【最新】零售行业商业智能应用项目可行性研究报告
智慧零售解决方案项目可行性分析报告
智慧零售解决方案项目可行性分析报告一、项目背景随着信息技术的快速发展和消费者需求的不断变化，传统零售模式面临着诸多挑战，如库存管理困难、客户体验不佳、销售效率低下等。
为了应对这些挑战，智慧零售解决方案应运而生。
智慧零售通过整合大数据、人工智能、物联网等先进技术，实现了零售业务的数字化、智能化和个性化，为零售商提供了更高效的运营模式和更优质的客户服务。
二、项目目标本智慧零售解决方案项目旨在为零售商提供一套全面的、一体化的解决方案，帮助其实现以下目标：1、提升客户体验：通过个性化推荐、智能导航、便捷支付等功能，为客户提供更加便捷、舒适的购物体验。
2、优化运营管理：实现库存实时监控、销售数据分析、员工绩效管理等功能，提高运营效率和决策科学性。
3、增加销售额和利润：通过精准营销、商品优化组合、客户忠诚度提升等手段，促进销售额的增长和利润的提升。
三、项目内容1、智能门店系统安装智能摄像头和传感器，实时采集店内人流、客户行为等数据。
部署智能货架，实现商品自动识别、库存实时监控和补货提醒。
提供智能支付终端，支持多种支付方式，提高支付效率。
2、客户关系管理系统（CRM）整合线上线下客户数据，建立统一的客户档案。
基于客户行为和购买历史，进行个性化营销和推荐。
实施客户忠诚度计划，提高客户复购率和口碑传播。
3、供应链管理系统与供应商建立数据共享平台，实现订单自动化处理和物流跟踪。
优化库存管理，采用预测算法减少库存积压和缺货现象。
4、数据分析与决策支持系统收集和整合各类业务数据，进行数据清洗和挖掘。
提供可视化的数据分析报表和决策建议，帮助管理层做出科学决策。
四、市场分析1、市场规模根据市场研究机构的数据，近年来智慧零售市场规模呈现快速增长趋势，预计未来几年仍将保持较高的增长率。
随着消费者对购物体验的要求不断提高和零售商对数字化转型的需求增加，智慧零售解决方案的市场前景广阔。
2、竞争态势目前，智慧零售解决方案市场竞争激烈，主要参与者包括大型科技公司、传统零售软件供应商和新兴的创业企业。
零售业智能化技术应用研究报告
零售业智能化技术应用研究报告注：以下为《零售业智能化技术应用研究报告》正文：一、前言随着全球数字化进程的不断推进，以及智能科技应用的不断改进，零售业已迎来了一个智能化技术发展的新时代。
近年来，全球零售业智能化技术应用取得了长足的进步，为零售企业提供了更为高效、便捷、智能的运营方式和服务模式。
本报告旨在对零售业智能化技术应用进行深入研究和分析，为企业提供可借鉴的经验与建议。
二、智能化技术在零售业的应用概况1.物联网技术物联网技术在零售业的应用，主要表现在对现有的零售流程进行优化和升级。
例如，将各类智能感应设备安装在店铺内，实现对场地、人员、设备、物品的全面监测和管理，有效提高了零售企业的管理效率和资源利用率。
同时，还可以通过大数据分析技术，对消费者行为和偏好进行深入挖掘和研究，为零售企业提供更为精准的市场营销和服务模式。
2.云计算技术云计算技术在零售业应用，可实现对零售业务的资源调配、管理和运营的全程数字化、智能化，达到全面提高零售业务效率的目的。
例如，通过云平台让各种信息实现数据整合、集成和共享，实现共同处理和响应，提高企业整个业务运营效率。
3.人工智能技术人工智能技术在零售业的应用，可以大大提升企业的智能化程度，如销售预测、客户需求分析、价格预测等。
例如，人工智能技术可以为消费者提供更为智能和便利的购物服务，实现自动化推荐、精准营销，提高消费者购物体验。
4.无人机技术无人机技术在零售业应用的一个突出方面是快递配送。
通过无人机配送，不仅可以将等待时间缩短得到很大缓解，更起到了保障配送的准时性和安全性作用。
此外，无人机技术还可以通过地面巡航等多方面的监测实现零售业的各项任务。
