数据化管理与工作应用
大数据管理与应用
大数据管理与应用随着互联网及物联网的不断发展，越来越多的数据被收集和存储，这就涉及到了大数据的管理与应用。
大数据管理与应用是指通过采集、存储、处理和分析大量数据，来了解市场需求、优化生产和服务流程、提高企业竞争力等。
本文将从以下几个方面来探讨大数据的管理与应用。
一、大数据的采集和存储大数据的采集和存储是大数据管理的基础。
在采集方面，通常有以下几种方式：1. 传感器收集：适用于物联网中的数据采集，通常可以使用传感器来收集。
2. 网络爬虫：适用于互联网数据的采集。
3. 日志文件：大量的数据被记录在系统的日志文件中，可以通过分析这些日志文件来获取数据。
4. 数据库：已存在的数据库中也包含大量的数据，可以通过采集数据并整合数据库的方式来获取有价值的信息。
在获取了大量数据后，存储是至关重要的。
目前常用的存储方式有以下几种：1. 分布式文件系统：如Hadoop distributed file system（HDFS）。
2. 数据库系统：如关系型数据库MySQL、非关系型数据库NoSQL等。
3. 内存数据库：如Redis、Memcached等。
二、大数据的处理在上一步中我们获得了大量的数据，但是它们可能并不是我们需要的数据或者不是我们所关心的数据，因此需要对其进行处理。
常用的处理方式有以下方法：1. 数据清洗：将数据中的噪声、异常点进行过滤和清洗。
2. 数据变换：通常会对数据进行转化，使其适合用于后续的建模、分析。
3. 数据聚合：将数据进行聚合，可以获得更高层次的统计信息。
4. 数据分析：也是数据处理的核心，主要是通过数据分析的方式来发现数据之间的关系。
三、大数据的分析数据的收集和处理并不是最终目的，而是为了获取更有意义的信息。
因此，分析大数据是大数据管理和应用的重点之一。
大数据的分析可以分为以下几个阶段：1. 描述性分析：对数据进行概括和描述，例如平均值、众数、中位数、方差等。
2. 预测性分析：通过历史和目前的数据，来预测未来的数据，例如时间序列分析、回归分析等。
大数据技术管理与应用
大数据技术管理与应用随着信息化时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据处理方法已经无法满足现代企业和组织对数据的管理和分析需求。
而大数据技术的出现，为企业和组织提供了一种全新的数据管理与应用方式。
大数据技术管理与应用主要包括数据收集、存储、处理、分析和应用等环节。
首先，数据收集是大数据管理与应用的基础，企业和组织需要通过各种手段收集各类数据。
这些数据可以来自于企业内部的各种业务系统，也可以来自于外部的社交媒体、传感器等。
数据的收集需要考虑数据的完整性、准确性和时效性等因素，以保证后续的数据分析和应用能够得到准确可靠的结果。
大数据技术管理与应用需要进行数据存储。
大数据的规模往往非常庞大，传统的数据库系统已经无法满足存储需求。
因此，企业和组织需要使用分布式存储系统来存储大数据。
分布式存储系统能够将数据分布在多个节点上，并提供高可靠性和可扩展性。
常用的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和NoSQL数据库等。
在数据处理方面，大数据技术管理与应用需要使用分布式计算框架进行数据处理。
分布式计算框架能够将数据分布在多个计算节点上进行并行计算，以提高计算效率。
目前最流行的分布式计算框架是Apache Hadoop和Apache Spark。
这些框架提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。
数据分析是大数据技术管理与应用的核心环节。
通过数据分析，企业和组织可以挖掘数据中的潜在价值，为业务决策提供支持。
数据分析可以分为描述性分析、预测性分析和决策性分析等多个层次。
描述性分析主要用于对数据进行统计分析和可视化展示，以了解数据的基本特征和趋势。
预测性分析则是通过建立数据模型，对未来的趋势和结果进行预测。
决策性分析则是根据数据分析的结果，为企业和组织的决策提供支持。
大数据技术管理与应用需要将数据分析的结果应用到实际业务中。
数据应用包括多个层次，从数据报表到数据仪表盘再到数据驱动的决策系统。
大数据管理与应用介绍
