电脑销售数据分析报告

电脑销售数据分析报告（精选8篇）

电脑销售数据分析报告 第1篇

销售数据分析报告

（一）一、备案情况概述

11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。

与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%！比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增；另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。

房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。

单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。

虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需求。

二、销售备案数据分析

1．各区域备案数据

本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。

2．各建筑类型备案数据

从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地，别墅在市场上的出现也将会是越来越少。

3．不同面积段备案数据

从备案套数数据分析，本月120㎡以下的房型占总体销售量的61.7%，比上月有小量的下降，但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨，120㎡以上的房型总价偏高，相对而言销售存在难度，因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中，在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台，120㎡以下所占比重将会继续增加。

4．不同户型备案数据

本月销售备案情况显示占主要销售部分的房型是一室、两室两厅、三室两厅和四室两厅，其中三室两厅和两室两厅依然占绝大部分比重，这说明目前市场上的购房需求还属于合理正常化的阶段。而四室三厅、复式住宅和别墅等属于高端客户的户型的销售量比较一般，而这也与高端产品的销售特点是一致的。

5．不同档次备案数据

根据市场信息网统计数据，按不同的价格区间本文将交易价格在2500元/㎡以下的商品房列为普通住房，将交易价格在2500—5499元/㎡的商品房列为中高档住房，交易价格在5500元/㎡以上的（包含别墅）列为高档住房。

本月高档项目销售备案状况比上月有多好转，本月有金都汉宫等高端项目正式销售，且取得不俗的销售业绩，加上以往其他高端项目的销售拉动，备案也比较及时，因此数据有所上升。

占主要部分的还是中档项目即价格在2500-5499元/㎡区间内的项目，2500元/㎡以下的项目一般都在江夏、吴家山等远城区。而实际上，随着房价的上涨，市区内3500元/㎡以下的项目也是比较少了，主要集中在东西湖、后湖等板块，可以说3500-5499元/㎡这个价格区间的销量显示了大多数购房者的真实承受能力，这个价格范围内的项目一般处于中心城区或者近城区，生活便利，离原来的居住地点也不远，相对而言总价也还在可接受的范围内。

6．区域成交价格分析

本月成交备案价格最高的区域是武昌区，由于区域内集中了众多高档项目，而且具有良好的景观资源，因此武昌区的价格近来上涨较快，超过了江汉区。而汉阳区在几个代表性楼盘的拉动和新区建设的利好消息之下，区域成交价格也是持续上涨。

三、增量备案数据分析

1．各建筑类型增量分析

本月新增量中，高层建筑面积新增95.94万㎡，而小高层建筑由于增量较少，反而抵不上销量，两者权衡因此出现存量下跌的状况，也即小高层建筑本月新增量为零，且小高层存量消化了15.84万㎡。根据多方面数据综合分析，高层建筑本月销量和增量都有如此大的量可能有集中备案和报批因素。别墅出现增量则是新政以前的项目的后续工程。

2．不同面积段新增量分析

从上图可以看出本月各个面积段的增量中，140㎡以上的占50%以上，而综合市场因素分析，本月新增项目中并没有如此大的体量，因此本月新增数据依然存在集中备案因素，导致各面积段新增量数据较高。而91-120㎡面积段销售量大于新增量，使得该面积段的存量下跌。

从本月各面积段的增量数据来看，前一段时间趋于稳定的供应结构将会有一定调整，主要体现在大面积房型的供应量将会有一定上升。由于国家规定“90㎡以下户型占总量70%”的硬性指标，因此今后的结构调整仍将是个不得不重视的问题。

3．各区域新增量分析

本月各区域的新增量呈现出参差不齐的现象，武昌区和东西湖区由于几个大盘的推出导致新增量大，而汉阳、洪山等区域也有新项目推出，但新增量依然小于销售量，这反映出目前市场上仍然存在较大需求。

四、总结

本月备案情况无论是销售套数还是销售面积都出现了“井喷”现象，备案套数更是跃居全年最高水平，以往房地产业内的“金九银十”的黄金销售期也似乎转移到十一月。而事实上，从本月新增备案项目、开盘项目、销售状况等方面来看，也确实印证了这一点。但是由于今年的特殊情况，市场对于地产新政的效果需要一段时间才能反映出来，在此期间内因此各项指标都出现了一定量的下跌。而本月备案套数、备案面积的剧增可以理解为前一段时间被压抑的市场供应和需求得到了集中释放的结果。

本月各区域市场体现出一定的不平衡性，主要体现为区域市场上的供求关系不同，从各区域新增量情况来看，有的区域持续大体量供应，而有的区域则增量不抵销量，使得本月消化了部分存量。

同时，根据本月不同面积段的新增量数据显示，140㎡以上的大面积房型在市场上比重增加，一方面带来销售压力的同时，另一方面也使得市场供应结构发生变化，对市场的良性发展产生一定影响。