三、智能化技术在零售业的应用案例1.京东物流京东物流基于物联网、大数据、智能化管理等技术，构建起了一套全功能配送网络。
京东物流的独门秘籍在于分拣高潮，通过机器人分拣技术实现了订单的分流。
2018年度双11期间，机器人分选效率提升了三倍，京东物流在战争中取得绝对胜利。
商业智能可行性研究报告
商业智能可行性研究报告一、背景介绍随着信息技术的不断发展，商业智能（Business Intelligence）已经成为企业决策制定的重要工具。
商业智能可以帮助企业管理层对海量数据进行分析、挖掘和预测，以便更好地了解市场和客户需求，制定更具针对性的营销策略，提高企业的竞争力和盈利能力。
针对商业智能的可行性进行研究，对于企业决策制定的科学性和准确性具有重要意义。
二、可行性研究方法1.收集信息：通过查阅相关文献和案例，了解商业智能的发展现状、应用领域以及成功案例，掌握商业智能的理论基础和实际操作经验。
2.定义需求：与企业管理层和业务部门进行交流，明确商业智能在企业决策制定中的需求和期望。
了解企业的规模、行业特点和目标，找出商业智能能够解决的问题和提供的价值。
3.技术评估：综合考虑企业的现有信息系统基础、数据质量、技术团队和预算投入等因素，选择合适的商业智能解决方案。
评估不同方案的功能、易用性、扩展性和安全性等指标，并与其他类似企业进行比较。
4.组织调整：商业智能的引入将对企业的组织结构和业务流程产生一定影响，需要进行组织调整和人员培训。
评估企业内部能否承担这种变革，以及变革后能否获得持续的业绩提升。
5.成本效益分析：评估商业智能引入后的成本和效益。
成本包括软硬件采购、系统集成、人员培训和运维等方面的投入，效益主要体现在决策的准确性、效率的提升和盈利能力的增强。
三、可行性研究结果通过以上可行性研究方法的应用，我们得出以下结论：1.商业智能在当前企业决策制定中具有重要应用价值。
商业智能可以通过数据分析和模型预测，为企业的市场调研、产品开发、销售策略等工作提供科学依据，减少管理层的主观判断和决策偏差。
2.商业智能的技术和解决方案逐渐成熟，对于大中型企业来说已具备可行性。
企业可以根据自身的需求和资源情况选择适合的商业智能解决方案，在保证性能和安全性的前提下进行推广和应用。
3.商业智能的引入将对企业组织结构和业务流程产生一定影响，需要进行相应的组织调整和人员培训。
零售业人工智能应用研究报告
零售业人工智能应用研究报告随着人工智能技术的不断发展和应用，零售业也开始向着智能化方向转型。
本文将就零售业中人工智能的应用方面展开研究和探讨。
一、人工智能技术在零售业中的应用现状零售业作为商业行业的一个重要领域，在生产管理、供应链管理、市场推广等诸多方面都离不开人工智能技术的支持和应用。
目前，零售业中人工智能的应用主要体现在以下几个方面：1. 智能化供应链管理：通过对供应链数据进行分析，采用预测性算法和实时优化技术，人工智能可大大提高供应链的效率和透明度。
2. 智能化储存和配送：通过物联网和人工智能技术，实现智能化储存和配送。
智能仓库系统可自动识别产品并对其进行分类和规划，从而提高储存效率；智能配送系统可进行路径计算和货物分配，优化配送效率和成本。
3. 智能化销售和营销：利用人工智能技术，能够提供更加精准的产品推荐和定价策略，以及更加优化的营销方案。
例如，基于人脸识别技术的智能营销系统可通过对消费者的面部表情数据进行识别，对用户提供针对性的营销服务。
4. 智能化客户服务和体验：利用人工智能技术，能够实现智能问答、语音识别等服务。
例如，利用人工智能和自然语言处理技术，可开发智能客服系统，实现自动回复和语音交互。
二、零售业人工智能应用存在的问题和挑战尽管人工智能技术在零售业中有着广泛的应用前景，但是在实际应用过程中仍然存在一些问题和挑战。
1. 数据质量问题：在零售业中，数据质量往往不够优化，这会直接影响人工智能技术的应用效果。
