货品管理与数据分析

个门店经营数据分析和推算公式

19个门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。 例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43%

即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方M，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方M=80元/平方M 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。

五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推） 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则此店连带率=150双/75单=2双/单 备注：此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客的消费心理。 七、ASP公式 日ASP=日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数

数据分析管理制度

数据分析管理制度 1.目的和适用范围 收集和分析适当的数据，以确定压力管道安装质量保证体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。适用于对来自测量和监控活动及其他相关来源的数据分析。 2. 职责 2.1.质量检验部负责统筹公司对内、对外相关数据的传递与分析、处理。 2.2.各部门和各责任人员负责各自相关的数据收集、传递、交流。 3. 管理程序 3.1.数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。3.2.数据地来源 3.2.1.外部来源 a.政策、法律、法规、规范、标准等 b.相关方（如顾客、供方等）反馈及投诉等。 3.2.2.内部来源

a.日常工作，如质量目标完成情况、检验试验记录、内 部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记 录； b.存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； c.其他信息，如部门建议等 3.2.3.数据可采用已有的质量记录、书面资料、会议、讨论交流、通讯等方式。 3.3. 数据的收集、分析与处理 3.3.1.对数据的收集、分析与处理应提供如下的信息： a.顾客满意和（或）不满意程度 b.安装满足安全性能的符合性； c.过程、安装的特性及发展趋势； d.供方的信息等。 3.3.2. 外部数据的收集、分析与处理 3.3.2.1.质量检验部负责质量管理部门检查及反馈数据、技 术标准类数据的收集分析，并负责传递到相关部门。

对出现的不合格项，执行《改进控制管理制度》。 3.3.2.2.政策法规类信息由办公室及相关部门和各责任人 员收集、分析、整理、传递。 3.3.2.3.工程部积极与甲方进行信息沟通，以满足顾客需 求，妥善处理甲方的投诉，执行《改进控制管理制 度》的有关规定； 3.3.2. 4.各部门和各责任人员直接从外部获取的其他类数 据，应在一周内用《信息联络处理单》报告质量检 验部，由其分析整理，根据需要传递、协调处理。 3.3.3. 内部数据的收集、分析与处理 3.3.3.1.各部门和各责任人员依据相关文件规定直接收集 并传递日常数据，对存在和潜在的不合格项，执行 《改进控制管理制度》。 3.3.3.2.紧急信息由发现部门迅速报告质量检验部组织协调处理。 3.3.3.3.其他内部信息获得者可用《信息联络处理单》反馈给质量检验部。

个门店经营数据分析和推算公式

个门店经营数据分析和推算 公式 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

19个门店经营数据分析和推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。 例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43% 即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式

日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方M，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方M=80元/平方M 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 四、人效公式 日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人 =1000元/人 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推） 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推）

