数据库的建立及运用
建立数据库的方法
建立数据库的方法
建立数据库的方法可以分为以下几个步骤：
1. 设计数据库结构：确定数据库的表格、字段以及它们之间的关系。
这可以通过绘制ER图或使用数据库设计工具来完成。
2. 选择数据库管理系统（DBMS）：根据需求选择合适的数据库管理系统，如MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server等。
3. 安装和配置DBMS：根据所选择的数据库管理系统，按照官方文档的指引，安装和配置数据库管理系统。
4. 创建数据库：在DBMS中创建一个新的数据库。
这可以通过命令行或图形界面工具完成。
5. 创建表格：根据设计好的数据库结构，创建表格并定义字段和数据类型。
还可以设置主键、外键等约束。
6. 设计表格索引：为表格中的某些字段创建索引，以提高查询效率。
7. 编写SQL语句：使用SQL语言对数据库进行操作，包括插入、更新、删除和查询等。
8. 导入数据：将现有的数据导入数据库中，可以通过批量导入或逐条插入的方式。
9. 进行测试和优化：对数据库进行测试，确保数据的完整性和一致性，并进行性能优化，提高数据库的查询和操作效率。
10. 设计访问权限：根据用户需求和安全性要求，为不同的用户或用户组设置相应的访问权限。
以上是建立数据库的一般步骤，具体的操作方式和工具选择会根据实际情况有所差异。
数据库实验2-数据库及表的创建与管理(DDL应用)
实验二数据库及表的创建与管理（DDL应用）姓名：学号：专业：网络工程班级：20网络工程同组人：无实验日期：一、【实验目的与要求】1．熟悉SQL Server 2005 的环境2.了解使用企业管理器创建数据库的过程和方法3.了解使用企业管理器创建数据库的过程和方法二、【实验准备】1．安装并配置好SQL Server 2005数据库2．设计好数据库创建各参数，准备好测试数据三、【实验要求】1．完成数据库的创建与管理2．完成表的创建与管理。
3. 熟悉SQL Server 2005中企业管理器和查询分析器两个常用管理工具四、【实验内容】1. 数据库创建与管理2. 表的创建、管理及数据操作。
五、【实验步骤】1. 准备工作(1)安装完成SQL Server 2005安装。
(2) 打开企业管理器(3)连接数据库2.数据库的创建与修改准备工作：在C盘下创建目录Exam03，用于存放数据库创建时产生的数据文件。
(1) 数据库的创建使数据定义语句Create Database可以创建数据库，该语句在使用时可指明数据文件和日志文件存放的路径，初始数据文件的大小等参数。
阅读以下是创建数据库SalesDB的SQL语句，理解其功能，并置于查询分析器中执行：create database SalesDBon(name= SalesDB_data,--数据文件的逻辑名称,注意不能与日志逻辑同名filename='C:\Exam03\SalesDB.mdf' ,--物理名称，注意路径必须存在size=20, --数据初始长度为10Mmaxsize=100, --最大长度为100Mfilegrowth=5 --数据文件每次增长1M)log on(name= SalesDB_log,filename='C:\Exam03\SalesDB.ldf ' ,size=20 ,maxsize=50 ,filegrowth=5)在查询分析器中执行上述语句建立数据库SalesDB。
施工企业成本数据库的建立和应用(一)
施工企业成本数据库的建立和应用（一）引言概述：施工企业成本数据库的建立和应用对于提高施工企业的管理水平、降低成本、提高效益具有重要意义。
本文将就施工企业成本数据库的建立和应用展开阐述，包括成本数据库的概念和作用、建立成本数据库的步骤和方法、成本数据的采集和更新、成本数据库的应用场景以及建立成本数据库的注意事项等五个大点，并对本文进行总结。