2. 技术成本问题：尽管人工智能技术有着广泛的应用前景，但是其技术成本较高，在具体应用过程中需要投入大量的经费和人力资源。
3. 法律和隐私问题：在进行人工智能应用时，隐私和法律问题也需要引起重视。
例如，在开发智能客服系统时，需要确保用户个人信息不被泄露或滥用。
三、未来展望随着技术的不断发展和创新，人工智能技术在零售业中的应用前景仍然是十分乐观的。
未来，零售业中人工智能技术的应用方向主要体现在以下几个方面：1. 智能化供应链：通过人工智能技术，能够实现供应链的实时监控和优化，降低库存成本和运营成本。
人工智能技术在零售行业的商业可行性分析
人工智能技术在零售行业的商业可行性分析随着科技的不断发展和进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术在各个领域都得到了广泛的应用。
零售行业作为一个具有巨大市场潜力的行业，也可以通过引入人工智能技术来提升运营效率、改善用户体验，并实现商业可行性。
本文将从几个方面对人工智能技术在零售行业的商业可行性进行分析。
一、智能推荐系统每个零售商都希望能够为每位顾客提供个性化的推荐商品，以提高顾客的购买满意度和忠诚度。
传统的推荐系统虽然也能够提供一定的推荐结果，但是通常只是根据顾客的购买历史进行推荐，缺乏个性化和实时性。
引入人工智能技术后，可以通过对大数据的分析和机器学习算法的应用，建立更加准确和智能的推荐系统。
这种系统可以根据顾客的兴趣、购买习惯、社交网络信息等多个维度，实时生成个性化的推荐结果。
通过提供准确的推荐，零售商可以促进销售，并提高客户满意度。
二、智能客服在零售行业，客户服务质量一直是影响顾客购买决策的重要因素。
传统的客服方式往往受限于人力和时间，无法提供及时有效的服务。
而人工智能技术的应用可以改变这一现状。
通过智能客服系统，零售商可以实现24小时全天候客服，无需人工干预。
智能客服系统可以通过语音识别和自然语言处理技术理解顾客问题，并提供准确和及时的回答。
此外，智能客服系统还可以通过机器学习不断积累顾客问题和解决方案的数据，提高回答的准确率和响应速度。
通过提供高质量的客户服务，零售商可以增加顾客的购买意愿和忠诚度。
三、智能仓储和物流管理零售行业的仓储和物流管理是一个复杂的过程，涉及到商品的分类、入库、出库、运输等多个环节。
传统的仓储和物流管理往往依赖人工操作，存在人为失误和效率低下的问题。
通过引入人工智能技术，可以实现智能仓储和物流管理。
例如，利用物联网技术和传感器设备，可以实时监控仓库中的货物数量和位置，提高仓储的精细化管理。
同时，通过人工智能算法，可以优化货物的配送路线，提高物流效率和降低成本。
人工智能在零售业的应用可行性分析报告
人工智能在零售业的应用可行性分析报告一、引言在当今信息化高速发展的时代，人工智能已经渗透到各个行业领域当中，并在零售业也得到了广泛应用。
本报告旨在分析人工智能在零售业的应用可行性，探讨其优势和挑战，为企业决策提供参考。
二、人工智能在零售业的应用现状目前，人工智能在零售业的应用已经涵盖了多个方面，主要包括推荐系统、智能客服、智能仓储管理、智能支付等领域。
通过自然语言处理、图像识别、数据挖掘等技术手段，人工智能可以帮助企业提升运营效率、提升客户体验、降低成本。
三、人工智能在零售业的优势1. 提升客户体验：通过个性化的推荐系统，可以为每位顾客提供定制化的购物体验，增加用户粘性。
2. 提高运营效率：智能仓储管理系统可以实现智能化的库存管理，降低运营成本，提高劳动生产率。
3. 降低人为失误：智能支付系统可以减少人为操作失误，提高支付的准确性和安全性。
四、人工智能在零售业的挑战1. 数据安全问题：在使用人工智能技术的过程中，需要保护用户隐私数据，避免出现数据泄露或滥用的情况。
2. 技术投入成本高：引入人工智能技术需要投入大量的资金和人力，对企业来说是一个挑战。
