企业运营管理与数据分析模型
企业运营管理与数据分析模型
课程概述：
讲师以建立一个企业运营实际案例为主线，系统讲解企业运营中的关键运营指标的设定\数据取得\分析方法，通过常用的EXCEL工具来制定运营模型，对企业运营进行有效控制。
课程对象：总经理、运营总监、运营官、财务总监等企业高层管理人员。
课程时长: 2天
课程收益：
提升营运管理的目标：增加效益，提高效率
学习运营管理的方式：减少不确定性（控制风险）
全面深入了解运营分析等实用技术和高级运用，建立标准化管理与报表体系
以简单实用为目标设计的学习课程，帮助学员了解并深刻领会应用企业现有数据解
决问题的思路和方法，找到最适合您的使用功能和技巧，使你工作效率倍增。
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
业务人员行为分析建模
销售业绩趋势分析的方法
三、控制分析（产品质量和采购价格）
◆产品质量控制
质量纪录中的问题
您不能高枕无忧，也许下一个问题马上出现。
质量控制流程过程分析案例
◆采购价格控制
你的大供应商是谁？
大宗物品涨价的影响会打击你多深？
应付账款余额是否合理？
下月我还要准备多少现金？
模块五：管理的思路
◆管理假设
◆相关因素分析
◆建立台帐、数据整合
◆数据分析，建立模型
◆修正行为，预测趋势
◆验证假设
◆企业建立改进机制的步骤
讲师介绍
杨云老师:
◆上海交通大学特聘教授
◆吉林大学兼职教授
◆中国顶级企业家俱乐部正和岛顾问
◆上海市品牌授权经营企业协会的创始人
◆潮牌大嘴猴服饰品牌和互联网爆款55度杯的背后推手
◆拥有十多年各行业丰富的咨询、项目顾问及培训经验，在品
牌运营、数据和标准化管理等方面有丰富经验和独到见解
◆现为上海达橙实业、北京聚知网络科技董事长，同时是全球
领先的CEO发展机构伟事达的教练
背景介绍：
1.职场经验：
6年海外生活工作经验、5年外企工作经验、15年企业高管管理经验，目前自己运营一家合资实业公司。
曾任正和岛副总裁，在正和岛一年的工作过程中做了很多项目，包括风口论坛、创新大集和游学。
曾担任澳大利亚BEVERLY HILLS教会学校中文教师；澳大利亚Classique Furniture Pty. Ltd. Australia 上海办事处首席代表；宝隆洋行英特尔乳品有限公司行政主管；均瑶集团企业总裁办公室行政经理；均瑶集团人力资源总监助理、企业标准化部长；均瑶集团文化传播公司总经理；均瑶集团乳业股份公司总经理；上市公司大东方股份有限公司董事。
具有十多年各行业丰富的咨询、项目顾问及培训经验，尤其熟悉快消、零售、文化产业、制造业和房地产行业。
85年中国第一批程序开发员,主持实施SAP，用友等ERP软件，以顾问式、项目式管理方式，帮任职企业解决众多实际管理问题。
2.学历及教育背景：
上海师范大学理论物理系学士
澳大利亚悉尼大学教育系访问学者
上海交通大学管理学院MBA
美国西海岸大学工商管理博士DBA
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电商网站数据分析常用指标
电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸
16种常用数据分析方法
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卩与已知的某一总体均数卩0 （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、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，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。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以
数据分析、推算公式大全
【零售】终端店铺所有数据分析、推算公式大全达标率公式：达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100%例一：一月份的业绩指标为40万元，实际完成额为38万元，则一月份的达标率=38万/40万*100%=95%例二：若一月份的指标为40万，实际完成额为42万，则一月份的达标率=105%备注：达标率反映的出门店业绩达成的能力同期业绩增长率公式：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：某店2008年营业额为320万，2007年业绩为200万，则2008年的年业绩增长率=（320万-200万）/200万*100%=60%即表示相较2007年的业绩，2008年业绩同期增长了60% 同期业绩增长率公式：例：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1月份业绩，二月份的业绩下滑了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。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：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人效公式：日人效=日营业额/当日总人数周人效=周营业额/当店总人数月人效=月营业额/当店总人数例：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关于业绩数据指标的使用一：达标率、同期销售增长率、坪效、人效指
