海典数据决策分析系统方案
海典软件操作手册
上海海典软件使用手册上海海典软件有限公司版本：2013年12月19日前言欢迎使用上海海典软件！使用本产品前，请您务必仔细阅读本使用手册。
您能成为我们的用户是我们莫大的荣幸,为了使您尽快掌握上海海软件的操作方法，特为您备此资料。
我们对使用手册的编排力求全面而简洁。
从中您可以获得有关系统配置、安装步骤、基本操作及报表填写等方面的知识。
我们强烈建议您在使用上海海典软件之前，务必先仔细阅读所有资料，这会有助于您更好的使用它。
我们已经尽最大的努力避免人为的失误，以确保本操作手册中所提供的信息是正确可靠的，但我们不能完全保证不会在印刷之前有未曾发现或检查出的差错，以及那些我们无法控制的印刷、装订等环节的疏漏，请您多加包涵！本操作手册的所有版权属于上海海典有限公司。
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上海海典软件有限公司简介上海海典软件有限公司，是专业从事医药流通行业软件研发的软件供应商，自2004年成立以来，始终专注于医药流通行业信息化，并迅速成长为该专项领域的领先者。
公司客户分布于全国各地，其中包括众多业界知名公司和优秀企业。
海典软件采取“版本统一、永久免费升级”的方式，保证产品能充分融合每位客户的优秀管理手段，并将这些最好的管理方法作为一种共享资源，在海典的客户群中共享和流通。
以软件产品为载体，海典软件借助专业的实施、售后团队，来协助客户群发掘、整理和传播这些资源，并帮助客户群充分利用好这些资源。
这种独特的运营模式正被越来越多的客户群认可和推崇，海典软件客户群规模不断扩大，公司在保持销售额逐年高速增长的同时，客户总流失率始终保持在1%以下，远远低于行业水平，彻底突破了医药行业软件使用寿命宿论。
海典拥有一支精干、敬业、充满活力的团队，其中大多数员工具备多年医药行业信息管理从业背景，有着丰富的行业咨询顾问及软件实施经验。
海典软件产品功能丰富、灵活。
海典系统使用说明
海典系统使用说明2008.07.30目录一、海典系统的进入双击“海典系统”图标如图1-1 ，打开软件登录界面如图1-2。
输入用户编号和密码后点击“确定”便可进去系统，在屏幕左侧显示主导航菜单如图1-3。
图1-1 图1-2若出现如图1-4的错误提示，请检查网络的物理连接和网络的设置，以及SQL服务器的配置。
图1-3 图1-4二、系统的通用操作系统具有风格统一的界面，“通用操作”将向用户介绍贯穿整个系统的具体功能，是在整个系统中都能运用得上的基本操作。
如图2-1图2-1菜单栏：显示当前功能模块的子模块及辅助功能。
（菜单栏的联机帮助有对本模块的功能概述、名词解释及常见问题，我们在操作时如果有不懂的地方就可以查看联机帮助） 工具栏：显示当前页面的工具图标，每个图标代表一个可执行的功能。
单头区：显示当前单据的表头，如果项目框是高亮度黄色的，表示此项目需录入或选择，单头区也作为本张单据的查询项目。
商品明细区：录入或查看商品明细及相关资料的区域。
功能按钮区：显示当前页面的功能按钮。
审核栏：显示当前单据的审核状态。
一、 工具栏操作。
系统在每个模块都有一些常用的功能，如增加、修改、删除、查询等，进入任意操作界面，用户都会见到如图2-2所示工具栏，其功能描述如下：图2-2主导航菜单功能按钮区 审核区工具栏商品明细区单头区 菜单栏[增加]：表示新增一条记录，增加完毕需单击图标保存新增记录。
有三种增加方式：单击此图标、按快捷键Alt+“A”、执行[编辑]菜单下面的[增加]功能。
[修改]：表示修改当前所选记录，修改完毕需单击图标保存修改结果。
有三种修改方式：单击此图标、按快捷键Alt+“M”、执行[编辑]菜单下面的[修改]功能。
说明：只有标记为[未审核]的单据才可以修改，所有标记为[已生效]和[无效]的单据不许修改。
[删除]：表示将当前所选记录从数据库里面清除。
有三种删除方式：单击此图标、按快捷键Alt+“D”、执行[编辑]菜单下面的[删除]功能。
决策分析系统建设方案
决策分析系统建设方案1. 引言本文档旨在提供一个决策分析系统的建设方案。
决策分析系统是一种能够帮助用户进行决策的工具，通过收集、处理和分析大量数据，提供决策支持和决策评价的功能。
本方案将介绍系统的背景和目标、系统的主要功能、系统架构、开发计划以及测试和部署计划。