大数据管理与应用介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据正逐渐成为我们生活的一部分。
在互联网时代，大量的数据源源不断地产生并积累，如何高效地管理和应用这些数据成为了重要的课题。
本文将介绍大数据管理的概念、挑战以及应用领域，并探讨大数据管理和应用对个人、企业和社会的重要意义。
首先，让我们了解一下大数据管理的概念。
大数据管理是一种综合性的管理方法，旨在处理海量、多样和高速增长的数据。
大数据管理包括数据收集、存储、处理、分析和应用等各个方面。
通过有效地管理大数据，可以提取有价值的信息、发现隐藏的规律，并为决策提供科学依据。
然而，大数据管理面临着诸多挑战。
首先，大数据的规模庞大，给数据收集、存储和处理带来了巨大的压力。
其次，大数据的多样性使得数据的结构和格式各异，增加了数据处理的难度。
此外，由于数据生成速度快、实时性要求高，大数据管理要求系统处理能力强大，能够及时响应和处理数据的变化。
大数据管理的应用范围广泛。
首先，在商业领域，大数据管理可以帮助企业进行市场分析、用户行为预测、产品推荐等，从而提高企业的竞争力。
例如，互联网巨头通过对用户行为进行分析，可以根据用户的喜好进行个性化推荐，提高用户体验。
其次，大数据管理对于医疗行业也有重要的应用价值。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以帮助医生做出准确的诊断和治疗方案，提高医疗水平。
再者，在城市管理方面，大数据管理可以帮助政府进行交通管理、环境监测等，提高城市的生活质量。
大数据管理和应用对个人、企业和社会都具有重要意义。
对个人来说，大数据管理可以帮助我们更好地理解自己，根据个人喜好获取个性化的服务。
对于企业来说，大数据管理可以帮助企业提高效率、降低成本、增加竞争力。
对于社会来说，大数据管理可以帮助政府更好地管理资源、提高公共服务水平、推动社会进步。
然而，大数据管理和应用也面临着一些问题和风险。
首先，大数据的处理涉及到个人隐私和数据安全问题。
在数据的收集、存储和传输过程中，要保证数据的安全性，防止数据泄露和滥用。
数据化管理
数据化管理数据化管理是一种利用数据分析和技术手段进行决策和管理的方法。
随着信息技术的快速发展，数据化管理在各个领域得到了广泛应用。
本文将从数据化管理的概念、特点以及在企业管理、市场营销和品牌建设等方面的应用进行详细介绍。
一、数据化管理的概念数据化管理是指利用现代信息技术手段，对各类数据进行收集、存储、分析和应用，以提供决策支持和管理决策指导的过程。
数据化管理通过对数据的深入分析和挖掘，揭示出数据背后的规律和价值，为企业提供更好的决策依据和管理方法。
数据化管理可以帮助企业迅速获取准确的信息，降低决策风险，提高工作效率和业务水平。
二、数据化管理的特点数据化管理具有以下几个特点：首先，数据化管理注重运用科学的方法和技术对信息进行处理和分析，以实现有效决策和管理。
其次，数据化管理强调数据的全面性和准确性，只有准确的数据才能支持有效的决策和管理。
第三，数据化管理强调数据的价值和应用，不仅需要对数据进行收集和分析，还需要将数据应用到具体的管理决策中。
最后，数据化管理强调数据的安全性和保护，确保数据的机密性和完整性，以避免信息泄露和不良影响。
三、数据化管理在企业管理中的应用1.决策支持：数据化管理可以帮助企业进行科学决策，通过对各类数据进行分析和挖掘，为决策者提供准确的数据和信息，辅助他们做出明智的决策。
2.业务优化：数据化管理可以对企业的各个业务过程进行监控和分析，及时发现问题，并提出改进方案，以提高业务效率和质量。
3.资源管理：数据化管理可以帮助企业对各类资源进行有效管理，包括人力资源、物资资源、财务资源等，实现资源的优化配置和利用。
4.风险控制：数据化管理可以通过对企业数据的分析和预测，及时发现风险，并采取相应的措施进行控制，降低经营风险。
四、数据化管理在市场营销中的应用1.精准营销：数据化管理可以通过对客户行为和偏好的分析，精准定位目标客户，并提供个性化的产品和服务，提高营销效果和客户满意度。
2.市场预测：数据化管理可以通过对市场数据的收集和分析，预测市场趋势和需求变化，为企业的市场营销决策提供参考。
大数据管理与应用和大数据技术与应用
