零售业常见的BI分析
零售企业数据化决策与商业智能应用考核试卷
9. ABCD
10. ABCD
11. ABCD
12. ABCD
13. ABCD
14. ABCD
15. AB
16. ABCD
17. ABCD
18. ABCD
19. ABCD
20. ABCD
三、填空题
1.整合
2.聚类
3.效率
4.属性
5.数据可视化
6.时间序列
7.数据清洗
8.客户关系管理
9.预测性
A. Tableau
B. Power BI
C. QlikView
D. Google Charts
12.以下哪些因素可能会影响零售企业的数据化决策？（）
A.数据质量和完整性
B.技术基础设施
C.员工技能水平
D.市场竞争环境
13.零售企业数据化决策中，哪些环节可能涉及到隐私问题？（）
A.数据收集
B.数据存储
D. O2O模型
15.在零售企业数据化决策中，以下哪个环节最关键？（）
A.数据收集
B.数据存储
C.数据分析
D.数据应用
16.以下哪个方法不适合用于预测零售企业的销售额？（）
A.时间序列分析
B.线性回归分析
C.主成分分析
D.多元线性回归
17.以下哪个概念与大数据技术最不相关？（）
A.云计算
B.物联网
C.人工智能
标准答案
一、单项选择题
1. C
2. D
3. C
4. D
5. C
6. D
7. A
8. D
9. C
10. C
11. D
12. B
13. D
零售业的六大财务分析法【会计实务操作教程】
单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。 5、供应商分析： 通过对供应商在特定时间段内的各项指标，包括订货量、订货额、进 货量、进货额、到货时间、库存量、库存额、退换量、退换额、销售 量、销售额、所供商品毛利率、周转率、交叉比率等进行分析，为供应 商的引进、储备、淘汰(或淘汰其部分品种)及供应商库存商品的处理提 供依据。 主要分析的主题有供应商的组成结构、送货情况、结款情况，以及所 供商品情况，如销售贡献、利润贡献等。通过分析，我们可能会发现有 些供应商所提供的商品销售一直不错，它在某个时间段里的结款也非常 稳定，而这个供应商的结算方式是代销。好了，分析显示出，这个供应 商所供商品销售风险较小，如果资金不紧张，为什么不考虑将他们改为 购销呢?这样可以降低成本呵。 6、人员分析： 通过对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标(销售指标为 主，毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商 品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析，以达到考核员工业 绩，提高员工积极性，为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。 主要分析主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开
单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人
员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。 在现行企业发展中，财务分析能够帮助企业作出正确的决策，提高管 理能力，但是其在分析方法、分析报表和分析指标上还存在一定的局限
只分享有价值的会计实操经验，用有限的时间去学习更多的知识！
比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;
而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，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; 同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据;还可根据各种
商务智能在零售行业的应用
商务智能在零售行业的应用随着科技的不断发展，商务智能（Business Intelligence，BI）开始在各个行业中应用，并且为商业发展带来了无限可能。
在零售行业中，商务智能也成为了必不可少的工具，其应用可以大大提高企业的竞争力和经营效率。
本文将重点介绍商务智能在零售行业的应用。
一、数据分析与预测商业竞争的本质在于客户，零售企业必须关注市场趋势和消费者行为，以更好地满足消费者需求。
商务智能可以通过对大量数据的分析和挖掘，深入了解消费者需求和消费习惯。
同时，商务智能也可以帮助企业做出更精准的销售预测并制定更合理的库存管理策略，提高企业的经营效率和减少浪费。