大点 1：成本数据库的概念和作用小点 1.1：成本数据库的定义和内容小点 1.2：成本数据库的作用和意义小点 1.3：成本数据库与其他管理工具的关系小点 1.4：成本数据库的优势和不足小点 1.5：成本数据库的前景和发展趋势大点 2：建立成本数据库的步骤和方法小点 2.1：确定建立成本数据库的目标和需求小点 2.2：选择适合的成本数据库软件小点 2.3：明确数据的来源和采集方式小点 2.4：建立数据采集和录入的规范小点 2.5：确保数据的准确性和完整性大点 3：成本数据的采集和更新小点 3.1：成本数据的分类和分级采集小点 3.2：成本数据的采集方式和工具小点 3.3：成本数据的录入和验证小点 3.4：成本数据的更新与维护小点 3.5：成本数据的分析和利用大点 4：成本数据库的应用场景小点 4.1：施工项目成本管理小点 4.2：成本预测与控制小点 4.3：成本指标评价与对比小点 4.4：成本优化与效益提升小点 4.5：决策支持与管理决策大点 5：建立成本数据库的注意事项小点 5.1：数据安全和保护小点 5.2：合理使用数据库软件功能小点 5.3：数据共享和权限管理小点 5.4：规范数据录入和更新流程小点 5.5：培训和指导相关人员使用数据库总结：通过本文的阐述，我们了解了施工企业成本数据库的建立和应用的重要性，并学习了成本数据库的概念和作用、建立成本数据库的步骤和方法、成本数据的采集和更新、成本数据库的应用场景以及建立成本数据库的注意事项等方面的知识。
建议施工企业积极应用成本数据库，不断优化管理流程，提高经营效益。
数据库的基本操作
数据库的基本操作随着信息化时代的到来，数据库已经成为了各种企业和组织管理信息的重要工具。
数据库的基本操作是数据库管理的基础，掌握这些操作，可以更加高效地管理和利用数据库。
本文将介绍数据库的基本操作，包括数据库的创建、表的创建、数据的插入、修改、删除等。
一、数据库的创建创建数据库是数据库管理的第一步，也是最重要的一步。
在创建数据库之前，需要先确定数据库的名称、大小、编码等参数。
具体操作步骤如下：1. 打开数据库管理软件，如MySQL、Oracle等。
2. 点击“新建数据库”按钮，输入数据库名称、大小、编码等参数。
3. 点击“确定”按钮，等待数据库创建完成。
二、表的创建创建表是在数据库中存储数据的重要手段，表的创建需要确定表的名称、字段名、数据类型等参数。
具体操作步骤如下：1. 打开数据库管理软件，进入指定的数据库。
2. 点击“新建表”按钮，输入表名称、字段名称、数据类型等参数。
3. 点击“确定”按钮，等待表创建完成。
三、数据的插入在数据库中插入数据是数据库管理的核心操作之一，插入数据需要确定数据的字段和值。
具体操作步骤如下：1. 打开数据库管理软件，进入指定的数据库。
2. 选择要插入数据的表，点击“插入数据”按钮。
3. 输入数据的字段和值，点击“确定”按钮，等待数据插入完成。
四、数据的修改在数据库中修改数据是数据库管理的重要手段之一，修改数据需要确定要修改的字段和值。
具体操作步骤如下：1. 打开数据库管理软件，进入指定的数据库。
2. 选择要修改数据的表，点击“修改数据”按钮。
3. 输入要修改的字段和值，点击“确定”按钮，等待数据修改完成。
五、数据的删除在数据库中删除数据是数据库管理的重要手段之一，删除数据需要确定要删除的字段和值。
具体操作步骤如下：1. 打开数据库管理软件，进入指定的数据库。
2. 选择要删除数据的表，点击“删除数据”按钮。
3. 输入要删除的字段和值，点击“确定”按钮，等待数据删除完成。
数据库的创建和管理
3.1 数据库旳存储构造
注意：SQL Server 2023中旳数据和事务日 志文件不能存储在压缩文件系统或象共享网络 目录等远程旳网络驱动器上。
SQL Server 2023旳文件拥有两个名称，即 逻辑文件名和物理文件名。当使用TransactSQL命令语句访问某一种文件时，必须使用该 文件旳逻辑名 。
辅助数据库文件旳扩展名为ndf（简称为辅 助文件）。
3.1 数据库旳存储构造
3．事务日志文件 存储数据库旳更新情况等事务日志信息 ，当 数据库损坏时，管理员使用事务日志恢复数据 库。
每一种数据库至少必须拥有一种事务日志文 件，而且允许拥有多种日志文件。事务日志文 件旳扩展名为ldf，日志文件旳大小至少是 512KB。
3.1 数据库旳存储构造
主数据库文件用来存储数据库旳开启信息以 及部分或者全部数据，是全部数据库文件旳起 点，包括指向其他数据库文件旳指针。一种数 据库只能有一种主数据库文件。
3.1 数据库旳存储பைடு நூலகம்造
2．辅助数据库文件（Secondary Database File）
用于存储主数据库文件中未存储旳剩余数据 和数据库对象，一种数据库能够没有辅助数据 库文件，但也能够同步拥有多种辅助数据库文 件。