由于全市高端项目多集中在武昌的临江、临湖区域，因此近来武昌区的成交价格被拉升，导致本月武昌区域成交备案价格高于其他区域。随着金都汉宫的正式销售，全市的高端住宅基本都已经开始销售且在近期内也不会有新的高端项目推出，高端市场竞争越发激烈，而这些高端项目今后走势如何将值得关注。

销售数据分析报告

（二）随着社会经济发展水平越来越高，人们从原先的一味追求物质生活，到开始慢慢地重视精神生活。人们对书的需求也越来越大，读书也成为人们日常生活中的一部分，我公司图书销售逐年呈快速增长趋势。但是随着电子设备的不断发展，电子书占去了一部分纸质图书的销量，而且纸质图书盗版横行，加之消费结构的变化，使得部分品种的销售出现下滑。

一、原因分析

从客观上说，既有人们需求内容的丰富、结构的变化，也有图书形式的增加、市场竞争加剧；从主观上分析，既有销售渠道、销售方式的因素，也有图书品种、服务质量的原因。下面主要从消费者的需求上分析一下我公司图书增、减变化的原因。

㈠销售增长品种及原因：

1、文艺、科幻、侦探县疑：有利于缓解人们的工作、生活和学习的压力。

2、中国古典小说：与古典电视剧的热播有关。

3、漫画技法：社会需要全面发展的人才，家庭、学校 对学生艺体重视的结果。

4、社科、婚姻家庭、女性读物：人们生活压力大、社会关注度高。

5、公务员考试、经济考试：公务员成为热们职业，社会上公务员考试的人数逐渐增多。

5、地图、地理旅游：由于经济发展、人们生活水平提高，越来越多的人有条件去旅游。

㈡销售降低品种及原因：

1、股票：近年股市低迷所致。

2、保险：人们收入水平有限、保险意识不强。

3、酒店管理：我市大型、规范化管理的酒店较少，认识不够。

4、古董、玉器：市场发展不够、关注人群较少。

5、质量、物流、物业管理：物流、物业发展滞后，对质量的认识和重视也远远不够。

二、改进措施：

㈠加大节假日黄金时间的促销力度；

㈡增加现场订书、快递服务的功能；

㈢扩大营销渠道，建立完善网络购书平台，实现送书上门，购书打折，品类齐全的网络购书服务。

㈣改善服务态度，加强上岗人员培训，形成顾客满意的完整服务体系；()端正服务态度，认真倾听消费者的抱怨和建议，有效改善；设立读者信息箱，对提出建设性的意见进行奖励；对于查超图书不方便问题，如有条件可以增多导购咨询人员或安装电脑自动查询系统；建立服务投诉相挂钩的体系，建立健全科学的绩效考核体系。

㈤改进书店环境：尽量减少这种不必要的嘈杂：到书店倾听消费者的声音，关注消费者在书店中所需要的环境；整顿在书店长时间席地而坐的行为；规范卖场内的指示、标志；播放优美的轻音乐；科学陈列，科学设置书店内部色彩和合适的温度。

㈥强化图书市场的管理力度，坚决打击盗版、盗印的非法出版物和音像制品，维护消费者的合法权益。

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电脑销售数据分析报告 第2篇

要进行销售数据分析，主要是统计和分类，必须借助一些工具，单靠人基本是无法完成的，尤其是客户较多或产品比较多的情况下，更是困难。最简单的方法是使用excell，把数据都输进去，然后统计，分类，生产图表，这样就对数据有个比较直观的了解。或者是使用ERP软件或其他一些管理软件，更简单，直接就可以生产图表。然后利用一些统计学的知识对这些数据图表进行分析，了解销售状态，做出决策。下面是写作销售数据分析报告的方式方法。

一、销售数据模型之维度

二、销售数据模型之指标

三、零售数据模型之分析方法

1、ABC分析

ABC分析法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。

ABC分析通过用于对一段时间商品销售情况的分析，可以为商品管理提供依据。评估一个商品的销售情况好坏的指标有以下三种：销售额、销售数、毛利。单一用哪个指标进行分析都不够准确，所以对这三个指标同时进行分析，也就是给这三个指标一定的权重。比如销售额占x%;销售数占y%;毛利占z%。则该报表的显示形式如下：

其中：综合值=销售额*x%+销售数*y%+毛利*z%;x%+y%+z%=1;分类结果显示AB或者C;

按照所计算的综合值进行排序，观察累计综合值%的变化情况，将累计额百分数为20%以前的这些商品标记为A类，进行重点管理，采取的策略为对相关品的引进;将累计额百分数在20%90%之间的商品标记为B类，进行一般管理;将最后的累计额为10%的商品进行淘汰管理。

根据货品管理及销售的情况，对ABC理论进行了一定的变化，这样对零售业的商品管理来说更具有一定的操作性。

2、比较分析

比较分析，也称为对比分析，就是同一个指标在同一类对象的不同实体或同一实体在不同维度上进行对比，从而得出有价值的决策信息的一种方法。非常简单，但直观易懂，在实际中应用非常普遍。同比，也叫同期比，表示和去年同一时间段的比较。

