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经营管理中典型的难题1
作者:佚名    来源:润乾软件    点击数:    时间:2011-1-20
【摘要】第1章 内容提要 “从前,有一个尿布和啤酒的故事”—-销售在介绍S OLAP等 商业智能产品时,通常会煞有介事的引用这个故事。大意是沃尔玛用软件对历史数据进行研究,发现一个关联规律:周末每5个买尿布的人中会有4个买啤酒,因此决策层改进了物品的摆放位置,方便了潜在用户从而提高了业绩。

第1章 内容提要

“从前,有一个尿布和啤酒的故事”—-销售在介绍S OLAP 商业智能产品时,通常会煞有介事的引用这个故事。大意是沃尔玛用软件对历史数据进行研究,发现一个关联规律:周末每5个买尿布的人中会有4个买啤酒,因此决策层改进了物品的摆放位置,方便了潜在用户从而提高了业绩。

这个故事版本众多,真实性有些模糊,但故事的结果是让人欣慰的:提高了业绩—-再看一下故事的逻辑:商业智能软件对历史数据进行分析后,发现了某种有价值的规律,继而进行商业决策,最终提高业绩或避免风险。显然,故事的合理性取决于用软件“发现商业规律的过程”是否真实可信,但通常这一点都被销售有意无意的略过了。

本文用润乾solap来解决几个现实中存在经营管理难题,把销售口中模糊不清的“发现商业规律的过程” 明确的表达出来,从而使读者对“商业智能”的本质有真正清晰的认识。

多维分析以多维模型为核心,这里介绍一下本文案例分析所用的模型结构。

本模型选自一家全国性的零售连锁企业,目的是从销售、厂商、商品、时间四个维度来分析销售额和销售量这两个测度的数据,从而为领导决策提供帮助。

第2章 多维模型介绍

2.1 销售维度

本维度分为3层,分别是地区、门店、营业员。

采样100条数据,即维长100,示例数据如下:

2.2 厂商维度

本维度分为两层,分别是厂商分类、厂商名。

采样100条数据,即维长100,示例数据如下:

2.3 商品维度

本维度分为两层:分别是商品大类、商品小类。

采样10条数据,即维长10,示例数据如下:

2.4 时间维度

本维度分为3层,分别是年、季度、月份。

实用07-09年3年的数据,即维长36,部分数据如下:

2.5 模型效果图

本模型运行期间的效果图如下所示,商品和时间是当前分析的维度。

责任编辑:朱莉   
 
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