数据分析管理办法

数据分析管理办法 1目的 为规范有关数据、信息的确定、收集和分析工作，用以识别改进的方向并实施持续的改 进,特制定本办法。 2适用范围 本办法适用于公司职能部门、项目和专业公司的数据、信息收集、分析和处理活动。 3规范性引用文件 Q/GDCF A101.001-2003 质量手册 4职责 4.1公司管理者代表负责组织、协调和领导公司数据收集和分析工作。 4.2公司综合管理部是公司数据收集和分析的归口管理部门，负责收集、汇总和分析各类数据。 4.3各职能部门、负责各自工作相关的数据的收集、分析，并将分析情况和利用结果向有关 领导和部门报告。 4.4相关供方应配合各职能部门进行相关数据的收集、分析。 5管理内容与要求 5.1数据的收集来自监视和测量的结果以及其他有关来源。可通过监视和测量的结果、审核结果、质量、职业健康安全和环境监查报告、记录、相关方来函的有关内容并通过报告、 会议、座谈、走访、调查等其他形式及时或定期收集与管理体系运行有效性和产品、过程有 关的数据。 5.2与顾客满意度有关的数据（综合管理部收集） 从顾客的相关会议、相关报告或以其他形式对顾客满意度相关数据进行收集。 5.3与内审有关的数据（综合管理部收集） 在每次内审结束后由综合管理部汇总与内审有关的以下数据： ――内审所发现的不符合项的数量以及重要不符合项与一般不符合项的数量比例；――不符合项所覆盖的部门的数量及比例。 5.4与过程的监视和测量有关的数据 5.4.1与管理职责有关的数据（综合管理部收集） 每次管理评审输入、输出信息，纠正和预防措施及其实施有效性的数据。 5.4.2与资源管理有关的数据（综合管理部及相关职能部门收集） ――公司及相关供方有关管理、技术、作业、服务、检验试验等人员的信息和数据，以及各类专业职称、特殊岗位、持证人员的数据和信息； ――公司及相关供方员工总数与管理、技术、作业、服务、检验试验等人员之间的比例关系变化的数据； ――公司及相关供方的机械设备数据、设备完好率、利用率等数据及其变化和趋势； ――公司年度培训计划及实施情况的统计数据及培训有效性测定的数据。 5.4.3与产品实现有关的数据（工程部及相关职能部门收集） ――工程项目的质量、职业健康安全和环境目标、指标的设置以及完成情况的数据或信息；

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

个门店经营数据分析和推算公式

19个门店经营数据分析与推算公式 一、达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*１0０％ 例1：一月份得业绩指标为5０万元,实际完成额为48万元，则一月份得达标率＝8万/50万*１00%=9６％ 例２:若一月份得指标为50万，实际完成额为５2万，则一月份得达标率＝104% 备注:达标率反映得就是门店业绩达成得情况及能力。 二、达标率公式 同期业绩增长率=(年\月＼周同期营业额—当期营业额)／同期营业额*１0０% 例1:某店2013年营业额为450万,2０１2年业绩为3０0万,则2013年得年业绩增长率=(450万—3０0万)／300万*100%＝50％ 即：相较２０12年得业绩，２０1３年业绩同期增长了50%。 例２:某店２月份得业绩为20万,1月份得业绩为35万，则2月份相较1月份得业绩增长率=（２0万—35万）／35万*１00%=—4３％ 即：相较于１月份,2月份得业绩下滑了４3%。 备注:同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升;为负数时，表示业绩下滑。 三、坪效公式 日坪效=当日营业额／当店得店铺面积 月坪效=当月营业额/当店得店铺面积 例1:某店得营业面积为１00平方M，当日营业额为8000元,则这个店铺得日坪效=8000元/100平方M=8０元/平方Ｍ 备注:此指标可以分析店铺面积得生产力,深入了解店铺销售真实情况。

四、人效公式 日人效=日营业额／当日总人数（周、月、年同理可推) 例1:某店某天得营业额为9000元,某店得总人数为9人,则当日人效=9000元/9人＝1000元/人 备注:反映门店员工销售能力与排班用人得合理性。 五、ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数(月、年同理可推) 个人ATV=某个人一段期间内得业绩/这个人在这期间内得总销售单数 备注:ATV反映人员附加销售能力、货品组合得合理程度,与ＡＳP一同反映顾客得消费承受能力。 六、连带销售公式 日连带率=日销售双数／日客单数(周、月、年同理可推) 例1：某日某店销售件数1５0双,客单数为75单,则此店连带率=150双/75单=２双/单备注:此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客得消费心理。 七、ASＰ公式 日ASＰ＝日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数 例1:某店某月销售30０0双，营业额为35万元,则此店此月得ASP=35万/３00０双=1１7元/双 备注：AＳP反映顾客得消费能力、货品得定价、也反映员工推介高价货品得能力,与ATV 结合分析,共同反映顾客得承受能力。 八、VIP占比公式