环比，表示本月和上月的比较。一般比较分析会结合图形分析，使得结果更加明显。

3、比率分析

从形式上看，比率分析是指两个指标相除。按指标和实体范围的不同，常用的有以下几种类型：

1、同一实体、同一指标，在不同时间的比率。如销售额增长率等。

2、同一类实体、同一指标，在同一时间的比率。如毛利贡献度、销售额占比等。计算方法是单一实体的指标除以所有实体的指标之和。

3、同一实体、不同指标，在同一时间的比率。如毛利率，周转率等等。这类比率都有特定的商业含义。

4、2080分析

2080分析来源于“二八原则”，也叫二八定律或20/80原则，意思是在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%;其余80%尽管是多数，却是次要的。

在零售业中，可以根据同一类实体在同一指标间进行二八分析;从而选出需要重点管理的对象(20%部分)。一般应用比较广泛的分析对象包括：库存商品(按库存金额进行分析);商品(按销售额或者毛利进行分析);供应商(按销售额或毛利进行分析);客户(按销售额或毛利进行分析)。

5、排序分析

排序分析方法是在销售数据分析中常用的一种方法，就是按照某一指标或某几个指标按照从大到小或者从小到大的顺序排列，这种分析方法的好处在于清晰地让分析者知道最多或最少的实体情况。一般排序分析应用在以下几种情况：

1、同一实体、同一指标在不同时间的排序情况，如某一商品在一个月销售额排序情况;

2、同一类实体、同一指标在同一时间的排序情况，如小类中所有商品在今天的销售额排序;

3、同一实体、同一时间、多个指标排序情况(由主次排序因素组成)，比如商品先按销售额排序、再按毛利排序;

4、分组排序分析，如按照供应商分组，对供应商所供应商品的销售额进行排序。

6、动态分析

动态分析法是根据在一段时间内的数据变化，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：

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;

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。

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;

2、相乘因素分析法

通过数据间相乘关系来测定各影响因素对某种经济现象总变动的方向和程度所产生的影响;一般采用通过固定一个因素，来观察另一个因素对结果的影响程度。比如：销售收入=销售数量*商品单价;

3、相加因素分析法

对于某一经济现象的影响是由于其总体内部的各个组成部分(或构成因素)变动影响的结果。如：商家的销售额=门店1销售额+门店2销售额++门店n销售额;

13、结构分析

结构分析法又称为组分析法，是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构指标。其公式是：

结构指标就是总体各个部分占总体的比重，因此总体中各个部分的结构相对数之和，即等于100%。通过结构分析可以认识总体构成的特征。如，在某超市销售额中，食品大类占比36%，非食品大类占比45%，非食品销售占比19%。还可以揭示总体各个组成部分的变动趋势，研究总体结构变化过程，揭示现象总体由量变逐渐转化为质变的规律性。如，某某超市的食品销售额在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明当地顾客群对食品的偏好越来越大，说明超市食品引进应该更加多一些。也可以揭示现象之间的依存关系，如研究某商业企业中商品销售额与供应商的依存关系，可将各商品销售额分组计算每个组相应的供应商情况。例如，某超市年销售额300万元以上的供应商占15%，说明商家企业的商品销售额更多地依赖于那些比较大的供应商的商品。

四、销售数据模型之建立

有了销售数据分析的纬度、分析的指标及对指标的分析方法，那么就可以通过这三者的组建建立销售数据的分析模型。按照这样的方法可以出现以下多种数据分析模型：我们假设纬度有X个，指标有Y个，分析方法有Z个;则：

1、单一纬度、单一指标与分析方法的组合;

比如选择纬度为商品、指标为销售额、分析方法为ABC分析，那么组建出来的模型就为商品销售额的ABC分析;按照这种方法，可以组建X*Y*Z个数据分析模型;

2、多纬度、单一指标与分析方法的组合;

比如纬度选择商品、供应商、指标为销售额、分析方法为排行分析，那么组建出来的模型就为供应商商品按销售额的排行分析;按照这种方法，可以组建的X*X*Y*Z个数据分析模型;

民营企业生产-销售的数据分析 第3篇

本文针对民营企业湖北鑫宇冶金公司生产、销售的2013~2014年的月度数据, 先用灰关联分析方法, 解析生产原料的用料量与产品销售量的潜在关系, 找到影响产品销售的主要因素, 以这些因素作为BP网络的输入变量, 建立基于BP网络的产品销售预测模型。

1 产品销售影响因子的灰色关联分析

湖北鑫宇冶金公司是湖北咸宁的一家主要经营冶金辅料、建筑材料等产品的民营企业, 原材料主要有:x1小氧化钙, x2新余氧化钙, x3钝化氧化钙, x4低碳石灰, x5镁锭, x6钝化镁粉, x7萤石, x8塑料膜, x9吨袋, x10镁粒。产品主要有:y1氧化钙脱硫剂, y2喷吹氧化钙脱硫剂, y3钝化氧化钙脱硫剂, y4超低碳脱硫剂。数据是2013年7月至2014年4月的月度数据。