二、市场营销商务智能可以帮助零售企业实现精准营销。
通过对客户数据的分析，企业可以深入了解目标客户的需求和行为习惯，进而制定个性化的营销策略。
同时，商务智能还可以分析推销活动的效果，实时调整和优化广告宣传和营销策略。
三、库存管理零售企业的库存管理是一个很重要的环节。
如果库存过多，将会浪费资金和占用仓储空间；如果库存不足，则会导致货架空缺，影响销售。
商务智能可以对销售和库存数据进行分析，以便更好地了解哪些商品需要进货，哪些商品需要降价，从而帮助企业制定更合理的采购计划和库存管理策略。
四、提高客户服务商务智能可以帮助零售企业提高客户服务水平。
通过对销售数据的分析，企业可以了解客户的需求和偏好，从而更好地满足客户需求。
此外，商务智能还可以对客户反馈和投诉情况进行实时跟踪和分析，及时解决问题，提高客户满意度。
五、提高决策效率商务智能可以帮助零售企业高效地进行决策。
企业管理层可以通过商务智能软件查看实时数据和报告，在更短的时间内做出合理和准确的决策。
商务智能还可以为企业提供预警功能，及时发现和解决问题。
综上所述，商务智能在零售行业的应用可以帮助企业更好地了解客户需求，提高销售预测准确性，制定更合理的库存管理策略，提高客户服务水平和决策效率。
商务智能的应用将加快零售行业数字化转型的步伐，提高企业的竞争力和经营效率。
商业智能分析(BI)案例集锦
解决方案
• 在亚太地区，QlikView部署4个功能模块，15个用户数
执行分析: 每天进行销售健康检查，毛利率和每月更新的税前收入，年初至
今的业绩都可以把历年的和现在的执行计划做比较
销售分析: 对产品报价，定价，客户的档案和个人销售目标的执行情况进行
分析
供应链分析: 开放订单跟踪，供应商业绩和交货时间，这也反过来帮助销售
客户难题
“QlikView的仪表盘服务就像管理部门的”指挥中心”， 使他们看到业务的全貌，并且能够深入细节找出问题 然后迅速解决它”
业务分析 默克公司. 日本
• 保持在日益细分的市场中的知名度和地位 • 对业务表现从头到尾全程监测标的管理，提高销售业绩
客户难题
• 企业大量分析需求需要快速且准确的解决，优化数据查询速度 • 客户曾经自主研发，耗费了太多的时间和精力，效果不佳 • 在与其他厂商比较价格和效能表现后，决定选择 QlikView解决方 案
Liminton，Esprit信息物流总监
解决方案
• 在Esprit实施第一阶段计划：
• 库存分析和终端销售分析：短短3天时间，快速和轻松地完成了从数据 抽取到实施培训的所有流程 ，速度使其他BI难以企及
客户得益
• QlikView的高效查询响应速度，节省了Esprit大量用于分析的工作 量，让整个企业的速度得以提升 • 界面美观实用性强，最终客户几天内培训结束 • QlikView的终端驱动，使得用户可以根据思路的转变，随时改变 数据分析模型
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• QlikView的数据抽取以及报表开发快速、简便而富有乐趣，Esprit 内部人员自动接手其他主题的实施
有关Esprit
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence, BI）是指利用数据分析技术和信息技术来帮助企业进行决策和管理的过程。
随着大数据和人工智能技术的发展，商务智能已经成为企业发展的重要工具。
下面我们将介绍一些商务智能在实际应用中的案例，以便更好地理解商务智能的价值和作用。
首先，商务智能在零售行业的应用案例。
零售行业是一个典型的数据密集型行业，每天都会产生大量的销售数据、库存数据和客户数据。
利用商务智能技术，零售企业可以对这些数据进行分析，挖掘出消费者的购物偏好、商品的销售趋势等信息，从而更好地进行商品采购、促销活动和库存管理。
比如，一家超市可以通过商务智能系统分析出哪些商品的销售量呈现上升趋势，然后及时调整进货量，以满足消费者的需求，提高销售额。
其次，商务智能在金融行业的应用案例。
金融行业是一个风险管理和数据分析至关重要的行业。
商务智能技术可以帮助金融机构对客户的信用评分、贷款风险、投资组合等进行全面的分析，从而更好地控制风险，提高盈利能力。
比如，一家银行可以利用商务智能系统对客户的信用记录、财务状况等数据进行分析，及时发现潜在的信用风险，从而减少不良贷款的发生，保护银行的资产安全。
另外，商务智能在制造业的应用案例也非常广泛。
制造业是一个充满复杂生产过程和供应链的行业，商务智能可以帮助企业对生产数据、供应链数据进行分析，从而提高生产效率和降低成本。
比如，一家汽车制造商可以利用商务智能系统对生产线上的设备运行数据进行分析，及时发现设备的故障和停机情况，从而减少生产线的停工时间，提高生产效率。