剖析大数据分析方法论的几种理论模型
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
HR数据分析的50个公式
HR 的日常工作中，经常要计算很多数据，比如入职率、离职率、出勤率，等等。每个数据 的计算方式都不复杂，但是如果类似的数据有几十个呢？是不是很容易混淆？没关系，家整 为大理了大约50 个HR 常用的计算公式，可收藏备用。 一、招聘分析常用计算公式 1、招聘入职率：应聘成功入职的人数÷应聘的所有人数×100 ％。 2 、月平均人数：（月初人数＋月底人数）÷2 3、综合离职率=[ 当期离职总人数/ （期初人数+ 当期新进总人数）]×100% 4 、月员工新进率：整月员工新进总人数÷月平均人数×100 ％ 5、月员工留存率：月底留存的员工人数÷月初员工人数×100 ％ 6、月员工损失率：整月员工离职总人数÷月初员工人数×100 ％ 7、月员工进出比率：整月入职员工总人数÷整月离职员工总人数×100 ％
、考勤常用的统计分析公式 1 、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100 ％ 2 、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100 ％ 3 、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100 ％ 4 、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100 ％ 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1 、月薪工资：月工资额÷ 21.75 天×当月考勤天数 2、月计件工资：计件单价×当月所做件数 3 、平时加班费：月工资额÷ 21.75 天÷8 小时×1.5 倍×平时加班时数 4 、假日加班费：月工资额÷ 21.7 5 天÷8 小时×2 倍×假日加班时数 5 、法定假日加班费：月工资额÷ 21.75 天÷8 小时×3 倍×法定假日加班时数 6、直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额÷企业工资总额×100 ％
16种常用数据分析方法66337
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、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如 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。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析
15个常用EXCEL函数,数据分析新人必备
15个常用EXCEL函数,数据分析新人必备 本文实际涵盖了15个Excel常用函数，但是按照分类只分了十类。 很难说哪十个函数就绝对最常用，但这么多年来人们的经验总结，一些函数总是会重复出现的。 这些函数是最基本的，但应用面却非常广，学会这些基本函数可以让工作事半功倍。 SUM 加法是最基本的数学运算之一。函数SUM就是用来承担这个任务的。SUM的参数可以是单个数字、一组数字，因此SUM的加法运算功能十分强大。 统计一个单元格区域： =sum(A1:A12) 统计多个单元格区域： =sum(A1:A12,B1:B12) AVERAGE 虽然Average是一个统计函数，但使用如此频繁，应在十大中占有一席之位。 我们都对平均数感兴趣。平均分是多少？平均工资是多少？平均高度是多少？看电视的平均小时是多少？
Average参数可以是数字，或者单元格区域。 使用一个单元格区域的语法结构： =AVERAGE(A1:A12) 使用多个单元格区域的语法结构： =AVERAGE(A1:A12,B1:B12) COUNT COUNT函数计算含有数字的单元格的个数。 注意COUNT函数不会将数字相加，而只是计算总共有多少个数字。因此含有10个数字的列表，COUNT函数返回的结果是10，不管这些数字的实际总和是多少。 COUNT函数参数可以是单元格、单元格引用，甚或数字本身。 COUNT函数会忽略非数字的值。例如，如果A1:A10是COUNT函数的参数，但是其中只有两个单元格含有数字，那么COUNT函数返回的值是2。 也可以使用单元格区域作为参数，如： =COUNT(A1:A12) 甚至是多个单元格区域，如： =COUNT(A1:A12,B1:B12) INT和ROUND INT函数和ROUND函数都是将一个数字的小数部分删除，两者的区别是如何删除小数部分。
常用数据分析方法
