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零售企业销售数据的分析模型
数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的需不断探索的课题。
   本文收集整理了零时间内的数据变化，通过计算各种动态分析指标来描述现象发展变化的过程和结果，进而揭示现象发展变化的速度、趋势及规律性，并依此可对现象未来发展做出预测的统计分析方法。
   动态分析的指标按其分析应用的情况和计算方法不同可分为两大类，一类是通过将各期发展水平进行平均所形成的，包括平均发展水平、平均增长量、平均发展速度和平均增长速度；另一类是通过发展水平之间的对比计算形成的，包括增长量、发展速度和增长速度等。
发展趋势分析方法是基于动态分析中的一种，分为中短期趋势分析与预测方法、长期趋势分析与预测方法、季节变动分析与预测方法。
7、图形分析
   图形分析的方法是利用图形的直观效果来展现查询结果数据，分析图形包括：饼状图、柱状图、折线图、区域图等。从图形分析的方法来说，一般有以下三种方法：
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   1、对比图示法
   通过用图形表现出数据之间的比较关系；
   2、曲线图示法
   一般用曲线图示法来表明某一实体某个指标的数据发展趋势。
   3、因果图示分析法
   用因果图示分析法把影响分析问题的诸多因素用图形表现出来，这样就很容易看出主次要因素。
   一般来说，图形分析是与其他分析结合起来进行分析的，使读者更加清晰、易懂。
8、相关分析
   相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法，是两变量间线性相关分析的拓广。其方法用以决定是否可以从其它的变量衡量预测另一主要变量的情形，通过衡量两个随机变量之间“直线关系”的方向与强弱程度来判断这两个变量间的相关性。
   在零售业中，相关分析可以应用于以下几种情况：
   1、同一实体，不同指标间进行相关分析；比如供应商的销售额与费用的关系；商品的数量与销售额的相关关系；
   2、同类实体的同一指标的相关关系，比如供应商间销售额的影响关系；
   3、不同实体，不同指标间的相关关系；比如员工数量与企业销售额间的关系；
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9、回归分析
   回归分析（Regression Analysis）是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上，寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。通过回归分析，可以把变量间的的复杂的、不确定的关系变得简单化、有规律化。回归分析一般有线性回归分析、非线性回归分析、多元线形回归分析，一般最常用的就是一元线形回归分析。
   回归分析作为相关分析的研究方法，同样，在零售业可以对以下情况进行分析：
   1、同一实体，不同指标间进行相关分析；比如供应商的销售额与费用的关系；商品的数量与销售额的相关关系；
   2、同类实体的同一指标的相关关系，比如供应商间销售额的影响关系；
   3、不同实体，不同指标间的相关关系；比如员工数量与企业销售额间的关系；
10、方差分析
   一个复杂的事物，其中往往有许多因素互相制约又互相依存。由于各种因素的影响，研究中的数据呈现波动状，造成波动的原因可分为两类，一类是不可控的随机因素，另一类是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的思想就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。
11、平衡分析
   所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡，揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。
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   零售业中一般应用的指标包括：
   损益平衡点＝门店总费用÷毛利率，损益平衡点越低，表示获利时点越快；损益平衡点越高，表示获利时点越慢。
   损益平衡点与销货额比＝损益平衡点÷销货净额
   比率若小于１，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于１，表示有亏损，比率越大，亏损越多。
12、因素分析
   因素分析法是用来测定受多种因素影响的某种经济现象总变动中各个因素的影响的方向和影响程度的一种统计分析方法。常见的因素分析方法有以下三种：
   1、相关联因素分析法
   本方法不是借助于数字模型，而是根据相关因素的性质，表明其数量变化对所研究现象变动的影响关系与制约关系，从本质上讲属于经验方法。比如员工的努力程度正向影响商品的销售额；
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