<filespec>::= （[NAME=logical_file_name，] FILENAME=‘os_file_name’ [，SIZE=size] [，MAXSIZE={max_size|UNLIMITED}] [，FILEGROWTH=growth_increment] ） [，…n] <filegroupspec>::=
PRIMARY：用于指定主文件组中旳文件。主文件 组旳第一种由<filespec>指定旳文件是主文件。假如 不指定PRIMARY关键字，则在命令中列出旳第一种 文件将被默以为主文件。
数据库建设的步骤与流程
数据库建设的步骤与流程数据库建设的步骤与流程在当今信息时代，数据库已经成为了各个领域管理和处理数据的首选工具，如何进行数据库的建设和管理是非常重要的。
本文将从基础开始，通过逐步深入的方式，介绍数据库建设的步骤与流程，并分享我的观点和理解。
一、确定需求和目标1. 确定所需数据：需要梳理出需要在数据库中存储和管理的数据类型和数量。
2. 分析数据需求：进一步分析和了解数据的来源、格式、结构以及所需的处理能力。
3. 确定目标和用途：明确数据库建设的目标和用途，比如是否用于业务管理、数据分析等。
二、数据库设计1. 概念设计：根据需求和目标，进行数据库的概念设计，包括实体-关系模型、数据流图等。
2. 逻辑设计：在概念设计的基础上，进行数据库的逻辑设计，包括表结构、关系模式等。
3. 物理设计：基于逻辑设计，进行数据库的物理设计，包括选择合适的数据库引擎、表空间规划等。
三、数据库建立与实施1. 数据库安装：选择和安装适合的数据库管理系统，并进行必要的配置。
2. 数据库创建：根据设计的数据库模型，创建相应的表结构、约束等。
3. 数据导入：将现有的数据导入到数据库中，确保数据的完整性和准确性。
4. 数据库优化：优化数据库的性能和效率，包括索引的创建、查询优化等。
5. 数据库备份和恢复：建立数据库的备份机制，确保数据的安全和可恢复性。
四、数据库运维与管理1. 数据库监控：建立监控系统，实时监控数据库的性能参数和运行状况。
2. 故障处理：及时处理数据库故障和异常，保证数据库的稳定运行。
3. 安全管理：建立合适的用户权限管理机制，保护数据的安全性和隐私性。
4. 数据库维护：定期进行数据库的维护工作，如索引重建、数据库优化等。
5. 数据库升级与扩展：根据业务需求，对数据库进行升级和扩展，提升系统性能和功能。
总结回顾：通过以上的步骤和流程，我们可以逐步建设一个高效、安全的数据库。
在确定需求和目标时，需全面考虑数据的特点和用途；在数据库设计阶段，需进行概念、逻辑和物理设计，确保数据库结构的合理性；在数据库建立与实施阶段，需进行数据库安装、创建、导入等操作；在数据库运维与管理阶段，需进行监控、故障处理、安全管理、维护等工作。
数据库使用教程及步骤
数据库使用教程及步骤数据库是用于存储和管理大量结构化数据的工具。
它可以帮助我们有效地组织、访问和分析数据。
在本教程中，我们将介绍如何使用数据库以及相关的步骤和技巧。
第一步：选择适合的数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是用于管理数据库的软件。
在选择数据库管理系统时，我们需要考虑到数据量、性能需求、可扩展性、安全性等因素。
目前最常用的数据库管理系统有MySQL、Oracle、SQLite、Microsoft SQL Server等。
第二步：安装数据库管理系统安装数据库管理系统是使用数据库的第一步。
不同的数据库管理系统安装过程可能不同，但通常都需要下载相应的安装程序然后按照指示进行安装。
在安装过程中，你可以选择安装路径、设置密码等。
第三步：创建数据库安装完成后，我们需要通过数据库管理系统创建一个新的数据库。
数据库可以看做是用来存储数据的容器。
不同的数据库管理系统有不同的命令或界面来创建数据库。
在MySQL中，我们可以使用以下命令创建一个名为"mydatabase"的数据库：CREATE DATABASE mydatabase;在Oracle中，我们可以通过界面或以下命令创建一个名为"mydatabase"的数据库：CREATE DATABASE mydatabase;第四步：创建数据表在创建了数据库之后，我们需要在数据库中创建数据表。
数据表是用来组织和存储数据的结构。
我们可以通过定义表的列名、数据类型、约束等来创建数据表。