灰色关联分析的计算分析步骤如下:

(1) 将表2中的产品销售量分别作为参考序列表1中的10种原材料的用料量作为比较因素序列

(3) 比较数列与参考数列间关联程度的数量表示, 由公式

由表3的第一行, 10种原料对氧化钙脱硫剂的关联度大小, 可知x1氧化钙、x2新余氧化钙对氧化钙脱硫剂的销售量影响最大, 其次是x4低碳石灰和x7萤石。依据表3的第二行, 10种原料对y2喷吹氧化钙脱硫剂的关联度大小, 可知x3钝化氧化钙、x4低碳石灰、x7萤石对喷吹氧化钙脱硫剂的销售量影响最大, 其次是x5镁锭、x6钝化镁粉、x10镁粒。从表3的第三行各原料对y3钝化氧化钙脱硫剂的关联度大小, 可知x3钝化氧化钙、x4低碳石灰、x7萤石对钝化氧化钙脱硫剂的销售量影响最大, 其次是x5镁锭、x6钝化镁粉、x10镁粒。

从表3的最后一行各原料对y4超低碳脱硫剂的关联度大小, 可知x3钝化氧化钙、x4低碳石灰、x5镁锭、x6钝化镁粉、x7萤石、x10镁粒对超低碳脱硫剂的销售量影响大。

2 BP网络的产品销售量短期预测

分别建立四种产品:氧化钙脱硫剂、喷吹氧化钙脱硫剂、钝化氧化钙脱硫剂、超低碳脱硫剂销售量的BP网络预测模型。

根据上文灰关联分析结果, 四个BP网络预测模型的输入变量分别是:对氧化钙脱硫剂、喷吹氧化钙脱硫剂、钝化氧化钙脱硫剂、超低碳脱硫剂销售量影响较大的4个、6个、6个、6个原料指标, 输入样本是与原料指标对应的上一个月用料数据, 分别以氧化钙脱硫剂、喷吹氧化钙脱硫剂、钝化氧化钙脱硫剂、超低碳脱硫剂的下一个月销售量作为网络的输出变量。

BP网络采用三层结构, 隐含层的神经元数目经训练, 使得网络模型稳定且获得较理想结果时确定[3、4], 氧化钙脱硫剂、喷吹氧化钙脱硫剂、钝化氧化钙脱硫剂、超低碳脱硫剂销售量预测的BP网络结构分别是4-6-1、6-8-1、6-8-1、6-9-1, 其他参数设置:“trainlm”为训练函数, “tansig”、“logsig”分别为输入层与隐层、隐含层与输出层之间的传递函数, 网络收敛误差为0.001, 训练次数为200次。

BP网络学习训练样本数据是相应输入变量2013年7月至2014年1月归一化的用料数据, 余下的样本作为验证网络模型预测效果的测试样本。将测试样本的网络输出与实际值进行比较。

由表4可知, 测试样本的网络输出接近实际值, 能够用来对该企业的产品销售量作短期预测。

3 结论

本文对湖北鑫宇冶金公司的原料用料、产品销售实际数据, 采用灰色关联方法解析了影响产品销售量的主要因素, 在此基础上, 建立BP网络产品销售的短期预测模型。

(1) 灰色关联分析计算出10个原料指标的影响大小, 为企业合理安排原料的购买、库存提供价值参考。

(2) 利用BP网络较强的非线性映射能力, 寻求企业的原料用料与其产品销售之间隐含的内在机理, 建立产品销售的短期预测模型, 为企业预测销售、合理安排进料、最优化生产提供了有效方法。

参考文献

[1]张吉刚, 梁娜.基于灰色-PNN网路的创业者素质评价研究[J].中国商贸, 2013 (2) .

[2]张吉刚, 梁娜.基于灰色BP网络的企业财务绩效评价研究[J].中国商贸, 2013 (10) .

[3]董长虹.MATLAB神经网络与应用[M].北京:国防工业出版社, 2007.

对销售日志的“大数据”分析 第4篇

半个月前，李总翻看杂志的时候，一篇文章吸引了他，文中讲的是莫里的导航图。莫里是一名美国海军军官，一次负伤，使得他成为图表和仪器厂的负责人，库房中存放着多年的大量的航海日志引起莫里的注意。通过对所有航海日志的整理，莫里整合出了世界上第一张准确度极高的海洋导航图。

航海日志？李总立即想起了这么多年的一线业务的销售日志。于是李总立即着手安排人员进行前三年内所有业务人员销售日志的统计，同时结合对应区域市场的销量、费用、人员等进行比对分析。

这一分析，真的让李总大开眼界。比如人员离职率，每当区域市场即将开始放量之前，往往是业务人员的离职高峰，这似乎有点违反常理，但统计的结果就是这样。又比如，在问题市场中，往往团队氛围非常融洽。这一点也让李总有些意外，他不禁开始反思“家”文化在团队中是否适用。