3. 市场认知度不够：一些消费者对人工智能技术还存在疑虑，对其接受度不高。
五、人工智能在零售业的应用前景展望虽然人工智能在零售业还存在一些挑战，但整体来看，其应用前景依然十分广阔。
随着科技的不断进步和人工智能技术的持续优化，相信未来零售行业将会更加智能化、高效化。
六、结论人工智能在零售业的应用具有较高的可行性，可以帮助企业提升竞争力、加强服务水平。
然而，在应用过程中需克服一些挑战，不断探索创新。
相信随着技术的不断发展，人工智能一定会在零售业大放异彩。
零售行业智能化技术应用研究报告
零售行业智能化技术应用研究报告随着科技的不断发展，零售行业也在不断演变和改进。
智能化技术的广泛应用已经成为零售业的一个显著趋势，为零售商和消费者带来了许多新的机会和便利。
本报告将探讨零售行业智能化技术的应用，分析其对业务的影响，并展望未来的发展趋势。
**一、智能化技术在零售业的应用**1. **物联网（IoT）技术的应用**：物联网技术允许零售商实时监测库存、跟踪商品的位置，以及提供个性化的购物体验。
智能货架、RFID标签和传感器的使用已经大幅提高了库存管理效率。
2. **人工智能（AI）和机器学习的应用**：零售商可以利用AI来分析大量的数据，以预测需求、个性化定价和推荐产品。
机器学习还可用于识别反欺诈、优化供应链和改善客户服务。
3. **虚拟和增强现实的应用**：虚拟现实可以提供沉浸式购物体验，使顾客能够在线浏览产品并试穿服装。
增强现实则可以用于提供更多有关产品的信息，帮助消费者做出更明智的购买决策。
4. **自动化和机器人技术**：自动化机器人在仓库中可以加速订单处理，而服务型机器人可以提供顾客支持，解答问题并提供导购服务。
**二、智能化技术的优势**1. **提高效率**：智能化技术使零售商能够更好地管理库存、预测需求，减少人工错误，从而提高效率。
2. **个性化体验**：通过分析顾客数据，零售商可以为每位顾客提供个性化的建议和促销，提高客户满意度。
3. **减少成本**：自动化和机器人技术有助于降低劳动力成本，同时减少库存浪费。
4. **改进客户服务**：机器学习和自动化使零售商能够更快速地响应客户查询和解决问题，提高了客户服务质量。
**三、未来发展趋势**1. **更多的数据整合**：零售商将继续寻求整合不同渠道和来源的数据，以更好地了解顾客和市场趋势。
2. **增加的自动化**：自动化技术将进一步扩展，包括自动化的供应链管理、自动化客户支持和自动驾驶交付。
3. **增加的虚拟和增强现实应用**：虚拟现实和增强现实技术将变得更加成熟，为零售商提供更多的销售和营销机会。
人工智能在零售行业的可行性分析报告
人工智能在零售行业的可行性分析报告人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项前沿科技，正逐渐渗透到各个行业中，为企业带来了创新和提升的机遇。
在零售行业中，人工智能的应用正日益受到重视。
本报告将对人工智能在零售行业的可行性进行分析，探讨其对该行业的影响以及未来的发展前景。
一、人工智能在零售行业的应用现状目前，人工智能已经在零售行业中应用到了许多领域。
首先是智能推荐系统。
通过对用户行为数据的分析和学习，人工智能可以为顾客提供个性化的商品推荐，提高购物体验。
其次是智能客服。
借助自然语言处理和机器学习等技术，人工智能可以实现自动化客服，提供更高效、更准确的服务。
此外，人工智能还广泛应用于供应链管理、库存管理、风险预测等方面，帮助企业提升效率、降低成本。
二、人工智能在零售行业的益处1. 提升用户体验：人工智能能快速、准确地分析用户需求，实现个性化的服务和推荐，提高用户满意度。
2. 优化运营效率：人工智能可以自动化处理海量数据，实现智能化决策，减少人为错误，提高工作效率。
