时性差，报表整理费时费力。 4、数据分散，不易整理，不易存储，无法为上层分析提供数据基础。后来，该企业搭建了高效的数据决策系统：

店长经营数据分析

店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

店长必学：店长必须要会的数据分析店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：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）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，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率状况，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，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：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：本月销售额/本月工资人数

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，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利

综合决策分析系统

综合决策分析系统（北大软件010 - 61137666）综合决策分析子系统提供对各类项目综合情况的分析功能，为高层领导、职能部门、部门领导掌握项目情况提供数据支撑，包括项目进展分析和运行数据查询等功能，组成结构如下图所示。图表 1综合决策分析系统功能结构各模块功能描述如下：

1.1.1.1项目进展分析项目进展分析包括对项目的综合情况、质量情况、进度情况、评审情况和人员工作情况等方面进行统计和分析。项目进展分析的功能可以根据用户的实际情况进行扩充定制。 1.综合情况项目综合情况是对项目的进度、成本、风险、质量情况等信息进行统计分析，并且对项目进行综合预警。可以根据条件对项目综合情况统计信息进行过滤。项目综合情况统计结果中，项目综合预警用红色、绿色和黄色信号灯显示项目进度、成本和风险的状态；进度统计信息包括按期完成任务数、超期完成任务数、超期未完成任务数、进行中任务数、未到达任务数；质量统计信息包括灾难性问题数、严重问题数、一般问题数、轻微问题数；成本统计信息包括项目经费总数。在统计结果中，点击统计数字，可以查询详细信息。项目综合情况统计页面如下图所示：图表 2项目综合情况统计页面 2.质量情况项目质量情况是对项目的问题处理情况进行统计分析。可以根据条件对项目质量情况统计信息进行过滤。项目质量情况统计结果包括灾难性问题数、严重问题数、一般问题数、轻微问题数、已关闭问题数、未关闭问题数和问题关闭率。在统计结果中，点击统计数字，可以查询详细信息。 3.进度情况

项目进度情况是对项目的任务进度情况进行统计分析。可以根据查询条件对项目进度情况统计信息进行过滤。项目进度情况统计结果包括按期完成任务数、超期完成任务数、超期未完成任务数、进行中任务数、未到达任务数和任务关闭率。在统计结果中，点击统计数字，可以查询详细信息。项目进度情况页面如下图所示。图表 3项目进度情况统计页面 4.评审情况项目评审情况是对项目的评审执行情况进行统计分析。可以根据条件对项目评审情况统计信息进行过滤。评审情况统计结果包括计划评审数、按期评审数、超期评审数、超期未评审数、未达到评审数、按期评审率和评审率。在统计结果中，点击统计数字，可以查询详细信息。 5.人员工作情况人员工作情况是对项目成员任务完成情况进行统计分析。可以根据查询条件对人员工作情况统计信息进行过滤。人员工作情况统计结果包括姓名、负责任务数、按期完成任务数、超期完成任务数、超期未完成任务数、进行中任务数、未到达任务数、任务完成率和工作量（工时）。在统计结果中，点击统计数字，可以查询详细信息。 1.1.1.2运行数据查询运行数据查询可实时查询项目执行过程中的详细情况，具体内容包括任务执行情况、评审情况、问题及处理情况、风险及处理情况、人员情况等。运行数据查询的功能也可以根据单位的实际需求对查询条件及结果进行定制。 6.任务查询

数据挖掘-决策分析

实验报告一：决策树方法实验目的：使用SQL Server Business Intelligence Development Studio 对上述数据建立数据立方体，并进行数据挖掘分析，挖掘的知识类型不限，将挖掘过程和结果形成实验报告。实验内容： (1) 利用给定的数据库，新建一个数据挖掘项目； (2) 依次建立数据源，数据源视图，维度，多维度数据集，挖掘机构； (3) 选择不同的算法对挖掘的结果进行分析，预测. (4) 根据以上分析，提出可以执行的决策实验步骤：创建Analysis Services 项目更改存储数据挖掘对象的实例创建数据源视图创建用于目标邮件方案的挖掘结构创建目标邮件方案的第一步是使用Business Intelligence Development Studio 中的数据挖掘向导创建新的挖掘结构和决策树挖掘模型。在本任务中，您将基于Microsoft 决策树算法创建初始挖掘结构。若要创建此结构，需要首先选择表和视图，然后标识将用于定型的列和将用于测试的列 1.在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘结构”启动数据挖掘向导。 2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。

3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。 4.在“创建数据挖掘结构”页的“您要使用何种数据挖掘技术？”下，选择“Microsoft 决策树”。 5.单击“下一步”。 6.在“选择数据源视图”页上的“可用数据源视图”窗格中，选择 Targeted Mailing。可单击“浏览”查看数据源视图中的各表，然后单击“关闭”返回该向导。 7.单击“下一步”。 8.在“指定表类型”页上，选中vTargetMail 的“事例”列中的复选框以将其用作事例表，然后单击“下一步”。稍后您将使用 ProspectiveBuyer 表进行测试，不过现在可以忽略它。 9.在“指定定型数据”页上，您将为模型至少标识一个可预测列、一个键列以及一个输入列。选中BikeBuyer行中的“可预测”列中的复选框。 10.单击“建议”打开“提供相关列建议”对话框。只要选中至少一个可预测属性，即可启用“建议”按钮。“提供相关列建议”对话框将列出与可预测列关联最密切的列，并按照与可预测属性的相互关系对属性进行排序。显著相关的列（置信度高于 95%）将被自动选中以添加到模型中。查看建议，然后单击“取消”忽略建议。 11.确认在CustomerKey行中已选中“键”列中的复选框。

项目投资决策数据分析系统

《项目投资决策数据分析系统》在实际案例中的应用返回顶部近日部分《项目投资决策数据分析系统》（企业版）软件的用户打来电话，希望能介绍一些案例来介绍如何使用该软件，因此本期的专题报道将给大家提供案例并做详细的讲解。案例说明某化工厂是新建项目，在可行性研究完成了市场需求预测；进行了对拟建规模、所需资源、原材料、燃料、动力等供应条件的考察分析；考察并确定了工程技术设计方案、建厂条件和厂址方案、公用及辅助工程和设施，以及环境保护的方案；完成了工厂组织和劳动定员以及项目实施规划等（即可行性研究前8项工作）的研究论证之后，需要对项目进行财务评价。一、项目概况项目建设期3年，运营期9年，计算期为12年。总投资在建设期3年内按20％、55％和25％的比例进行投入。项目第4年投产，投产当年生产负荷达到设计能力的65％，第5年达85％，第6～1 2年达到设计产量的100％。项目由甲、乙、丙三方投资者共同投资，投资比例分别占总权益资金投资的40％、 30％和30％。二、主要参数项目投资者的机会成本为12%。社会折现率为12%。行业的基准投资回收期为10.3年。项目适用的增值税税率为17%，城市维护建设税税率为7%，教育费附加费率为3%，所得税税率为33%。固定资产残值率为5%。修理费用占折旧费的13%。基本预备费率为8%。价格上涨指数为6%。三、项目的财务相关数据 1、总投资估算（1）建设投资估算. ●建筑工程费、设备购置和安装工程费分别为347万元、2233万元和865万元。其他费用共80万元。 ●预备费。基本预备费率8% 涨价预备费：固定资产投资中，对国内配套工程投资考虑了涨价因素。将国内工程年投资额按价格上涨指数6%进行估算，求出涨价预备费255万元。 ●无形资产。无形资产合计168万元。 ●递延资产为75万元。