在MySQL中，我们可以使用以下命令创建一个名为"customers"的数据表：CREATE TABLE customers (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),email VARCHAR(50));在Oracle中，我们可以通过界面或以下命令创建一个名为"customers"的数据表：CREATE TABLE customers (id NUMBER PRIMARY KEY,name VARCHAR2(50),email VARCHAR2(50));第五步：插入数据创建了数据表之后，我们可以向数据表中插入数据。
基因及蛋白质数据库的构建与应用
基因及蛋白质数据库的构建与应用随着生命科学技术的不断发展和进步，基因及蛋白质数据库在科学研究和医学领域的作用愈发重要。
本文将从数据库的构建、分类和应用三个方面进行讲解。
一、基因及蛋白质数据库的构建构建基因及蛋白质数据库的过程主要包括以下几个步骤：1. 采集、整理数据。
对于已经发表的基因及蛋白质相关的论文、文献资料和相关数据库信息等进行采集和整理，从而建立一个完整的信息资源库。
2. 数据库建立和优化。
根据采集的数据和相关技术要求，选择合适的数据库软件，进行数据库建立和优化，使它能够方便有效地存储和检索数据。
3. 数据录入、整合。
将采集的数据进行规范化处理，并将其录入到数据库中，实现数据的整合和统一管理。
4. 数据质量检查和维护。
对于数据进行质量检查、修正和维护，确保数据的可靠性和准确性。
二、基因及蛋白质数据库的分类按照功能和数据类型的分类，基因及蛋白质数据库一般分为以下几种：1. 基因结构和序列数据库。
包括生物物种基因组的测序结果、基因和基因间的区域序列、基因的功能等。
2. 蛋白质序列和结构数据库。
包括蛋白质序列、二级结构、比较模型、同源模型等信息。
3. 基因表达数据库。
主要包括基因表达调控、启动子、编码和序列间调控因素等信息。
4. 基因特定数据库。
如免疫学数据库、药物基因相互作用数据库等，为特定研究领域的数据提供了支持。
三、基因及蛋白质数据库的应用基因及蛋白质数据库在许多领域中都有着重要的应用价值。
1. 科研领域。
利用基因及蛋白质数据库，研究人员可以快速获取和跟踪特定基因或蛋白质的信息，挖掘并分析相关信息，进一步研究其功能和调节机制，从而探索新的基因和蛋白质功能以及治疗某些疾病的方法。
2. 医学领域。
基因及蛋白质数据库是研究疾病发生发展机制的重要工具。
医学研究人员可以通过基因及蛋白质数据库对特定基因或蛋白质进行深入研究，了解其功能及其与疾病的关系，从而探索新的诊断、预防和治疗方法。
3. 生物制药领域。
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办事处记录
18日库存 平均日动销
清爽特制
5296 0 0
5296 0 0
0
5287 0 0
5287 0 0
0
安盛 商行
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精滤爽 果啤
易拉罐
合计
督导实盘
办事处记录
平均日动销 （件） 14日库存 （件） 19日库存 （件）
经销商
品项
清爽特制 新清爽 劲爽 绿爽 果啤
14日库存 （件）
14-19日进货 （件）
5、掌握竞品信息，并针对竞品销售壁垒准确有效突破。
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四. 数据库分析在日常销售中的应用
1、通过分析数据库，可以判断出本产品在市场目标中的差
距、弱点。（例如：A、中高产品铺市率与主要竞品的差距；B、普
档产品的铺市率与主要竞品的差距；C、哪一款主要产品的占有率与 竞品的差距，应着手从哪方面改进等。）
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冰豹 合计
278.8
2. 进销存分析
办事处通过建立经销商进销存报表及货物 流向数据库，并加以监控分析：
●真实的进销存数据能帮助办事处客观分析销量指标 达成预期； ●能指导办事处明确工作中心及方向； ●可以跟踪经销商安全库存，及时补货保证销售； ●能及时调整并优化产品结构； ●有利于合理规划经销商资金使用计划； ●为制定下期市场活动提供数据依据； ●可以防止窜货、乱价的行为发生；
6
三. 为什么要建立数据库