24 建筑施工企业数据分析管理办法

数据分析管理办法 1 数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。 2 数据的收集 2.1 与产品质量有关的各部门和员工，应及时收集测量和监控活动和体系运行的有关数据，反馈到有关部门。数据应真实可靠，具有可追溯性。 2.2 这些数据包括：施工过程的运作质量记录、产品的测量和监控信息，产品不合格信息、不合格品率、顾客投诉、回访记录、过程运行的测量和监控信息、产品实现过程的能力情况、内外部审核结论、管理评审输出、交付期、供方情况等。收集的数据应有适当的记录。 2.3 各实施部门定期对本部门收集的数据进行汇总和分析。对经分析后认定的重大信息应予以及时传递，使相关部门得到并及时处理信息。 3 统计与分析方法的工具方法 排列图法、因果分析法、数理统计法等。 4 统计分析方法的选用 数据分析可根据汇总的数据实际情况和所要求的结果选用如下统计分析方法： 4.1 排列图法 可用于办公室、财务部、项目经理部、工程部、合同预算部等管理部门，通过排列对比分析主要因素的形式，分析不合格原因，掌握问题实质，制定纠正/预防措施并对比整改措施前后的结果。 4.2 因果图 可用于办公室、财务部、项目经理部、工程部、合同预算部等管理部门，用于分析结果或影响因素之间的因果关系，找出问题的根源、症结以便解决问题，分析必须得出结论。 4.3 数理统计法

4.3.1适用于财务部、项目部对水泥、钢材、砖、石、砂、防水材料、构配件、设备等的试（检）验数据（信息）和供应商提供的质量证明资料进行汇总，进行分析，判定各种物质的质量状态。4.3.2适用于项目部砼、砂浆的试（检）验数据进行汇总、统计、分析，并许定质量等级。 4.3.2适用于项目部、工程部对检验批分项工程、分部工程质量验收数据进行统计分析，判定各检验批分项、分部工程的质量等级和状况。 4.3.适用于各部门对施工过程中各种检查、验收记录和试（检）记录，以及设备管理、安全管理等质量记录中形成的大量数据（信息），根据相应管理工作的需要，有目的、有针对性的进行数据分析。 4.4 其他分析方法 有关的数据分析部门，也可以用其他分析方法进行数据分析，要求分析要有对结果的记录。 4.5本公司必须进行的数据分析 a) 顾客满意或不满意程度，由工程部按季度或半年或一年的间隔期，在满意度调查或回访保修后进行统计分析一次，资料保存在工程部； b) 项目经理部对试块、焊接、热处理及砂浆、砖等试验的数据分析（试验报告本身就是统计技术的应用）和对分项（检验批）的质量分析验评（质量检验评定表本身就是统计技术的应用），由项目经理部在施工质量检验评定时进行，资料由项目经理部整理进入竣工档案； c) 分部工程中各分项（检验批）的质量统计汇总分析，由项目经理部在分部工程完工后，质量检验评定时进行，单位工程中各分部的质量统计汇总分析，由项目经理部在单位工程完工后，质量检验评定时进行，资料由项目经理部整理进入竣工档案； d) 公司质量目标的完成或实现情况统计分析，由办公室按季度或半年或一年的间隔期进行统计分析一次，资料保存在办公室； e) 内部审核不合格项的统计分析，由内审组在每次审核结束后进行，资料保存在办公室 f) 不合格产品的统计分析，由项目经理部和工程部按季度或半年或一年的间隔期进行统计分析一次，资料分别保存在项目经理部和工程部； g) 对物资、材料供方及其产品的统计分析，由工程部、项目经理部、财务部按季度或半年或

系统和数据分析显示管理系统

第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口：显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下： ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。

③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类： ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行： ●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1) ●若想保存和调入程序： ●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口