常用数据分析方法 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；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差
excel实训练习-3(销售数据分析)
EXCEL实训练习三 商场销售数据的分析处理 1. 问题的提出 小李在深圳市开了若干家饮料连锁店，为了提高管理水平，他打算用Excel工作表来管理销售数据。下图是他制作的各饮料店的销售记录流水帐表。 为了统计“毛利润”，他必须去“饮料基本信息”表中查找每种饮料的“进价”和“售 价”。这个工作量实在太大，而且还容易出错。
现在希望：能否输入饮料名称后，让Excel根据这个名称自动去查找该饮料的“单位”、“进价”、“售价”等信息，并存放到表“销售记录”的相应列中。 2．解决方案 通常情况下，如果不借助其它方法的帮助，要想在Excel中解决这个问题，只能到“饮料基本信息”表中一条一条地查找各种饮料的“进价”和“售价”。如果不想这么做，你有什么更好的办法吗？ 这个实际需求，开发Excel的工程师，已经为我们想到了。在Excel中有一个函数，就是专门为解决这类问题设计的，这个函数就是VLOOKUP。 小李这个问题，可利用Excel中的查找函数VLOOKUP来解决。它的功能是，在数据区域的第一列中查找指定的数值，并返回数据区域当前行中指定列处的数值。下面来看看应用VLOOKUP函数是如何解决上述问题的。 3. 实现方法 本案例要解决如下几个问题： 1．在“销售记录”工作表中用VLOOKUP函数计算饮料的“单位”、“进价”和“售价”等信息，并计算出工作表中的“销售额”和“毛利润”等信息。 2．用“分类汇总”统计出各连锁店和各个区中各种饮料的“销售额”、“毛利润”。 3．用“数据透视表”分析各个区中每种饮料的销售情况和各个区中销售情况最好的饮料。 4．另外，为了提高效率、避免出错，小李还想制作一张可以从下拉列表中选择饮料名称，并能自动计算出顾客应交款及应找回款的“新销售记录”工作表。 4．制作过程 STEP 1—VLOOKUP函数的使用 设计目标 参照下图，根据“销售记录”表中的“饮料名称”列，利用VLOOKUP函数在“饮料基本信息”表中查找其他列（单位、进价和售价）的值。
人力资源常用数据分析
人力资源常用数据分析 一、招聘分析常用计算公式 1、招聘入职率：应聘成功入职的人数÷应聘的所有人数×100％。 2、月平均人数：（月初人数＋月底人数）÷2 3、月员工离职率：整月员工离职总人数÷月平均人数×100％ 4、月员工新进率：整月员工新进总人数÷月平均人数×100％ 5、月员工留存率：月底留存的员工人数÷月初员工人数×100％ 6、月员工损失率：整月员工离职总人数÷月初员工人数×100％ 7、月员工进出比率：整月入职员工总人数÷整月离职员工总人数×100％ 二、考勤常用的统计分析公式 1、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100％ 2、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100％ 3、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100％ 4、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100％ 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1、月薪工资：月工资额÷21.75天×当月考勤天数 2、月计件工资：计件单价×当月所做件数 3、平时加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×1.5倍×平时加班时数 4、假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×2倍×假日加班时数 5、法定假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×3倍×法定假日加班时数 6、直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额÷企业工资总额×100％ 7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额÷企业工资总额×100％ 8、人力资源费用率：一定时期内人工成本总额÷同期销售收入总额×100％ 9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额÷同期成本费用