市场是动态的，产品对应的销量信息是递增还是递减， 在销售实践中，是能通过数据变化感知到的；通过提取数
据，分析信息，可以有针对性的制定营销策略。
1、能及时的掌握办事处的销售信息及销售进度。 2、能有效合理的使用资源，节省资源，实现定点打击。 3、根据数据分析，针对办事处的薄弱环节能及时进行调整。 4、掌握货物流向及终端进货频次,对终端进行分级管理。
去年实际 完成
164.2 E
255.97
本月一级出库 本月库存 （含打款未到货） （千升） （千升） （千升） 上月库存
751 255
本月二级出库
（千升） 176 去年同期 实际销量 504.19
平均日动销
（千升）
830
6.28
计划与去年实际 同期比增或减 % 30.72%
下月指标项
销量 （KL） Page 13
Page 21
工作用表1.
Page 22
工作用表2.
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工作用表3.
Page 24
工作用表4.
Page 25
六. 数据库管理的注意事项
真实性 客观性
时效性 逻辑性
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数据的真实性是数据库管理及数据分析 的基石 避免数据以偏概全，以全盖偏，定向取值， 标准不统一 及时更新和完善数据信息是市场快速反应 的有力保证。 分析数据间的总分关系、平均关系、因果关 系或者合理性
月计划指标
659.06
**经销商库存分析
督导实盘 办事处记录
平均日动销 13日库存 18日库存 平均日动销
经销商
品项
13日 库存
13-18日进货
18日库存
清爽特制
4677 0 0
4496 0 0
36.2
4622
4412
42
永红 批发
精滤爽 果啤
易拉罐
合计0Βιβλιοθήκη 0督导实盘 经销商 品项
13日 库存 14-18日进货 18日库存 平均日动销 13日库存
2.
形成对经 销商库存 的交叉盘 点
Page 20
►
经销商盘点
• 定时汇报 每日中午12点前向办事处将每日进销存数据进 行汇报。 • 纳入进销存数据库 经销商进销存由办事处汇总入数据库，进行数 据积累。 • 与业务团队盘点数据交叉互检 4个层级进行库存数据盘点，提升数据的真实 性、准确性。
经销商盘点
2、通过分析数据库，可以及时发现市场问题并寻找出突破
口。（例如：A、竞品在非现饮的渠道壁垒；B、在现饮渠道竞品的
产品结构及投入方式等）
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四. 数据库分析在日常销售中的应用
3、通过分析数据库，能够制定激励的销售目标，按阶段达 成销售目标。（例如：办事处当期主导工作与实际的差距设定目
标进行激励以达到目标的某个阶段）
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►
主管盘点 定时
(每周二、五)
定点
定人
主管作为进销存管理的承上启下者，既起到检核职 责又会被检核，促使有效提高经销商库存的准确率
Page 19
►
业务员盘点
如一名经销商由 多名业务人员负 责时，办事处可 指定人员对经销 商进行盘库。
1. 定时盘点 （每周盘点 时间为周一、 周四）
注意 事项
感谢聆听
THANKS
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19日库存 （件）
平均日动销 （件）
18559 591 420 408 4 408 2051 0 468 1190 597 24696
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
18268 528 300 294 4 179 1642 0 463 1032 588 23308
58.2 12.6 24 19 22.8 38.1 81.8 0 1 31.6 1.8 277.6
7.06
计算公式 A+B-C=D D/天=E
去年同期 实际销量
306.759 计划与去年实际 同期比增或减 % 93.36%
下月指标项 销量 （KL）
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下月计划指标
593.16
**办事处进销存数据分析
指标项 销量 （KL） A B 计划指标 291.77 C 实际达成