店长经营数据分析

店长经营数据分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

店长必学：店长必须要会的数据分析 店长定期进行科学的数据分析，是店长掌握门店经营方向的重要手段。在日常工作中还有一些数据需要总部、门店分析，但无论哪方面数据，分析只是一个开始，关键是能够找出门店存在的问题及可以挖掘的能力，指导如何开始下一步工作才是重要的。店长需要每周或者每月开会，做以上各种数据分析，总结过去，找出差距。 一、门店经营指标数据分析 1）销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。 2）毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3）营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用，这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费），通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。 4）评效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均评效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。 5）人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数

6)盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在进、销、存各个环节存在的问题。 7)门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。 二、商品经营数据分析 1)经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时请退，总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是热销商品、新品商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时请退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。 2)商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100，滞销品种数：门店经营总品种数-动销品种数。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。 3)商品品类分析：主要是本店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品种类毛利比重及与去年同期对比情况，门店需对本月所有品类销售与毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。 4)本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利分析，这时的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利

门店经营数据分析和推算公式

门店经营数据分析和推算公式 1 达标率公式 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例1：一月份的业绩指标为50万元，实际完成额为48万元，则一月份的达标率=8万/50万*100%=96% 例2：若一月份的指标为50万，实际完成额为52万，则一月份的达标率=104% 备注：达标率反映的是门店业绩达成的情况及能力。 2 达标率公式 同期业绩增长率=（年\月\周同期营业额-当期营业额）/同期营业额*100% 例1：某店2013年营业额为450万，2012年业绩为300万，则2013年的年业绩增长率=（450万-300万）/300万*100%=50% 即：相较2012年的业绩，2013年业绩同期增长了50%。 例2：某店2月份的业绩为20万，1月份的业绩为35万，则2月份相较1月份的业绩增长率=（20万-35万）/35万*100%=-43%

即：相较于1月份，2月份的业绩下滑了43%。 备注：同期业绩增长率为正数时，表示业绩上升；为负数时，表示业绩下滑。 3 坪效公式 日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例1：某店的营业面积为100平方米，当日营业额为8000元，则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注：此指标可以分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售真实情况。 4 人效公式 日人效=日营业额/当日总人数（周、月、年同理可推） 例1：某店某天的营业额为9000元，某店的总人数为9人，则当日人效=9000元/9人=1000元/人 备注：反映门店员工销售能力与排班用人的合理性。

5 ATV公式 日ATV=日营业额/日客单数（月、年同理可推） 个人ATV=某个人一段期间内的业绩/这个人在这期间内的总销售单数 备注：ATV反映人员附加销售能力、货品组合的合理程度，与ASP一同反映顾客的消费承受能力。 6 连带销售公式 日连带率=日销售双数/日客单数（周、月、年同理可推） 例1：某日某店销售件数150双，客单数为75单，则此店连带率=150双/75单=2双/单 备注：此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客的消费心理。 7 ASP公式 日ASP=日营业额/日销售双数 月ASP=月营业额/月销售双数

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

商品品类管理及工作流程

商品品类管理及工作流程 （一）商品品类管理 1、商品品类的概念。品类是指一组易于区分、能够管理的商品或服务。从消费者角度来看，这是一组在满足其某一方面需求时可以相互联系或相互替代的产品。在确定商品品类时，要围绕满足顾客需求的目标达成三个基本目的：一要可识别，二要可规划，三要可操作。品类还可以进一步细分、对供方来说，每一品类应达到既定的但却是存在差异的经营目标。 2、商品品类管理的概念。商品品类管理是指分销商和供应商把所经营的商品（产品或服务）分成不同的类别，把每类商品作为企业经营的基本活动单位进行管理的一系列相关活动。以品类为业务单元的管理流程，通过向消费者提供超值的商品和服务来提高企业的运营效果。通过商品品类管理，可以从整体上使产品供应链更有效率。从短期来看，会有更高的回报，从长远来看则会有更好的生产及运营基础。对零售商来说，实施品类管理会得到很多的好处：更能迎合消费者要求；能大大减少脱销的现象；能增加品类营业额及利润；更容易评估新商品；可以更有效运用资源。对供应商而言也可以得到一些好处，如可以更深入地了解消费者；清楚地了解强弱商品的分布；通过品牌评估而增强商品在整体中的表现；可以为将来的新品研究准备资料和 数据。