总额×100％ 10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额÷同期同口径职工人数 11、人工成本利润率：一定时期内企业利润总额÷同期企业人工成本总额×100％ 四、培训统计分析公式 培训出勤率：实际培训出席人数÷计划培训出席人数×100％ HR常用公式分析 1.新晋员工比率＝已转正员工数/在职总人数 2.补充员工比率＝为离职缺口补充的人数/在职总人数 3.离职率（主动离职率/淘汰率）＝离职人数/在职总人数 4.异动率＝异动人数/在职总人数 5.人事费用率＝（人均人工成本*总人数）/同期销售收入总数 6.招聘达成率=（报到人数+待报到人数）/（计划增补人数+临时增补人数） 7.人员编制管控率=每月编制人数/在职人数 8.人员流动率=（员工进入率+离职率）/2 9.离职率=离职人数/（（期初人数+期末人数）/2） 10.员工进入率=报到人数/期初人数 11.离职率=离职人数/(期初人数+录用人数)×100％ 12.员工当月应得薪资的计算方程式为: 13.每天工资=月固定工资/21.75天 14.当月应得工资=每天工资x当月有效工作天x当月实际工作天数调整比例 备注： 当月应工作天数=当月自然日天数–当月休息日天数 当月有效工作日=当月应工作天数–全无薪假期 当月实际工作天数调整比列=21.75天/当月应工作天数:
大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例
方法、数据处理流程实战案例时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多
空间数据分析模型
第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的 线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如 相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面 （特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是 重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域 单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003 ）。
(完整版)数据分析方法汇总
数据分析方法汇总 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、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，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。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析
大数据时代,如何做好商场运营分析
大数据时代,如何做好商场 运营分析 Prepared on 22 November 2020
大数据时代，如何做好商场运营分析 在商业地产领域中，决策行为将日益基于数据和分析而作出，“大数据”的预见能力已经全面覆盖。 营运管理并不难，就看你努不努力做，用不用心学。 所谓营运，现场管理是基础，经营管理是核心。 现场管理做得好，说明你努力在工作。 经营管理做得好，说明你用心在工作。 因此，营运工作要做得好，无非就谨记四个字“努力、用心”。当然这也是做好其他工作必备的前提条件。 01 正确的数据统计 经营分析数据必须保证正确无误，否则图表数据显示错误，导致分析结果出错，造成分析无任何意义。 建议：数据录入须谨慎核实，反复核对。 注：正确的数据统计是绘制正确的图表呈现的前提和基础。 02 正确的图标呈现
各种图表必须正确显示，保证数据、名称相对应，否则图表呈现意义出错，导致分析错误。 建议：清楚了解各种图表的呈现意义，正确绘制所需图表。 注：正确的图表呈现是建立在正确的数据统计的前提之上的。 03 有效的数据分析 数据分析是建立在统计数据结果之上的，须有效、真实地进行分析，分析结果清晰明了。 建议：尽量用较短的语句表达最为清晰的观点。 注：有效的数据分析是提出有效的经营建议的前提和基础 04 有效的经营建议 经营建议必须有效、务实，针对数据分析结果，从实际出发提出建设性意见，使分析变得有价值、有意义。 建议：经营建议应积极发挥主观能动性，切不可敷衍了事。 注：有效的经营建议是建立在有效的数据分析的前提之上的。
05 如何做好经营分析掌握分析要点 掌握分析角度
10大经典数据分析模型
模型分析法就是依据各种成熟的、经过实践论证的管理模型对 问题进行分析的方法。 在长时间的企业管理理论研究和实践过程中，将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模型的方式描述出来，揭示企业系统内部很多本质性的关系，供企业用来分析自己的经营管理状况，针对企业管理出现的不同问题，能采用最行之有效的模型分析 往往可以事半功倍。 1、波特五种竞争力分析模型 波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中，无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务，竞争的规则都包括在五种竞争力量内。 这五种竞争力就是 1.企业间的竞争 2.潜在新竞争者的进入 3.潜在替代品的开发 4.供应商的议价能力 5.购买者的议价能力 这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。 竞争对手