3. 实现精细化管理：通过对数据的深度分析，人工智能可以帮助企业实现对供应链、库存等重要环节的精准管理，减少资源浪费。
4. 预测和防范风险：人工智能可以通过数据挖掘和模式识别，预测市场需求和潜在风险，帮助企业制定科学的经营策略。
5. 促进商业创新：人工智能技术的应用，可以为零售企业带来商业模式的创新，开辟新的市场空间。
三、人工智能在零售行业的挑战与应对策略1. 数据安全与隐私保护：零售企业需要加强数据安全管理，确保用户数据不被泄露，建立信任。
2. 技术壁垒与成本投入：人工智能技术的成熟程度和应用难度对企业而言是一个挑战，需要加大研发投入，并培养相关人才。
3. 人工智能实施难度：零售企业需要制定合理的实施策略，与既有的系统和业务进行整合，避免带来过多的干扰和困扰。
4. 面临的法律与伦理问题：随着人工智能的应用，相关法律法规和伦理准则也需要不断完善，确保人工智能的合法合规应用。
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零售行业商业智能应用可行性研究报告前言 (3)BIZCOVERY 产品特色 (5)零售行业商务智能解决方案 (7)B IZCOVERY系统架构： (7)B IZCOVERY平台商业分析优势 (8)零售行业分析功能 (8)经营分析 (8)库存分析 (10)采购分析 (11)毛利贡献分析 (12)客流分析 (12)商品价格分析 (13)商品流通周期分析 (13)商品利润效率分析 (14)会员卡分析 (14)经营计划进度分析 (15)财务分析 (15)前言随着零售业信息化的建设在不断的深入，从POS系统到ERP系统，从MAIL 系统到OA系统，整个行业的每项工作都与信息系统密不可分。
但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现，企业的决策者面对IT部门提供的海量数据，难以对其加以分析或不知应该从何入手加以分析，从而企业领导的决策也不能得到确定。
数据分析方面：难以有效利用数据：ERP系统中或在各个信息系统中积累了大量业务数据，但这些数据除了查询、跟踪外基本属于休眠状态，无法得到有效利用，很难分析和报告这些数据，领导依然很难得到需要的决策数据。
难以跨年分析：只能了解到当前的作业数据，无法获得历史的、综合的、全过程的数据并无法对历史数据进行分析，无法跨年做时间序列分析和对比分析，无法通过对历史数据的分析了解变化趋势，决策支持缺乏数据基础。
难以做到跨模块或跨系统分析：对相关业务难以做到跨模块的快速关联分析，致使得到的信息缺失，被迫在不完全的信息状况下凭经验做决策。
难以快速整合数据：需要花大量的时间去收集和整理数据，报表合并和编制工作非常繁重，数据的及时性和有效性非常不高。
应用功能方面无法准确地了解到各类业务数据的变动情况与变动影响程度，例如当一个因素变化时整个公司的成本及利润是如何变化的。
影响利润或成本变化的因素很多，无法通过分析识别哪些是关键因素，导致不能采取有效措施扩大和创造利润。
虽然有成本结构等数据，但无法通过分析判断成本结构是否合理，不能做到针对性的调整。
虽然有着准确的库存数据，但还是无法通过分析知道究竟设定怎样的安全库存才能既保证生产又不积压货物。
无法通过分析了解重点客户群的购买特点，导致无法采取针对性的措施以增加重点客户群。
无法对客户地流失状况进行预警。
产品线很多但盈利能力还是很低，不知道哪些产品带来的利润最大，也不知道哪些产品是高盈利产品需要重点投入。
虽然有每笔销售订单与销售发票的数据，但企业难以对销售部门的业绩与效益进行量化考核。
也无法准确了解销售计划的执行情况。
无法量化地识别销售费用是否存在异常。
虽然有完善的总帐与应收应付模块，但企业决策管理者仍然无法预测未来的收入与支出是否能平衡。
企业决策管理者不可能每天都对着电脑或ERP系统，无法远程及时了解并操作公司的关键业务运作。