2. 背景和目标2.1 背景随着信息技术的快速发展，企业面临的决策问题越来越复杂，需要更加智能化和科学化的决策支持系统。
传统的决策过程依赖于人工经验和主观判断，效率低下且容易受到个体因素的影响。
因此，建立一个决策分析系统是提高决策质量和效率的关键。
2.2 目标本项目的目标是建立一个具有较高智能化和科学化水平的决策分析系统，包括以下特点和功能：•数据收集和处理：系统能够自动收集、整理和处理大量决策所需的数据，提高数据分析的效率和准确性。
•决策支持：系统能够分析决策所涉及的各种因素，提供多种决策方案和决策评价的依据，帮助决策者做出更合理的决策。
•预测和优化：系统能够基于历史数据和模型预测未来的情况，并提供优化方案，帮助决策者制定更具前瞻性的决策。
•用户友好性：系统应具有良好的用户界面和易用性，方便用户进行操作和查询。
3. 主要功能系统的主要功能如下：3.1 数据管理•数据收集：系统能够根据业务需求自动收集各种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。
•数据存储：系统能够将收集到的数据进行存储和管理，以便后续的数据处理和分析。
•数据清洗：系统能够对数据进行清洗和过滤，去除无效和错误数据，提高数据的质量和准确性。
3.2 决策支持•决策分析：系统能够对数据进行分析和挖掘，提供多种决策支持方法和模型，如数据可视化、统计分析、机器学习等。
•决策辅助：系统能够根据决策者的需求和条件，提供多种决策方案和评价指标的比较，并帮助决策者做出合理的决策。
3.3 预测和优化•数据预测：系统能够基于历史数据和算法模型，对未来的情况进行预测和预测分析，提供决策制定的依据。
海洋数据的智能分析与决策支持系统研究
海洋数据的智能分析与决策支持系统研究随着人类社会的不断进步和发展，对海洋资源的利用和管理变得越来越重要。
海洋数据的智能分析与决策支持系统的研究成为了当前海洋科研的一个热点。
该系统能够将大量复杂的海洋数据进行有效分析，为决策者提供科学合理的决策支持，促进海洋资源的可持续利用和管理。
本文将探讨海洋数据智能分析与决策支持系统的研究内容、技术应用以及存在的挑战。
一、海洋数据智能分析与决策支持系统的研究内容海洋数据智能分析与决策支持系统主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘与分析、建模与仿真以及决策支持等环节。
首先，数据收集是整个系统的基础，通过各种观测设备和传感器收集海洋数据，例如海洋水文、物理、化学、生物等方面的数据。
其次，数据预处理是对原始数据进行清洗、整理和加工，以提高数据质量和适应后续分析的需求。
然后，数据挖掘与分析是针对预处理后的数据进行模式识别、分类、聚类、预测等分析方法，发掘数据中的关联规则和知识。
接着，建模与仿真是通过运用数学、统计和计算机模型来描述和模拟海洋系统的动力学过程，以便了解海洋现象的发展和变化。
最后，决策支持是基于前述分析和模型结果，为相关决策者提供科学合理的决策建议和支持，以促进海洋资源的可持续利用和管理。
二、海洋数据智能分析与决策支持系统的技术应用海洋数据智能分析与决策支持系统在海洋科研、海洋资源管理、环境保护和灾害预警等方面有着广泛的应用。
首先，在海洋科研领域，该系统可以帮助科学家更好地理解海洋系统中的物理、化学和生物过程，并提出相应的研究假设和方向。
其次，在海洋资源管理中，该系统可以预测渔业资源的变化趋势，为渔业管理者提供决策依据，促进渔业的可持续发展。
此外，该系统还可以用于气象海洋预测，准确预报风暴、海浪、海洋酸化等海洋灾害，为保护海洋环境和人类生活提供及时有效的决策支持。
三、海洋数据智能分析与决策支持系统面临的挑战尽管海洋数据智能分析与决策支持系统在理论和技术上取得了一定的突破，但依然面临一些挑战。
数据分析与决策方案
数据分析与决策方案数据分析在当今社会中扮演着至关重要的角色。
随着技术的快速发展和互联网的普及，各行各业都在不断产生大量的数据。
对这些数据进行分析，可以帮助企业和组织更好地了解市场趋势、客户需求以及内部运营情况，为决策提供有力的支持。
本文将探讨数据分析的重要性，以及如何制定有效的决策方案。
一、数据分析的重要性1. 提供准确的实时信息数据分析可以收集、整理和分析大量的数据，帮助企业和组织及时了解市场状况和客户需求。