最后，商务智能在市场营销领域的应用案例也非常值得关注。
市场营销是一个需要不断调整和优化的领域，商务智能可以帮助企业对市场数据、竞争对手数据进行分析，从而更好地制定营销策略和推广活动。
比如，一家互联网公司可以利用商务智能系统对用户的点击行为、购买行为进行分析，从而更好地了解用户的兴趣和需求，精准投放广告，提高营销效果。
商务智能应用案例
商务智能应用案例商务智能（Business Intelligence，简称BI）是指通过各种技术和工具来收集、整理、分析企业内外部的数据，以支持企业决策制定和业务运营的过程。
商务智能应用已经成为现代企业管理的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和企业内部运营情况，从而提高决策的准确性和效率。
一、零售行业。
在零售行业，商务智能应用可以帮助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而优化产品组合和促销策略。
例如，一家超市可以通过商务智能系统分析销售数据，发现某种商品的销量与天气变化有关，进而调整库存和采购计划，以应对不同的季节和气候。
此外，商务智能还可以帮助零售企业进行客户细分，制定个性化营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
二、金融行业。
在金融行业，商务智能应用可以帮助银行和保险公司更好地了解客户的信用风险和投资偏好，从而制定更加精准的风险管理和投资策略。
例如，银行可以通过商务智能系统对客户的贷款还款记录和资产状况进行分析，预测客户的信用风险，并据此调整贷款利率和额度。
另外，商务智能还可以帮助金融机构监控市场风险和资产配置，及时调整投资组合，降低投资风险。
三、制造业。
在制造业，商务智能应用可以帮助企业优化生产计划和供应链管理，提高生产效率和产品质量。
例如，一家汽车制造商可以通过商务智能系统分析生产线上的传感器数据，及时发现设备故障和生产异常，从而减少停机时间和生产成本。
此外，商务智能还可以帮助制造企业预测市场需求，调整生产计划，避免库存积压和产能浪费。
四、跨境电商。
在跨境电商领域，商务智能应用可以帮助企业了解不同国家和地区的消费习惯和市场趋势，优化产品定价和推广策略。
例如，一家跨境电商平台可以通过商务智能系统分析不同国家和地区的用户行为数据，发现不同市场的热门产品和购买偏好，据此调整商品定价和营销活动，提高销售收入和市场份额。
总结。
商务智能应用已经成为各行各业提高管理效率和决策水平的重要工具，它可以帮助企业更好地理解市场和客户，优化业务流程和资源配置，提高竞争力和盈利能力。
BI案例分析
BI案例分析：2:506%的ROI如何获得?最近，在网上读到一篇译文，题目叫“智能商务系统驱动丰田财富扩张136亿”。
这篇文章介绍了丰田汽车把商务智能应用到生产和管理中取得的显著效果。
读了以后给了我们很多启示。
特别是在中国商务智能快速发展的今天，笔者感到这篇译文对我们深入开发商务智能的应用价值，具有十分重要的作用。
1、鲜活的数字1:80万美元是怎样被发现的?日本丰田汽车集团是混合动力车辆的先驱，但他们在美国的经销商却在杂乱的数据中迷失了方向。
丰田美国的大部分部门中都没有或很少配备分布式计算系统，这使得他们的销售和市场数据以惊人的速度增长，但却不能有策略地使用这些信息。
受制于主机系统的这种弊端，丰田内部各单位之间经常无法共享信息。
等到他们生成所谓的“可行性”报告时，往往为时已晚。
自1996年起，丰田下决心改变这一状况。
在执掌IT部门的芭芭拉?库珀的领导和业务部门的推动下，丰田的数据管理策略开始了痛苦的升级过程。
经过八年的艰苦努力，丰田美国的汽车生产量增长了40%，人员仅增加了3%。
这为它的母公司丰田汽车在业界创造了最大的利润率，使它在股票市场上也长盛不衰。
这其中一个重要的原因，就是丰田的商务智能系统发挥了独得的作用。
丰田经过对Essbase(Hyperion的智能商务平台)还是Red Brick的讨论后，项目实施负责人库珀最后决定使用Oracle数据库和Essbase软件，并很快把该软件融入到Hyperion(海波龙)的智能商务平台中。
这一方案在公司实施以后立刻见效。
有一天，一名分析人员发现丰田从某个铁路货运场提取车辆时被收取了两次费用。
问题出在运送车辆的列车被扫描登记了两次，在这以前，这是一个难以避免的错误。
但是，这次被商务智能系统发现了。
由于这套新的智能管理系统具有仪表盘特性，可以帮助管理人员发现业务部门的热点内容，深入确定问题所在。
因此，列车被重复扫描登记的情况被发现了。
“发现这个重复扫描信息，在一夜之间就为丰田节省了80万美元。
BW、BI简介
如何将企业关键指标 更直观的展现以便管 理层更好地做出决策？