通过商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的信息，为企业制定制有竟争力的分析模式和模型、充分利用现有信息资源，让各个部门实现销售、产品规划、财务、库存等核心业务的辅助决策。
Bizcovery 产品特色市面上唯一ETL、数据仓库一体平台；市面上唯一从设计、开发、维护、扩展性强等角度而设计的分析型软件开发平台；最合理的投资，并能效果极大化。
开发与管理应用程序接口(Application Workbench)1.视觉化程序设计工具，容易操作。
2.丰富的Metadata配合卓越的管理及模组化机制，最为开发者称道。
3.分析应用程序的逻辑设计与部署，完全可以在Application Workbench完成。
数据整合:1.超强ETL引擎，拥有全方位的资料转换能力。
高效能数据仓库、数据集市引擎：1.专为BI系统设计的资料仓储系统，独到的资料储存与撷取技术，使得资料的搜寻与读取效率非常优异。
BI End-to-End 平台架构：BI架构：零售行业商务智能解决方案Bizcovery系统架构：Bizcovery平台商业分析优势零售行业分析功能经营分析销售分析分析内容：以商业销售数据为分析对象，分析商业销售情况，商品类型的销售结构、供货商销售毛利贡献排行情况、品种毛利贡献情况、销售金额增长趋势、销售毛利增长趋势、销售毛利率变化趋势、主题主打商品销售趋势、供应商销售金额区间分析、商品品种销售金额区间分析、库区销售规模区间分析等。
主要分析超市各项销售指标，例如商品销售数量、商品销售金额、会员卡销售金额、会员卡销售比重、商品累计销售金额、销售金额同比、销售金额同比增加、销售金额同比增长、商品销售单价、单价同比等等；而分析维又可从管理架构（企业组织）、时间维度、商品属性、经营方式等角度观察，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；同时根据历史数据产生预测信息、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，公司领导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。
通过销售分析我们可以分析当前销售情况、销售增长情况、销售结构情况、销售模式结构情况（自营、代销、租赁的结构情况）、销售结构变化情况等等。
分析应用：1. 商品类型的销售结构分析2. 供货商销售毛利贡献排行情况分析3. 商品品种毛利贡献情况分析4. 销售金额增长趋势分析5. 销售毛利增长趋势分析6. 销售毛利率变化趋势分析7. 主打商品销售趋势分析8. 供应商销售金额区间分析9. 品种销售金额区间分析10. 主体品种区间分析11. 会员卡消费趋势分析12. 经营类型结构分析13. 其他分析……库存分析分析内容：库存直接反映企业经营状况和资金周转效率，所以对库存进行分析能够有效控制库存、降低经营风险、降低经营成本和提高经营效益。
主要分析各项库存指标，例如商品库存数量、库存对比情况、库存结构情况、库存金额情况、库存变化情况、商品存销比、库存销售天数、库存安全情况、库存盘点情况、库存损耗情况等；而分析维又可从管理架构（企业组织）、时间维度、商品属性、经营方式等角度观察。
分析应用1. 库存结构情况分析。
2. 库存流动与库存量比较分析。
3. 库存与效益情况分析。
4. 库存情况与销售情况分析。
5. 合理库存区间分析。
6. 当前库存健康状况分析。
7. 库存变化情况分析。
8. 库存损耗分析。
9. 其他库存分析。
采购分析生产原材料采购是企业生产的基础,采购物品的价格以及质量问题直接影响到产品的质量与成本。
采取正确的采购策略是企业不容忽视的问题,一个好的全面的采购分析对于领导制定下一步采购策略是至关重要的。