通过分析数据，可以发现潜在的商机并及时调整策略，保持竞争力。
2. 发现潜在问题和机会通过数据分析，可以揭示企业和组织内部的问题和机会。
例如，分析销售数据可以发现销售额下滑的原因，进而采取措施提高销售额；分析用户数据可以了解用户行为和偏好，为产品改进和市场推广提供参考。
3. 支持决策制定数据分析为决策过程提供了可靠的依据。
通过分析数据，决策者可以更好地理解当前情况和未来趋势，从而制定出更科学合理的决策方案。
不论是市场营销、产品开发还是内部管理，数据分析都可以提供重要的参考和支持。
二、制定有效的1. 收集和整理数据要进行数据分析，首先需要收集和整理相关的数据。
可以从企业内部各系统获取数据，并结合外部数据源进行分析。
确保数据来源准确可靠，同时注意数据的保密性和隐私保护。
2. 选择合适的数据分析方法根据需求和数据特征，选择合适的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
根据具体情况选择合适的方法，结合数据分析工具进行实施。
3. 解读和分析数据对收集到的数据进行解读和分析，找出其中的规律和问题。
可以使用可视化的方式呈现数据，如折线图、柱状图、饼图等，以直观的方式展示分析结果，方便决策者理解和利用。
4. 提出决策方案基于数据分析的结果，提出有效的决策方案。
根据实际情况，制定具体的目标和行动计划，并建立相应的指标体系进行跟踪和评估。
同时，要充分考虑各种风险和不确定性因素，提前制定对应的对策和措施。
数据分析与决策策划方案
数据分析与决策策划方案概述数据分析与决策是现代企业管理和运营的重要环节。
通过科学的数据分析与决策策划，企业可以更好地了解市场环境、洞察用户需求，优化业务流程、提高效率，从而获得竞争优势。
本文将探讨数据分析与决策的策划方案，包括数据收集、数据整理、数据分析和实施决策等环节。
一、数据收集数据收集是数据分析与决策的第一步，它的质量和准确性直接影响后续分析的可信度。
在数据收集阶段，我们可以采取以下措施：1.明确数据收集目标：明确需要收集哪些数据以支持决策分析，并确立数据的收集指标和要求。
2.选择适当的数据收集方法：根据具体需求和情况，选择合适的数据收集方法，如在线调查、市场调研、观察等。
3.建立数据收集系统：建立一个高效、可靠的数据收集系统，确保数据的准确性和完整性。
二、数据整理数据整理是将收集到的原始数据进行整理、清洗和处理，以便进行后续的分析工作。
数据整理的主要步骤包括：1.数据清洗：对原始数据进行清洗，排除异常值、缺失值和重复值，确保数据的质量和准确性。
2.数据转换：对数据进行格式转换，使其适合后续分析的要求。
比如，将不同单位的数据进行统一，进行日期格式的转换等。
3.数据合并：将多个数据源的数据进行合并，以便进行综合分析和决策支持。
三、数据分析数据分析是将整理好的数据进行统计、计算和分析，提取有用信息以支持决策的过程。
常用的数据分析方法包括：1.描述性统计分析：对数据进行统计描述，如均值、中位数、众数、标准差等，以获得整体数据的概貌。
2.数据可视化分析：通过图表、图形等可视化手段，直观地展现数据的特征和规律，帮助决策者更好地理解数据。
3.数据挖掘分析：通过数据挖掘算法，深入挖掘数据中的隐藏信息和规律，为决策提供更深层次的支持。
四、决策实施在数据分析的基础上，决策实施是将分析结果转化为具体的行动计划和决策方案，并进行实施的过程。
决策实施的关键环节包括：1.制定行动计划：根据数据分析结果，制定相应的行动计划和决策方案，明确行动目标、时间表、责任人等信息。
海洋决策支持系统的构建与应用
海洋决策支持系统的构建与应用海洋环境的保护与利用是当前重要的全球议题之一。
为了更好地实现海洋资源的可持续发展和管理，海洋决策支持系统（Marine Decision Support System，以下简称MDSS）成为决策者必备的工具。
本文将探讨MDSS的构建和应用。
一、MDSS的背景与定义MDSS是一种集成了地理信息系统（Geographic Information System，以下简称GIS）、数学模型和数据算法的软件系统。
它旨在辅助决策者进行海洋相关决策，并提供全面的数据、信息和分析结果。
二、MDSS的构建过程1.数据采集与整理MDSS的构建首先要依赖于丰富的数据。
通过网络、卫星遥感和现场观测等手段，收集与海洋环境、资源相关的数据。