大数据管理与应用和大数据技术与应用在当今信息化时代，大数据已成为各行各业的热门话题，大数据管理与应用以及大数据技术与应用也成为了许多企业关注的焦点。
大数据管理与应用是指公司或组织在日常运营中如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，以实现更好的业务决策和服务优化。
而大数据技术与应用则是指通过各种技术手段和工具，对大数据进行处理、分析和应用，以发现潜在的商业价值和洞察。
大数据管理与应用大数据管理与应用是现代企业管理中的一项重要工作。
通过对数据的收集和整合，企业能够更好地了解客户的需求和行为，从而制定更有效的营销策略和服务方案。
同时，大数据管理也对企业的运营效率和成本控制起着重要作用。
通过对海量数据的分析，企业可以发现流程中的瓶颈和问题，并及时调整优化，提升整体效率。
数据收集与存储数据收集是大数据管理的第一步，企业需要从各个渠道收集各种结构化和非结构化的数据，包括用户行为数据、社交媒体数据、交易数据等。
同时，为了保证数据的完整性和安全性，企业需要建立可靠的数据存储和管理机制，以确保数据不会丢失或泄露。
数据处理与分析在数据采集后，企业需要对数据进行清洗、转换和整合，以便后续的分析和应用。
数据处理的过程中需要借助各种技术和工具，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，以发掘数据背后的规律和价值。
通过数据分析，企业可以了解用户的需求和行为，预测市场走势，优化产品设计等。
业务决策与服务优化最终，大数据管理的目的是为企业的业务决策和服务优化提供支持。
通过对数据的分析，企业可以制定更有效的营销策略、优化产品设计、改善客户服务等，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
大数据技术与应用大数据技术与应用是实现大数据管理与应用的重要手段，它涵盖了从数据处理到数据分析再到数据应用的全过程。
大数据技术的发展为企业提供了更多处理海量数据的工具和框架，帮助企业更好地利用数据来实现业务目标和创新。
大数据处理技术大数据处理技术是指处理和存储大数据的技术手段和工具。
大数据时代下的数据管理与应用
大数据时代下的数据管理与应用随着科技的飞速发展，大数据时代已经悄然而至。
目前我们每天都在不经意间产生着大量的数据，这些数据如果被有效应用，将会给我们带来许多的便利。
但是，这些数据的管理与应用并非易事，这就需要我们去探讨和思考。
一、什么是大数据所谓大数据，就是以海量、多样且快速变化的数据为基础，结合新型的处理方式和工具、技术和算法等手段，去实现对数据的管理、挖掘和应用的一种新型的计算机信息处理方式。
之所以成为“大数据”，除了因为这些数据的规模很大，还因为这些数据的到来速度非常快。
如今，我们所使用的各种应用、工具以及社交媒体等等，都在不断地产生着各种各样的数据。
这些数据可能是文字、图片、音频、视频等等，它们的产生速度之快，那么多样的数据类型，普通的管理模式已经无法胜任了。
二、数据管理的挑战在这个大数据时代，分布、速度和多样性的挑战是显而易见的。
如何将这些海量的数据进行管理，成为了摆在我们面前的一个难题。
首先是数据分布的挑战。
目前的数据已经不只存在于一个中央数据库中，而是分布在各种各样的数据源上。
因此，如何整合这些分散在不同系统和业务的数据是一个亟待解决的问题。
其次是数据的速度的挑战。
大量产生的数据要求处理的效率更高，处理的速度更快。
而目前的传统数据库与应用在高速数据流环境下，往往会因为性能不足而出现瓶颈，这也需要我们去思考如何提高数据的处理速度。
最后是数据多样性的挑战。
由于数据来自于多样的来源和形式，如何进行数据的标准化和规范化，将不同来源和形式的数据整合起来，是一个需要解决的问题。
三、大数据的应用在面对数据管理的挑战时，我们可以从数据管理工具、技术和算法等方面入手，将数据进行有效地规范化和整合，再将数据运用到各个领域中去。
目前，大数据已经在不同领域得到了应用：1. 医疗健康：通过大数据的分析，我们可以掌握更多健康数据，挖掘出更多疾病相关的信息，促进医疗领域的科技创新。
2. 零售业：通过大数据的分析，我们可以更好地掌握客户的偏好和需求，为客户提供更多个性化的商品和服务。
大数据管理与应用