如何自助地基于业务 数据回答具体的分析 问题，并分享开来？
如何从历史数据中发 现趋势并做出更好的 预测？
如何迅速找到业务分 析问题的答案？
Crystal Reports
Dashboards
Web Intelligence
Analysis
Business Objects Explorer
Primary Operation Level of Analysis Amount of data per transaction Type of data Timeliness of data Updates to data Update Low Very small Detailed Must be current Frequently
InfoCube
InfoCube为多维数据分析提供数据 包括2种类型的信息对象 Key figures (关键指标) Characteristics (特性)
最多由一个事实表和16个维表组成
3 个维表已经被 SAP预定义
Time (时间) Unit (单位) Info package (信息包)
OLTP System
Data extract
Data extract
一．商务智能简介 二．SAP BW简介 三．SAP BI简介
目录
SAP BI工具综述
Dashboards Reporting
Interactive Analysis
OLAP Analysis Data Exploration
如何将数据转化成格式 精准的企业报告？
100,000 $ …
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电子商务行业对BI的需求
首要需求是“快速响应顾客需求的改变”。
“预测市场的能力”（38%）及“提升顾客忠诚度与回购率”（38%）
BI最常见的应用就是辅助建立信息中心，通过BI来产生各种工作报表和分析报表。
常见的分析有：
1. 销售分析：主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、坪效、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等;而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察，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;同时根据海量数据产生预测信息、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，老总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。
2. 商品分析：商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。
主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。
通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。
3. 顾客分析：顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析。
例如，如果将顾客简单地分成富人和穷人，那么什么人是富人，什么人是穷人呢?实行会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分，没有推行会员卡的，可通过小票每单金额来假设。
比如大于100元的我们认为是富人，小于100元的我们认为是穷人。
好了，现在老总需要知道很多事情了，比如，富人和穷人各喜欢什么样的商品;富人和穷人的购物时间各是什么时候;自己的商圈里是富人多还是穷人多;富人给商场作出的贡献大还是穷人作出的贡献大;富人和穷人各喜欢用什么方式来支付等等。
此外还有商圈的客单量、购物高峰时间和假日经济对企业影响等分析。
5. 人员分析：通过对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标(销售指标为主，毛利指标为辅)和采购员指标(销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等)的分析，以达到考核员工业绩，提高员工积极性，为人力资源的合理利用提供科学依据的目的。
主要分析主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对于开单销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等。