然后对数据进行整理和清理，确保数据的准确性和可靠性。
2.数据处理与建模将收集到的数据输入到GIS平台中，进行空间分析与数据建模。
利用数学模型和算法，对海洋资源、生态环境等进行定量分析和预测。
通过数据处理和建模，揭示出海洋环境变化的规律和趋势。
3.系统功能设计与优化根据决策者的需求，设计和开发MDSS的功能模块。
包括数据查询、分析工具、决策支持工具等。
通过人机交互界面，实现对海洋环境和资源的可视化展示和操作。
4.系统集成与测试将各功能模块进行集成，测试系统的功能和性能。
确保系统运行的稳定性和可靠性。
同时，保护数据的安全性和隐私性。
三、MDSS的应用1.海洋环境保护MDSS能够监测和预测海洋环境状况，帮助决策者制定环境保护政策和措施。
例如，在海洋保护区划定方面，MDSS可以评估不同区域的生态敏感性，并提供最佳的划定方案。
2.海洋资源管理利用MDSS评估和预测海洋资源的可持续利用。
例如，在渔业管理中，MDSS可以根据不同鱼种的生物学特性、水域温度等因素，为渔民提供渔期和渔区的最优化方案。
3.海洋灾害应对MDSS可以在海洋灾害发生前及时发出预警，以减少灾害带来的损失。
数据分析与决策支持系统建设方案
数据分析与决策支持系统建设方案一、引言数据分析和决策支持系统在现代企业管理中扮演着重要的角色。
通过有效的数据分析和决策支持系统，企业可以获取和理解大量的数据，并从中洞察问题、发现机会、做出明智的决策。
本文旨在提出一种数据分析与决策支持系统的建设方案，以帮助企业提高决策效率和竞争力。
二、数据收集和整理首先，企业需要建立一个完善的数据收集和整理系统。
通过收集和整理各部门生成的数据，并将其存储在一个集中的数据库中，企业可以更好地管理和利用数据。
同时，为了确保数据的准确性和完整性，企业还需要建立相应的数据采集和审核机制。
三、数据清洗和预处理接下来，企业需要对收集到的数据进行清洗和预处理。
数据清洗的目的是去除重复、缺失和异常数据，以提高数据的质量和可信度。
预处理包括数据转换、标准化和归一化等步骤，以便于后续的数据分析和建模工作。
四、数据分析方法选择在选择数据分析方法时，企业需要根据具体的需求和问题来确定合适的方法。
常见的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过分析历史数据和建立模型，企业可以预测未来趋势、发现潜在关联和规律，并为决策提供可靠的依据。
五、决策支持系统构建决策支持系统是一个用于帮助决策者做出决策的计算机系统。
在构建决策支持系统时，企业可以采用自主开发或引入第三方系统的方式。
系统应具备数据采集、存储、分析和展现等功能，能够根据决策者的需求提供多样化的报表和图表，以支持决策的制定和执行。
六、数据安全保障在数据分析和决策支持系统建设过程中，企业需重视数据安全问题。
通过加强系统的访问控制、数据加密和备份机制等手段，可以保护数据不被未经授权的人员获取和篡改。
此外，企业还可以委托专业的第三方机构来进行数据安全审计和风险评估，以发现和解决潜在的安全风险。
七、数据分析人才培养为了充分利用数据分析和决策支持系统，企业需要培养一支专业的数据分析团队。
这些人才应具备数据分析、统计学、编程和沟通等多方面的能力，能够理解业务需求、处理复杂的数据问题，并提供相应的解决方案。
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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。
使用业务系统时间超过一年的医药经营企业。
目标门店数量在20家以上的医药连锁公司、目标年销售额在1000万以上的医药单体门店，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，或者往往忽视掉数据中某些隐藏的问题的医药经营企业。
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。
1.综合分析驾驶舱分析
1.综合分析门店综合考评
1.综合分析店长任职数据分析
2.销售分析公司销售汇总
2.销售分析人效、坪效、租金比分析 2.销售分析日任务完成分析
2.销售分析小时时段销售分析
2.销售分析营业员销售分析
2.销售分析毛利任务达成率
2.销售分析机构销售对比