最让李总觉得可怕的就是第三个发现，也就是之前李总重点强调的“一任经理，一个思路”的问题，在经理人员更换之后，问题最为突出，但之前他并没有注意到。

如此一来，问题一波一波地涌现了出来。这些问题，往往让人摸不着头脑，找不到因果关系。这或许正暗合了当前流行的“大数据”的分析方法，它有几个特点：样本=全部，不求精准，但方向正确，没有明确的因果关系，但往往能反映出一些实际情况。

李总整理了一下，结合近期各区域的新年度思路，迅速召开了大区经理会议。由于自己也并不太肯定结论是否都准确，所以只着重讲了“一任经理，一个思路”的问题，同时讲了两个自认比较靠谱的结论。

从秘书小黄反馈的结果来看，此次抛出的结论基本与市场实际情况吻合，李总计划要继续深入分析下去。

不明就里的华北大区张赫，默默地翻看着各个业务曾经上交的销售日志，依然满头雾水。随着新生事物、新的方法越来越多，或许是自己的知识结构真的要更新了。

电脑销售数据分析报告 第5篇

大区经理下设办事处分公司十几个区域市场，要想提高工作效率必须建立数据分析体系，帮助大区经理直观清晰全面地了解和分析各区销售情况。销售数据的分析系统包括两大方面：其一是实时监控，使大区经理每天可以通过简洁的数据反映掌握各区的销售指标是否正常，建立预警机制，在销售危机刚萌芽时就能及时应对；其二为月度分析，每月大区经理对属下各区的销售数字进行分析，客观公正地评价下属业绩，导入竞争机制，同时引导各区经理不但关注销售数量，而且关心销售质量（全品项销售、安全库存、重点产品推广等）。

一、销售状况的实时监控

A．销售日报表的建立

大多数企业的销售日报表形式如下：

这种销售日报实际上反映了企业唯销量导向的经营思路，销售经理大多数只盯着最后两行（各区域的累计销量、累计完成率），你追我赶，于是就会出现：

□ 每月前10天没有人关心销售日报表（还有20多天，不急）——月初全体工作压力松懈；

□ 销售日报永远只反映当月的累计销量，无法反映当日销量，只要销量达成率跟得上进度，那么今天出了多少货、出了哪些品项就无人关心——整体达成率高掩盖了突然连续几天不出货或出货品项不均匀的销售危机。

□ 大家都把眼睛盯在销量达成率上，没有人去关注各品项的出货量，长此以往，大家都会淡忘全品项销售的概念，新品无人推广——整个公司的产品线失衡，销量集中在一两个老品项上，随着该产品衰退期的到来（产品形象老化、价格透底，通路利润低，通路合作意愿减弱。同时再受到新竟品的冲击），公司的整体销售就会出现危机。

完备科学的销售日报要起到以下作用：

1、销量进度掌握：反映各区域累计销量和达成率；

2、销量实时监控：反映各区域的当天日销量；

3、品项控制：随时反映各品项每天的当日出货量、月累计出货量。

4、品项占比分析：随时反映各区域累计销量中各品项占的比重。

通过对以上关键数据展示。可以帮助大区经理随时监控每一天的销售进度，每天各品项的出货情况以及目前各区域以至整个大区的品项占比是否正常，及时发现销售异常势头，跟进弱势区域、弱势品项。

作用：使大区经理及时掌握每天各区域及整个大区的当日分品项/合计销售状况。

实际操作意义示例：

(1)跟进弱势区域

如：A区达成率落后于市场平均水平，但今天出货量还是极少？！（A区当日出货15件）

(2)跟进弱势品项

如：品项3是这个月的推广重点，今天只有B出货，区域A、C的品项3今天为什么无销量？

(3)实时掌握销量

如：虽然这个月整体达成率超前，但最近连续两天出货率很低，出了什么问题？

作用：使大区经理掌握当月各区域（及整个大区）累计销量达成情况、当月各区域（及整个大区）分品项的累计销量及品项占比

实际操作意义示例：

(1)跟进弱势区域如：

区域A、C达成率低于整体水平也低于时间进度，整个公司达成率不容乐观，需采取应对措施！（7 月10日整体达成40%，A区达成30%，C区达成25%）

(2)跟进弱势品项如：

区域B止今日达成率超前，但品项2的出货比例太小，出了什么问题？（7月10日B区达成66%，但品项2出货占比仅16.7%，相对其他区域品项2占比太低）

(3)品项3本月正值旺季前销售启动之际，但本月整个公司品项3的出货比例小，及时跟进品项3的销量、促成各区在品项3的推广上加大力度当是本月销量增长的机会点！（品项3仅占总销量的21.3%）