大数据管理与应用随着数字化程度的提高，信息技术的不断创新，以及海量数据的日益涌现，大数据已经成为最为快速发展的技术领域之一。
大数据的涉及范围广泛，包括数据的采集、存储、处理、分析及利用等方面，应用领域也极为广泛，包括商业、医疗、金融、政府等等。
本文的主要内容将从大数据的管理和应用两个方面来进行探讨和分析。
一、大数据的管理1.数据采集数据采集是大数据管理的第一步，也是最为核心的一步，它决定了后续的数据处理和分析能力，数据采集的质量和效率直接影响着数据的实际价值。
大数据的采集方式多种多样，包括数据爬虫、传感器、API接口、数据交换等等。
采集方式的选择应该根据数据的类型、来源、规模等因素来决定。
同时，在数据采集过程中，需要注意的是保证数据的安全性，防止数据泄露和被篡改。
2.数据存储数据存储是大数据管理中非常重要的一步，也是一项极具挑战性的任务。
对于大数据来说，数据存储的规模非常庞大，且数据类型不一，因此，如何选择一种高效，可扩展且易于维护的数据存储方案成为了管理者非常关心的问题。
目前，主流的数据存储方案包括NoSQL，Hadoop，MapReduce等等，每种方案都有其自身的优缺点，管理者需要对其有深入的了解和比较，才能选择适合自身情况的数据存储方案。
3.数据处理数据处理是大数据管理中非常重要的一环，它主要包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约等等。
在数据处理中，需要注意的是保证数据的准确性，以及处理的速度和质量。
4.数据分析数据分析是大数据管理中最为核心的一环，它主要包括数据挖掘、数据可视化等等。
数据分析的目的是为了从数据中发现隐藏的关联性，预测未来趋势，提供有效决策支持。
在数据分析过程中，需要注意的是保证分析的准确性，同时可以使用机器学习等相关技术，来降低人工处理的工作量，提高分析的效率。
二、大数据的应用1.商业应用在商业领域中，大数据的应用范围非常广泛，例如市场营销分析，利用大数据来了解客户需求、潜在市场以及产品趋势。
大数据时代下的数据管理与应用
大数据时代下的数据管理与应用在当今信息社会，各种数据源的不断涌现和海量数据的存储与处理需求，已将人类推入了一个无所不在的大数据时代。
数据应用已经不再停留于高端领域，而是成为决策制定、市场营销、个性化推荐等各个领域的基础性工具和资源，而这背后的数据管理和应用却面临着更加复杂的挑战。
一．数据管理的挑战在大数据时代，数据管理已经不再是简单的保存和检索记录，而成为了一个更加复杂的系统。
如今各个行业和领域的数据种类丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，时间序列数据等等。
如何处理这些数据显然需要更加先进的技术手段和更加智能的算法来实现。
此外，个人隐私和数据安全问题在数据管理中也日益突出。
如何保证数据来源的真实性和合法性，如何保护数据的安全，如何防止数据泄露等问题，都需要我们加强数据管理的研究和应用。
二．数据处理的挑战数据处理也是大数据时代下的一个重要挑战。
海量数据处理需要更加高效和精准的算法和工具，同时也需要更加优秀的数据挖掘和数据分析技术。
如何从大量数据中提取有价值的信息、进行大规模模式识别和压缩数据所需的时间，都要求我们将人工智能与机器学习技术相结合，开发出更加高效的数据处理工具。
三．数据应用的挑战在数据应用层面，数据的使用不能仅仅是找到数据并进行简单的分析和应用，需要更加全面、深入的数据应用。
在信息时代，数据应用已经渗透到了各个不同领域，如教育、商业、医疗、政府等，不同的领域有着各自的特殊需求和应用方式。
如何进行个性化推荐、数据可视化和数据仓库应用，都是需要解决的问题。
四．数据管理与应用的未来在大数据时代，数据管理和应用的研究和应用已经成为了各个行业的热点。
数据处理、挖掘及应用上基于AI技术的智能化和可视化还有很大的发展空间，尤其与企业内部存储的数据有关，需要更加智能的数据处理和应用工具。
未来数据管理与应用大趋势的一个重大转变应该是：数据应用的主角将从数据变为知识，通过各个领域的数据、挖掘和应用，逐步将数据提炼为知识化智能，提升科技的能力和生产力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图表IQ测试
问题01：哪个图更容易确定是哪类美国股票占有更大的份额？