2.销售分析销售次数增速报表
2.销售分析品种销售汇总
3.品类分析功能主治类别销售分析 3.品类分析功能主治销售对比
3.品类分析管理级别分类销售分析
3.品类分析管理级别类别销售对比
4.采购、配送分析必备品普及汇总 4.采购、配送分析必备品未普及明细 4.采购、配送分析必备品断档汇总 4.采购、配送分析必备品断档明细 4.采购、配送分析断货明细报表
4.采购、配送分析配送满足汇总
4.采购、配送分析配送满足品种明细
4.采购、配送分析配送满足品种明细表
4.采购、配送分析采购进价变化报表
4.采购、配送分析新品销售明细
4.采购、配送分析新品普及明细报表
4.采购、配送分析新品销售占比
5.库存及周转分析效期商品占比
5.库存及周转分析效期库存占比明细商品明细 5.库存及周转分析库存周转分析
5.库存及周转分析库存周转对比
5.库存及周转分析商品付款方式库存周转分析 5.库存及周转分析药品分类库存周转分析
5.库存及周转分析业务员分类库存周转分析
6.会员分析会员消费行为分析
6.会员分析会员销售额占比
第五章：海典BI系统部分报表演示
1、驾驶舱分析
驾驶舱分析通过仪表盘的形式，将数据直观地反映给决策者，决策者根据该表盘即可清晰地看到该项指标的优劣。
海典BI系统的驾驶舱仪表盘刻度、基准值、警戒值都可由用户定制。
2、门店综合考评堆积图分析
通过堆积图的方式，将门店多项考核指标形成下述图表，可直观的看到多个门店的综合表现。
对于优秀的项目，该指标体现在0轴线的上方；对于较差的项目，该指标体现在0轴线的下方。
最终以0轴线的上方或下方的总体高度来体现门店的综合评分。
在不同的时期，企业有不同的经营重点，企业可以根据这些经营重点调整各个评测项目的权重和算法。
3、店长任职分析
跟以往不同的是，该报表将门店的销售表现与该店的店长任职时间结合起来（每种颜色的线段代表一位店长）。
以体现不同的店长对于让店的销售的影响。
另外，本报表还能分析同一店长在不同店的销售表现。
4、带均线分析的柱形图
在以往的报表上，海典BI系统增加了任务值和180日均数、90日均线。
有了这几项数据参考，能更客观地对某一期间的指标进行评估，也便于对未来期间的指标进行预测。
5、销售趋势预导图
当分析的目标太多时，难以在最短时间发现存在问题的目标。
这时预导图就能发挥作用。
预导图其实就是缩小的柱状图，但是会为每个片区和门店分别生成一个独立的图形，这样决策者可以很直观的发现存在问题的片区和门店。
点击相应的预导图后，系统能自动呈现详细的数据和图表。
6、人效、坪效、销售额租金比、毛利租金比分析
分析每个门店、片区和整个公司的人效、坪效、销售额租金比、毛利租金比。
8、小时时段的平滑折线图
9、同类商品在不同门店的销售折线对比
本报表将同一类别在不同门店的销售进行横向比较，着重发掘门店的销售潜力类别。
10、可折叠式的类别分析报表
可折叠式的报表风格，在默认情况下项目是合并的，看到的是总体的数据，以便于在宏观层面发现存在的问题；问题确认以后，可以点击每个项目左边的加号逐层分解，直到找到问题的原因。
下图是利用折叠的形式对类别进行分析，可以逐层展开大、中、小类的相关数据。
该方法也经常应用到时间的年度、季度、月度、旬度的折叠式分析。
另外，下图还引用了半年均值的比较分析，使查询到的数据不再是静态数据，而是包括了对趋势的纵向分析。
11、必备品分析
根据商品分类，从每一类中按销售额、毛利和销售次数等规则抽取一部分表现较好的品种，组成公司的核心品种，称之为必备品。
本报表分析这些核心品种是否在所有门店均已普及，有没有断货的情况。
对于未普及门店，系统可自动测算该商品在该门店的销售潜力；对于断货的门店，系统可自动测算该商品的断货损失。
12、会员消费行为分析
分析会员的消费行为和消费习惯，可按分员的性别、年龄层次、消费频率，以及所购商品的结构、品类等进行分析。
第六章、海典BI系统与Excel的集成
通过操作者最熟悉的Excel电子表格，可以直接访问海典BI系统的数据，并且支持鼠标拖动进行交互式分析，从而得到客户的各种复杂的个性化报表，或者满足客户更灵活的、更随心所欲的分析。
集成Excel的分析，支持查询条件的定义，支持多数据集联合，支持图表。
通过定义好模板，每个月只需要更改参数就能得到当月的最新数据报表和图表。
Excel2000、Excel2003和Excel2007都能轻松支持。