表三

分公司的销售日/周报表

示例：

销售分公司独立掌握人、财、物权力，管理得当就是有力的销售工具，管理不当就是最可怕的销售危机。对销售分公司的监控不仅要做到随时了解销售数字、达成率、品项占比，而且要随时了解该公司的库存、客户欠分公司的欠款以及分公司向总公司的缴款状况，对分公司库存品项不全或品期、分公司滥用赊销权造成客户欠分公司欠款超过公司规定标准，以及分公司不及时向总公司缴款等异常现象，力争做到当日发现、当日跟进，及早处理，避免出现问题成堆、恶果已然酿成的局面。

当日销售：3万元；当日回款：1.8万元；当日客户欠款：1.2万元；当日回款率：60%(每日填)；

月累计销售：40万元；月累计回款：37万元；月累计回款率；92.5%(每周一填)；

客户月累计欠分公司应收款：3万；月累计分公司从总公司提货金额：50万（每周一填）；

月累计向总公司缴款：38万；分公司月累计欠总公司货款：12万元（每周一填）。

实际操作意义示例：

□ 该分公司至目前品项出货占比不正常；品项3占比太小.□ 目前该分公司总库存数字1250件，对比其在7月10日前 一周的销量1050件，库存数太小（公司要求安全库存为周销量的2倍），要督促分公司屯货。

□ 品项2的库存只有200件，远低于上周销量，要督促分公司尽快补货。

□ 品项2有15件即期品还有60天过期，需拨促销费用消化。

□ 该公司一直以来客户回款率较高（92.5%），但7月10日当天回款率只有60%，出了什么问题？需及时和分公司经理沟通了解情况！

□ 该分公司目前客户欠款只有3万，但分公司欠总部的款高达12万！出了什么问题？要马上追查！B．帐款日/周报表

欠款数目越大，时间越长，追讨的可能性越小，控制应收帐款的通用原则是对赊销客户设定信用额度和信用期限。每次在客户下订单发货之前，审核该客户的累计欠款是否超期超限，对超期超限的客户停止发货。——销售总监可以对特殊客户（如：重点商超等）或特殊情况（如：客户已回款但货款在途），特批放行，每天/周销售结算人员将当日/周发生的异常欠款（即超期超限）的订单绘制成日报表/周报表抄送总经理、大区经理、销售总监。

实际操作意义示例：

——业务员和销售主管的心理压力：我的辖区客户出现异常欠款当天领导就知道了，从那天起领导肯定一天一个电话，逼问我这笔货款的追收情况。

——销售总监和大区经理的心理压力：我的辖区客户出现异常欠款，虽然我有权特批放行继续发货，但这些数据总经理天天都能看到，我的部门异常帐款多，即使对这些客户及时停货，老板也会认为我管理不力，我特批放行的帐款更要确保能早日收回，否则老板又会给我带上滥用签字权的“帽子”。

——异常欠款当日曝光，当日检点，当日追究，从上至下形成对应收帐款追讨的巨大压力。层层压力之下，就会层层加起小心，层层负起责任，漏洞就会减少，效率就会提高。

二、销售数字的月度分析

大多数企业销售月会上对销量的检点停留在只追究各区域销量达成率的层次上，实际上仅靠销量很难客观评价一个区域的销售贡献（各地市场规模不同，市场基础不同，存在很多影响销量的“先天”因素），达成率也不能公平反映销售人员的工作质量（没有一个总监能熟知各区市场状况，订出绝对公平的销量任务）。

对于一个大区经理而言，简单地根据销量和达成率考核各区工作没有意义，重要的在于你能引入公平的评估模式，让各区域的主管和经理感受到压力而且心服口服。

完备科学的月销售分析要达到以下目的：

1、析整个大区的当月销量、同期增长率、较上月成长率；

2、导各分区经理关注自己的出货品项占比是否健康；

3、引导各区特别关注当月公司重点产品的销量；

4、排除市场容量不同、市场基础不同、任务量不合理等因素的干扰，客观公平地评估各区的销量贡献。

作用：◆ 清晰反映整个大区今年的各区销售走势、今年销量与去年的成长对比；

◆ 对相较去年同期销量有大幅成长或衰退的销售数字形成鲜明的展示，◆ 引导各区销售经理对异常销售数字，做出备注和差异说明。

背景说明：A为暑季产品，元月份应着力铺货启动市场迎接旺季；

BCD为该公司主要产品，其中C为拳头产品；

E为年间礼盒产品，2000年元月过春节，如果元月E品项推广及时应该会有好的销量；

F为新品上市；

北京办事处六月份刚转为分公司增设车辆、库房和业代。

用法：如上表所示，每个月的月会前，内勤对各区域当月出货品项占比进行数据分析，大区经理审阅并填写意见，对其新品推广、全品销售、产品换季的及时准备、时令产品销售等各种品项占比要点进行点评。月会时宣读此表并发给各区域传阅。实际操作意义示例：