企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。为此，公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。 影响行业内企业竞争的因素有：产业增加、固定（存储）成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。 新进入者 企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕，他们的存在将使企业做出相应的反应，而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。 影响潜在新竞争者进入的因素有：经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。 购买者 当用户分布集中、规模较大或大批量购货时，他们的议价能力将成为影响产业竞争强度的一个主要因素。 决定购买者力量的因素又：买方的集中程度相对于企业的集中程度、买方的数量、买方转换成本相对企业转换成本、买方信息、后向整合能力、替代品、克服危机的能力、价格/购买总量、产品差异、品牌专有、质量/性能影响、买方利润、决策者的激励。 替代产品 在很多产业，企业会与其他产业生产替代品的公司开展直接或间接的斗争。替代品的存在为产品的价格设置了上限，当产品价格超过这一上限时，用户将转向其他替代产品。 决定替代威胁的因素有：替代品的相对价格表现、转换成本、客户对替代品的使用倾向。 供应商 供应商的议价力量会影响产业的竞争程度，尤其是当供应商垄断程度比较高、原材料替代品比较少，或者改用其他原材料的转换成本比较高时更是如此。 决定供应商力量的因素有：投入的差异、产业中供方和企业的转换成本、替代品投入的现状、供方的集中程度、批量大小对供方的重要性、与产业总购买量的相关成本、投入对成本和特色的影响、产业中企业前向整合相对于后向整合的威胁等。 2、SWOT分析模型
商业客流量分析原则
客流量是零售业非常关键的指标，同样客流量是商场、大型超市、连锁店、机场、展览馆等公共场所在管理和决策方面不可缺少的数据。销售量数据的由来直接产自于客流量，且销售量与客流量将直接形成正比关系，商家们对销售数据与客流数据需要保持同样的重视。因此，商场需要对客流量有足够细致和全面的数据支持，在基础上对其产生清晰、深入的认知，进而寻找到优化和提升的机会。 商场客流分析的指标： 1、进店客流量：进入到商场或者是某一块区域有效经营范围的顾客数量，一般来讲客流量越高越好； 2、光顾量：针对某一区域或者店铺、专柜统计被浏览的次数，如果一个区域被一个顾客光浏览了多次就会多次累积； 3、平均滞留时长：每次在商场的停留时间可以看出顾客对商场某个商品是否有兴趣； 4、成交率：指在某一块区域达成消费的顾客占光顾客流量的比率，自然是越高越好。 商场客流量统计的分析 外围客流统计：通过视频摄像头检测进入商场的大门、天桥、地下车库等进行人流量统计，取得商场的总体人数和长期整体客流趋势。进行针对性营销。 楼层客流统计：通过对商场各个直梯、扶梯对进行商场到达各个楼层的人数进行统计、爬楼率分析，辅助商场经营活动分析。 区域客流统计：针对各个楼层的不同区域进行统计分析，洞悉商场不同业态影院、餐饮、百货等客流吸引率，进行业态配比分析。 商场客流量统计的应用 通过统计客流的数量和方向，了解出入口通道设置的合理程度； 通过统计主要楼层客流状态，分析爬楼率合理调整商场品牌、品类组合； 统计各个区域的吸引率和繁忙度，分析商场内部动线变化； 统计每场营销的客流量，评估并优化营销、投资的效益； 根据客流变化，更有效分配导购、物业管理、商场服务人员，优化工作人员的数量和编排，从而达到顾客满意服务及最佳成本 通过客流量人群转化率，提高商场服务质量； 通过伟商场提供客流量下降的预报警机制，从而采取有效的应对措施，如营销投资、环境改善、租户组合的调整；
大数据建模 需要了解的九大形式
大数据建模需要了解的九大形式 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。提出数据挖掘的九种准则或“定律”以及另外其它一些熟知的解释。从理论上来解释数据挖掘过程。 第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头。 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心。 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性，即业务知识是每一步的核心。 为了方便理解，我使用CRISP-DM阶段来说明： ?商业理解必须基于业务知识，所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); ?数据理解使用业务知识理解与业务问题相关的数据，以及它们是如何相关的; ?数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答(更详尽的第三条—准备律); ?建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，