基于数据仓库技术的商业智能系统可实现供应商信用评价、业务员业绩考核等决策分析,帮助企业为顺利生产打下坚实的基础,为最终产品在质量和成本上的定位提供科学的依据,采购分析包括有：1.供应信用等级分析,从交付日期,质量,数据和价格等方面评估供应商的表现2.采购价格变动分析3.物品拖期交货情况及原因分析4.某种物料下一时期需求分析5.某种物料的供应商情况分析,并比较价格和质量6.某供应商供应物料情况分析7.采购员业绩分析8.从某供应商采购量和采购金额分析9.供应商的物料检验后被拒收分析10.到货物料存储仓库及货位查询11.供应商报价查询12.多角度查询物品的请购,订购及收货入库的情况13.采购成本差异分析14.其他分析……供应商信用分析是采购分析很重要的一部分,往往做为采购分析的主题之一。
采购分析的基础数据来自财务,生产,库存部门。
商业智能的采购分析决策支持系统辅助企业选择最佳的供应商及采购策略,确保采购工作的高质量、高效率、低成本。
毛利贡献分析分析内容：毛利贡献分析只要是从不同的角度，例如部门、商品、供应商等等来分析毛利的排行和贡献程度。
分析应用：1. 毛利贡献商品排行分析。
2. 毛利贡献部门排行分析3. 毛利贡献供应商排行分析4. 毛利贡献主要商品变化分析5. 毛利率趋势分析6. 毛利率同比分析7. 毛利贡献商品结构分析8. 毛利贡献商品结构变化分析9. 其他自定义应用客流分析分析内容：客流分析是根据购买单据来分析一天中客流的特征、购买特征等等，合理安排经营和销售人员以及作息时间。
分析应用：1. 客流时段分析2. 商品销售时段分析3. 其他自定义应用6、顾客采购相关性分析分析内容：根据对同一个单据同时出现两个商品的频率进行分析，来分析顾客采购的相关性，并根据这些相关程度合理安排商品摆放位置和采购、库存计划。
其示意如下：顾客采购Ａ商品的同时一般同时相应地要采购B 商品，这样我们就将Ａ商品和Ｂ商品尽可能的摆放在一起，在安排Ａ商品采购的同时我们同时做好B 商品的采购计划。
分析应用：1. 相关性排名分析2. 其他自定义应用商品价格分析分析内容：记录商品实时价格来分析单品价格走势。
分析应用：1. 商品类型的销售结构2. 其他自定义应用商品流通周期分析分析内容：商品流通周期直接影响企业的经营效率，一般来说商品流通周期越短，经营效率就越高，通过对商品流通周期分析，我们将对商品按流通特征进行分类，并且可以通过流通周期分析来安排商品采购、以降低商品库存，缩短商品流通周期，提高经营效率。
分析应用：1. 商品流通周期排行分析2. 其他自定义应用商品利润效率分析分析内容：商品利润效率分析主要是对商品毛利率、商品利润效率分析等等。
分析应用：1. 毛利率排行分析2. 利润率排行分析3. 其他自定义应用会员卡分析分析内容：会员卡分析主要是对会员卡消费情况进行分析，主要分析会员卡消费金额比重、会员卡消费走势分析、会员卡消费特征（会员卡主要消费哪些类别的商品），会员卡资金流通周期分析等等。
分析应用：1. 会员卡消费份额分析2. 会员卡消费特征分析，即会员卡消费商品大类结构分析3. 会员卡消费时间区间分析4. 会员卡资金流通周期分析5. 会员卡剩余金额走势分析6. 其他自定义应用经营计划进度分析分析内容：主要分析商场各个部门的计划完成情况。
分析应用：1. 各个部门当月计划完成情况对比分析2. 各个部门年计划完成情况分析3. 其他自定义应用财务分析现金流分析分析内容:现金流量表指以现金为基础编制出来的财务状况变动表，是根据企业在一定时期内各种资产和权益项目的增减变化，来分析反映资金的取得来源和资金的流出用途，说明财务动态的会计报表，或者是反映企业资金流转状况的报表。
a. 现金流量表一般分析。
b. 现金流量表水平分析。
c. 现金流量表结构分析。
d. 现金流量表与利润综合分析。
基于数据仓库技术的财务分析满足企业领导对各业务部门费用支出情况查询的要求,并实现了对应收款,应付款的决策分析。