A
B
图表IQ测试
问题02：哪个线形图更容易阅读？
A
B
图表IQ测试
问题03：这两种表更容易阅读？ ？
A
B
图表IQ测试
问题04：哪个图形更容易判断于基于时间的变化趋势？
A
B
图表IQ测试
问题05：哪个图在误导我们？
OFFSET偏移函数
以指定的引用为参照系，通过给定偏移量得到新的引用。返回的引用可以为一 个单元格或单元格区域。并可以指定返回的行数或列数。 OFFSET(reference,rows,cols,height,width)
从哪开始
几行 几列
范围
3、图表与图形
超过80％的白领听众在家里收听电台， 还有近20％的白领会在单位/场所收听。
2、函数与公式的运用
提示：了解常用函数据大概应用。
IF:叛断函数
如果其第一个参数成立,就显示第二个参数,否则就显示第三个参数 语法:IF(logical_test,value_if_true,value_if_false)
判断目标
符合条件值
不符合条件值
小提示：1、如果单元格里是空值，可以用英文状态下双引号””代替。 2、如果显示的值有中文，在中文前后用双引号””如：“好”
三、顾客决定购买后，连带率或附加值就是销售最大化的关键
四、购买后，研究如何提高回头率和缩短回头时间
五、如何挖掘顾客的终生价值
失去顾客最主要的因素：
二、数据有效性
真实性
逻辑性
数据
客观性
时效性
1、真实性
现
象
假的销售数据充斥在各个环节中：故意篡改、粗心 大意、采用错误的数据。 得出错误的结论，造成判断失误，浪费时间 养成数据化思考的习惯
音乐类节目和新闻类节目是白领,听众收听最多的节目类型，其中又以流行音乐 节目最多。
流行
80%
时事
70%
摇滚 体育
50%
古典
40% 30%
交通
30%
音乐
新闻
讨论下条柱形图设计中常见问题
条柱形图常见问题
1、分类标签文字过长时，使用条形图 2、数据要从大到小排序，最大的在最上面 3、条（柱）与条（柱）的间距要小于条（柱）的宽度
A
B
图表IQ测试
问题06：哪个图标签更易于阅读呢 ？
A
B
图表IQ测试
问题7：哪个表，您可以看到表现欠佳的地区更快？
A
B
一般原则： 1、是否需要使用图表？不要在不需要的时候也用图表凑数。 2、不要使用太多图表，轰炸多了印象反而不突出。 3、不要使用Excel的默认颜色和样式，建立你自己的图表风格。 4、在图表的标题中说出你的观点，要向标题党学习。 5、在脚注中填上数据来源，能立即增加你的专业性。 6、尽量减少非数据元素，不能减少就使用淡色。 7、色彩要协调柔和，或者使用同一颜色不同深浅，如黑白灰。 8、尽量不使用3D效果，实在想用的话也要很薄很浅。 9、不要使用excel的数据表，如需则自己画个表格放在图表下面。 10、一个图表只表达一个观点，不做过于复杂的图表，必要时分开做图表。
数据提取
二、分析问题及解决问题的思路
定义问题
收集整理信 息
数据提取整 理
分析结果及 结论
实施及建议 措施
实施效果评 估及报告整 理
数据呈现类型
数据报告
分析报告给你后见之明
数据挖掘 数据挖掘给你洞察力
数据分析 统计分析给你先机
路段人流量1000人，进店数100人，提袋数10人，预估该店平均单价500元，客件数1.3， 那么我们得出该店销售为：10*1.3*500＝6500元。
相近法
请选择： 12837+9235+432867=? A：454934 B：454939 C：434939
2、客观性
现
象
以偏概全、定向取值、标准不统一
危害性
不客观的数据具有很大的欺骗性
如何避免
清楚数据来源
案例分享：
1）常常听说，汽车事故多数发生在离家不远的地方，这是否就意味着在离家很远 的公路上行车要比在城里安全些呢？
1月 4008 5575
2月 4241 4708
3月 4338 6609
4月 4449 5649
5月 4246 6383
6月 5112 6226
7月 4627 5845
8月 3976 6645
9月 4852 6890
10月 5812 7536
11月 5140 7446
12月 5104
轻松一下？
当你看到后面的图时，选择 你平时常见的图表代号
EXCEL运用
一、EXCEL的几大功能
基础运用
• 表、条件格式、数据有效性
函数与公式
• 基本运算、IF、SUMIF、MID、LEFT、 VLOOKUP等常用函数运用。