HR数据分析的50个公式
HR的日常工作中，经常要计算很多数据，比如入职率、离职率、出勤率，等等。每个数据的计算方式都不复杂，但是如果类似的数据有几十个呢？是不是很容易混淆？没关系，为大家整理了大约50个HR常用的计算公式，可收藏备用。 一、招聘分析常用计算公式 1、招聘入职率：应聘成功入职的人数÷应聘的所有人数×100％。 2、月平均人数：（月初人数＋月底人数）÷2 3、综合离职率=[当期离职总人数/（期初人数+当期新进总人数）]×100% 4、月员工新进率：整月员工新进总人数÷月平均人数×100％ 5、月员工留存率：月底留存的员工人数÷月初员工人数×100％ 6、月员工损失率：整月员工离职总人数÷月初员工人数×100％ 7、月员工进出比率：整月入职员工总人数÷整月离职员工总人数×100％ 二、考勤常用的统计分析公式
1、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100％ 2、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100％ 3、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100％ 4、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100％ 三、常用工资计算、人力成本分析公式 1、月薪工资：月工资额÷21.75天×当月考勤天数 2、月计件工资：计件单价×当月所做件数 3、平时加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×1.5倍×平时加班时数 4、假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×2倍×假日加班时数 5、法定假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×3倍×法定假日加班时数 6、直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额÷企业工资总额×100％
7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额÷企业工资总额×100％ 8、人力资源费用率：一定时期内人工成本总额÷同期销售收入总额×100％ 9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额÷同期成本费用总额×100％ 10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额÷同期同口径职工人数 11、人工成本利润率：一定时期内企业利润总额÷同期企业人工成本总额×100％ 四、培训统计分析公式 培训出勤率：实际培训出席人数÷计划培训出席人数×100％ HR常用公式分析 1.新晋员工比率＝已转正员工数/在职总人数 2.补充员工比率＝为离职缺口补充的人数/在职总人数 3.离职率（主动离职率/淘汰率）＝离职人数/在职总人数
购物商场的运营数据分析
●购物商场的运营数据分析 业态构成不同百货店是指在一个建筑物内，实行统一管理，按楼层、区位和专柜销售若干类别商品，并为便利顾客选购提供必要服务的零售业态；SHOPPING MALL是多业态多业种复合，体现“一站式消费”的多功能大型商用物业，一般是一组统一规划的建筑集群，集旅游、购物、休闲、娱乐、饮食等各种商业功能于一体。要有宽阔的购物通道和良好的动线设计，充分考虑到来客的休息和停车设施，要通过环境的塑造形成自身聚客的引力，其建筑美学与商业功用结合。城市功能不同百货商城只是一个购物场所，服务特定商圈的百货商品选购者；SHOPPING MALL是集中众多商业资源的商业地产项目，通过业态整合、长期经营，成为城市或更大范围的商业中心场所和物业旺地，实现城市商业主体定位、城市消费文化聚集和地产物业需求的多种价值。 金融功能不同百货商城作为简单的流通环节，通过商品销售实现经营者和供应商的资金周转；SHOPPING MALL作为新兴的商业地产项目，整合了金融、地产、物业和商业的庞大产业链条，并且通过消费者的长期重复的消费行为，实现整个产业链条的持续更新和市场流通。SHOPPING MALL的商业运营管理是通过商业活动，实现消费总收入，为商业地产投资回收和物业资产的长期保值增值的根本利益服务的，其城市金融功能不可忽视。获利方式不同百货商城主要通过专柜销售收入的分成方式获利；SHOPPING MALL主要通过分租物业的租金收入方式获利。运营管理重点不同百货运营管理的重点是商品组合和促销，以联营专柜经营为主，少量辅助性独立服务项目配套，采取柜台销售和开架面售相结合方式，通过统一收银，实施进、销、结、存管理； SHOPPING MALL运营管理的重点是业态组合的配置和租户管理的效果，并以经营租户为主，通过物业、商务的统一管理，为众多商家的分散经营创造统一营造的购物环境和顾客服务保障体系。SHOPPING MALL里可以包括一家，甚至多家百货店。服务对象不同百货业态是商品买卖，面对的是相对集中的有直接购买目的的顾客，经营的是商品；SHOPPING MALL是物业出租，