(1)各区主管都可以从这张表中大区经理的评语中学到营销思想

如：

□ 要关注全品项销量，尤其是公司主打品项（元月份北京办B、D品项占比太小）；

□ 产品旺季到来前要及早铺货，为换季做准备（元月北京办A品项未启动被经理批评）；

□ 提高销售敏感度（元月份过春节，北京办没有启动时令产品—品项E，因此挨批）；

□ 新品销量要特别关注（北京办新品F推广成功，连续两个月受表扬）。

(2)各区主管知道：这张品项分析表，各区一张，经理逐月填写对各区域的品项占比评语，大会宣读，更可怕的是到年底累计12 个月，此表会成为评判区域经理工作质量的一大依据，要想每月不挨批、不在月会上当众出丑、年底考核打分高一点就得月月、天天、时时关心自己的品项占比健康状况。

背景：A……M12个区域分支机构，A元月份由办事处改为营业所增加人力运力，市场规模排序依次为ABCD……M，A……F为地级市场，G……M为县级市场。

用法：每月月会由内勤做出数据，销售大区经理填写改进意见和评语，大会宣读，各区传阅。

实际操作意义示例：

(1)大区经理对某个销量完成不好但又老找借口的区域经理的斥责：

销量小你可以推托说自己的市场穷、人口少，达成率低可以说总监下的任务量太高，但你的区域占整个大区的销量比重是在逐月增加还是逐月减少应该是最能反映你和其他经理相比是在进步还是在退步的！这个指标应该说的上“客观公正、无可抵赖”了吧！

(2)落后区域的心理压力：

市场规模大的区域，销量占比千万别落到小区域后面，太丢人了！

(3)各区经理的心理压力：

每个月分析各区占大区的比重，领导批示书面意见，登记在册，月会宣读全体传阅，12个月下来我占大区的比重是在上升还是下降也一目了然（直接影响我的年底晋升）。唉！老板的这一招可真狠”，逼的你只能全力往前冲，各区互相竞争！不敢稍有松懈！

背景：A……M12个区域，A元月份由办事处改为营业所，市场规模排序依次为ABCD……M，A………F为地级市场，G……M为县级市场。

用法：

(1)2月份公司要重点推广品项3，不妨把品项3的各区销量、各区品项3达成率、各区品项3销量占大区品项3销量的比重单独拿出来讨论，引导各区经理对品项3的销售特别关注。

(2)这张表具体用法及表格内容与区域销售分析表一致。

实际操作意义示例：

各区经理的心理压力：

成功销售数据分析案例 第6篇

1.如果你被竞争对手聘用开攻击你的品牌，你会做什么?

这个挑衅性问题如何?很正确，明天你要到马路对面，为你最大的竞争对手工作，你有一个对你现有的前品牌好、坏、丑陋的最直观认识。

从这个不同的有利位置，你看见什么?你会从哪儿进行攻击?为什么?以什么解暑?有什么注意事项和警示?

此外，考虑你“之前的”品牌，要以一种饥渴的初期创业公司的眼光。在你的雄心勃勃的对手不想失去任何东西，并想得到所有的背景下，你的“旧”品牌的强势或者弱势在哪儿?

新鲜的视角产生新的洞察力。可能是，某个人从此离开立刻问这些同样的问题，所以这对我们所有是有必要的，走好每步棋，至少提前几步思考对策。

2.你的最不满意的客户说你什么?

这是一个最显而易见的起点。但是最后一次，你真正地退几步，而且以一颗新鲜的心态和开放的心来认真倾听是什么时候?经常，时间、惰性和借口，会使“这就是做事方式”变得确定。这种被动性意味着，我们已经完全停止倾听了，找借口，继续前进。这对于品牌管理而言，几乎不可能是一种积极地，或者深思熟虑的方法。

站在你满意客户的角度，你会看见什么?整体看一下你的品牌，评估一下所有得到的正式和非正式的数据，包括发过来的email，社交媒体评论，客户服务报告，客户资料卡，定量和定性的研究，从其他部门的反馈，等等。

对应你的客户和你交互不利的每个点。你的最薄弱环节是什么?特别消极的反馈在哪里，为什么?这种“品牌危机”在你客户的购买道路上有什么影响，而且它会如何影响潜在客户?这个信息会告诉你什么?你在哪里没有得到这个数据，但是你希望得到?

无论你的企业或大或小，是B2B还是B2C，关注客户满意度，以及不满意客户关心的规模和属性，这些是对你品牌健康度的重要指标。

3.如果你可以挥动魔杖，立刻改变你品牌和客户交互的三件事，这三件事会是什么?

只是这一刻，忘掉人、问题，政治和过程，花一点时间定义三件事，小或者打，这会对你的品牌产生巨大的不同。

从一个企业观点来看，哪三件事会对你的企业产生最大的影响?销售?潜在销售机会?推荐?品牌资产?回头客生意?