图表与图形
• 常用图表的运用、动态图表
数据透视表
• 运用基本的数据统计汇总功能
VBA程序开发
• 录制宏、数据库连接、操作运作。
1、基础运用
4、逻辑性
现
象
逻辑概念不清，前后矛盾
危害性
如何避免
工作没有方向和思路，评价事物太主观
加强数据化管理方面的培训
逻辑练习
假设有一个池塘，里面有无穷多的水。现有2个空水壶，容积分别为5升和6升。问 题是如何只用这2个水壶从池塘里取得3升的水。
满5升水倒入6升水壶
再满5升水倒入6升水壶，这样5升水壶有4升， 把6升水壶倒完，把5升水壶中的4升水倒入6升水壶
不是，统计只不过反映了人们往往是在离家不远的地方开车，而很少 在远处的公路上开车。
2）有一项研究表明其一个国家的人民，喝牛奶和死于癌症的比例都很高。这是 否说明是牛奶引起癌症呢？ 不！这个国家老年人的比例也很高。由于癌症通常是年龄大的人易 得，正是这个因素提高了这个国家癌症死亡者的比例。
3、时效性
危害性 如何避免
练习数据判断力
A公司分11个区域，4月前三名区域对A公司生意贡献度分别为：14%，12%，10%，后 三名区域对A公司的生意贡献度分别为：5%，4%，2% 正确 错误 不确定
12月12日与东旗店店铺的销售：销售87638元，946件。
正确 错误 不确定
上周各店铺客件数分别为：白马1.6，北稍门店2.1, 榆林7.9, 岐山店11.1, 彬县2.1，米脂 1.4 正确 错误 不确定
单店 业绩
客流量
所处商圈
所处商业街 门店朝向 门店店址
*
进店率
门头形象 橱窗形象
品牌推广
*
成交率
货品组合 店员导购
促销活动
* 平均客单价 * 回头次数
货品组合 产品导购
货品陈列
业 绩 提 升 要 素
服务水平 产品感受
品牌认知
促销POP
卖场氛围
库存管理
顾客维护
品牌魅力
货品魅力
服务魅力
决定零售企业销量的几个关键点： 一：顾客未进店前，品牌及店铺位置是第一拉动力 二、进店后，成交率是关键
工作再提速
数据化管理与工具运用
分析思路
80%
20%
工具使用
数据化管理
一、数据化管理流程
数据化管的过程其实就是围绕着如何解决商业问题来展开，让你了解数据背后的故事。 “大胆假设，小心求证”是解决问题的核心关键。 因此，也可以将数据化管理称之为提升解决问题的能力。
问题
分析结果呈现
分析思路与方 法
合理分析维度
讨论下折线图中常见问题
折线图常见问题
1、线条要足够粗，明显粗过所有非数据元素
2、多条折线时，强调其中需要强调的那根，用最粗线型或最深颜色
3、不要使用图例，直接标记在折线边 4、放太多线条，必要时分开做图表
单位：万元
7800 7300 6800 6300 5800 5300 4800 4300 3800 2006年 2007年
现
象
只关注长期变化,不关注短期变化
危害性 如何避免
误导决策方向 运用权重法等
某公司有款一直畅销的产品A，经销商对这款产品也是情有独钟，订货一直很积 极。但是经销商B却发现该款产品最近库存很大，占用了45%的资金量。于是询问采 购员 问：你订货的原则是什么？ 答：系统会根据产品前六个月的平均销量来自动采购（有数据分析，很 有道理） 问：A产品平均月销量是多少？ 答：每月568箱，现在库存488箱（理直气壮，有数据支持） 问：查一下上月销售多少箱？ 答：68箱！哦，对不起，我马上把本周订单取消（发现问题所在了） 平均月销量不代表每个月的销量，要根据环比销量和同比 销量来备货。
Vlookup查找引用函数
VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)
查找的值
在哪里找
返回第几列值
精确匹配值
AND： 所有参数的逻辑值为真时，返回 TRUE；只要一个参数的逻辑值为假，即返回 FALSE 语法：AND(logical1,logical2, ...) OR: 其参数组中，任何一个参数逻辑值为 TRUE，即返回 TRUE；任何一个参数的逻辑 值为 FALSE，即返回 FALSE 语法：OR(logical1,logical2, ...) 例：and(1+1=2,1+2=3) 这个结果是对的
各分公司增值及综合信息业务收入预算完成情况 122.2 109.2 108.6 108.3107.0 106.2 105.9 104.1