商品品类管理的实施包括六个步骤：业绩衡量系统、供应商关系、组织能力、信息技术、品类管理战略及业务流程，其中，品类管理战略及业务流程是核心部分。国内一些零售企业一般是通过四个步骤来完善品类管理的，即现状评估、品类管理基础设计、品类管理初期测试以及品类管理全面推广。 3、商品品类管理的决策分析。商品品类管理的决策分析内容包括品类优化分析、促销分析、定价分析、新品分析和利润分析。品类优化分析是根据零售客户自身的销售份额数据及市场的销售份额数据对品类中的各规格进行分析。针对各规格在零售客户及市场的不同表现情况作出不同的建议，确定其日后的经营计划。促销分析是通过对以往促销记录的对比分析，从而提高促销的有效性，得到最好的销售回报。定价分析，同样也是零售客户面对市场作出有效反映的决策支持。新品分析要利用新品的许多指标，如推出厂家的情况、推出时伴随的广告力度、促销支持等信息，来对每个新品作出量化的分析，从而为零售客户是否接收这种新品以及怎样对新品进行资源分配提供科学的建议。利润分析不仅属于财务的范畴，而且也是品类管理进行到高层阶段所治理解决的问题。通过个规格的利润产出分析、不同促销形式的利润产出分析等，从另一个角度提供决策分析。 （二）商品品类管理的工作流程 1?确定行动计划。品类管理是一个完善而系统的项目，需要不同部门的相互协作并明确共同的目标--充分利用有限的货架资源，使每一寸资源都能最大

大数据多门店管理系统客流量统计方式及数据分析指南

数据是支撑着店铺发展的重要的导航灯，引导制定符合店铺的运营方案，以致于提升店铺的效益。那么，店铺怎么分析客流量计数器的统计数据? 如今的店铺被人们分为线上的虚拟店铺和线下的实体店铺。由于线上的店铺是通过用户的浏览量来计算客流量的，因此统计的方式是通过安装第三方客流量统计系统来实现统计的效果。而看店铺的流量变化，可根据帮助说明进行学习，还可以根据客服的帮助来看数据，当然了这是对初次接触的朋友来说的。 观看客流量统计系统的分析流量、转化、排名等，可以把竞争店铺比较好的引流方案和自己的计划做一个对比，找到有哪些是我们可以提升并缩短和竞争对手之间的差异的。 而实体店铺的客流量统计有怎么看呢?一般来说，实体店铺获取客流量的来源大都是更加消费的状况来判断人气的大小的。根据一天内pos消费系统的多少来看客流量统计。如此方式只能是了解到，消费的客流量，却不能知道进店铺总的客流量大小，还有转化率的多少等。这样的方式只适合传统的模式。

第三个统计的方式是比较实用的，通过客流量统计设备前端对客流量数据的采集，再传到服务器后端生成报表，是管理者直观的了解到客流量数据的变化。 客流量统计设备一般是安装在大门出入口的正上方垂直向下，其统计的原理是基于嵌入式摄像镜头采集视频,然后对两个摄像头的视频图像进行视差计算,形成视频中人的3D图像,过对人体的形状和高度为分析目标,通过区域和方向的设定来统计通过人数。 客流量统计设备还可对接pos消费系统，从而根据进店的人数和消费的人数得出转化率的概况，让经营者能够针对性的开展有效的营销，以致于提升店铺门店的效益。 不仅如此，数据还体现在可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。 总结，以上通过了线上店铺的统计方式、传统的客流量统计方式及采用智能的客流量统计设备来分析了店铺如何看客流量统计的3个小方式，希望对您有所帮助。如果您想进一步了解相关事项，可以

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。