指标
完成率% 87.73% D
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二. 什么是数据库
简单地说，可以把数据库定义为数据信息的集合，或者说数 据库就是为了实现一定的目的而按某种规则组织起来的数据 的集合。 数据库不是单一冰冷的数字；而是一个过程，是一个在特定 情境下有血有肉的数据。
数据库中数据的特征：真实性、客观性、时效性、逻辑性。
Page 6
6、根据汇总业务引单量、终端进货频次等数据分析，可以 进行终端分级管理（优质终端、普通终端、劣质终端的分类，有 助于办事处后期开展分类细化市场，建立营销壁垒）。
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五. 以进销存数据管理为例
市场持续发展过程中面对的外部与内部的风险逐渐增加，提升了对管 理水平的发展要求趋于精细化。管理必须由粗放逐步向细化过渡，经 销商进销存的管理分析尤为重要。
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3. 进销存管理推进
明确职责
检核跟进
进销存 管理
设定库存 误差≤*% 考核激励 改进
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每周办事处经理在进行区域的市场检核工作之余同 时对区域内经销商库存进行盘点及对经销商进行拜 访。更合理的分配工作时间
办事处经理市场走访工作标准化、流程化
明确主管工作内容检核人为办事处经理，加强经理 对相关责任人的工作效率进行追溯。
18559 596 420 408 4 408 2050 0 468 1190 597 24700
18268 528 300 292 4 189 1642 0 463 1032 588 23306
48.5 12.6 20 19
** ** 商行
精滤爽 白爽 纯生 易拉罐 小精品
36.5 18.16 0 0.83 36.3 1.5
4、通过前期的终端库存数据分析，得出本期渠道促销活动
开展时间、活动内容，进而得出基础引单量（超过基础引单
量的出货可以作出激励）。
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四. 数据库分析在日常销售中的应用
5、根据终端以往销量数据分析，精选优质终端压大货,并 通过及时补货，确保产品的陈列面和陈列量。 （如针对经
销商二级入库（8赠1)，则首先针对优质终端开展40赠5不拆分活动， 其次针对终端面积小、销售力薄弱的终端拆分活动为24赠3、16赠2)，
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从商业竞争的谋略方式上看：第一、第二次世界大战，说 穿了就是世界列强为了争夺殖民地、争夺资源财富表现出 来的武力输出形式。 为什么争夺？与谁争夺？怎么争夺？这是需要经过对大量 数据信息汇总分析才能得出的结论。
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结合我们自身的销售市场，怎样从竞争的谋略方式上进行研 究分析？ -----这同样需要从数据库中提取信息，分析信息；以 便把握时机，找到合适的营销策略，以期达到收益最大化。
货物流向
进销存
终端进货 频次
终端分级
流量
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流向
流速
分级管理
1. 进销存管理现状
办事处进销存数据分析
A 上月库存 （千升） 604.8 B 本月一级出库 （含打款未到货） （千升） 258.29 C 本月库存 （千升） D 本月二级出库
E 平均日动销
（千升）
197.88
（千升）
665.21
学会用数据说话
----数据库的建立及应用
销售管理部：孟富萍 2014.3.20
目
一. 前言 二. 什么是数据库
录
三. 为什么要建立数据库 四. 数据库分析在日常销售中的应用 五. 以进销存数据管理为例 六. 数据库管理的注意事项
Page 2
一. 前言
孙子曰：兵者，国之大事也。死生之地，存亡之道，不可不 察也。 释义——孙子说：战争，是国家的大事，关系到国家的生死 存亡,不能不认真地观察和对待。