或者，以你客户和潜在客户的眼光来看看你的品牌。哪三个变化能增强他们的亲和力?消除关键的阻力点?鼓励他们支持你品牌的想法?等等。

超市销售数据分析五大方面 第7篇

7年多的零售职业生崖，经历了很多的销售数据的分析及行动计划，超市的周报即每周汇总、统计各个部门销售数据的报表，其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比，周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划。面对这样一张报表，如何能在这些繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的，报表的分析主要从以下几方面入手。

一、销售额分析：

首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店，销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段，故应该在繁忙时段到来前，备足商品，并减少员工休假，以增加服务人员等举措

二、毛利率分析：

从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13～18％，标准超市的毛利率在16～20％，便利店的毛利率可能会在22％左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的，它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说，节假日时，高毛利的商品会有较大提高，从而对门店的毛利有一定的补充，这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。

三、贡献毛利率分析：

部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出，一般的排列为：文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构，促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度，对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度，了解目标顾客群的消费需求。例如：肉食品会因夏季的到来而销售下滑．就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货，而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变，但是利润率却下滑很多)，这就要求超市根据自身的情况，重视利润商品的库存，合理提出要货需求单以便配送中心配送。

四、提高毛利率：

报表可以有效地提高毛利率。如果一周的毛利率低于预计指标，就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如：一周的整体毛利率为13％，低于预计毛利率15％，而其中休闲食品的销售构成为13.71％，但是毛利率为11％，为了提高总体毛利率，就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面，以促进销售，提高这一部门的销售构成比，从而达到提高整体毛利率的目的。有效提高毛利率的方法为：(1)提高高毛利率商品部门的构成比。应当注意的是：a．毛利率虽高，可能季节性商品(如雨季到来，雨伞销售增加)较多；b．毛利率虽高，但是易成为损耗高的商品；(2)降低低毛利率部门的构成比；(3)提升高销售构成比部门的毛利率；(4)若有构成比相同的部门，应发展高毛利率的商品。但是不能完全绝对为了提高综合毛利率，而使销售构成比下降。要对不同个性、特征、用途的商品进行有效的组合，能够满足顾客的各种需求，使综合毛利有所增长。

五、经营指标：

超市情况设定经营指标及达成率，以决定商品的库存。各部门商品的库存是否适当，库存是否能有效发挥效率等，这种商品成绩判定的指标我们谓之交叉比率。商品的交叉比率越高，就表示越有效率；交叉比率最少也要确保在200。如果为100，是指得到与商品投入资本相同数额的毛利，如果将风险负担、滞销商品及损耗计算在内的话，就谈不上效益了。各部门的目标交叉比率先由公司总部统一设定，然后各门店根据实际情况自行调整设定各部门的目标销售额，计算其应有的库存量。计算方法：假设有一部门销售目标a为154万元，销售占比b为15.7％，交叉比率c为133％，目标毛利率d为15％，那么贡献毛利率为e=b×d=15.7％×15％=2.355％，目标周转率f=c／d=133／15=8.87次，目标库存g=a／f=154／8.87=17.36万元。

电脑销售数据分析报告 第8篇

药品是一种特殊的商品,其研发、生产和流通与普通商品相比有更为严格的要求,同时医药行业的竞争也十分激烈,因此,各医药生产和销售企业根据国家制定的《药品经营质量管理规范》相续建立了药品销售管理系统,为提高药品销售管理效率,规范药品销售流程提供了基本的保障[1]。目前药品销售数据的分析越来越得到医药企业的重视,新的分析技术也开始应用到医药销售领域[2]。医药企业的决策者既需要能够满足其对数据的维护和查询,又希望能够有效地完成企业业务流程的执行,以及对变化的商业环境进行分析,需要能够直观地、快捷地获取到最关键的信息,提高数据的可视化和数据整合的效率。

药品销售数据中含有丰富的地理空间信息,对药品的销售去向查询、流通渠道分析、客户分布分析、缺陷药品的召回有着重要的作用。地理信息系统(GIS)是目前解决这类与空间位置密切相关问题的最好的技术手段[3,4,5,6,7]。GIS可为药品销售的时空特征与解析提供时空数据管理、模型分析以及可视化表达平台。利用GIS特有的空间数据的处理能力,可以有效地提高销售历史数据的空间分析能力,能将药品销售渠道清晰明了地在地图上呈现,可以对某一批次的药品进行跟踪,当药品发生召回事件时有着重大的作用。本文首先分析了药品销售数据的地理空间的特点和数据分析的目标,建立了相应的系统构架和功能模块,然后设计了用于药品销售数据处理分析需要的属性数据库和空间数据库结构,并利用ArcGIS Engine二次开发工具在.NET平台上实现了一个原型系统,最后给出了结论。

1 系统功能设计

在药品销售与流通过程中,企业的管理层十分关注药品的销售情况、销售渠道分析、药品在各企业与地区的业绩、突发事件的药品召回等数据信息,这些信息可以从企业的销售原始数据中获得。通常这些数据以及分析的结果是以报表形式呈现,可视化效果差。利用GIS技术,对药品销售数据进行快速的记录、分析、评价,提供真实可靠、直观的数据信息,从而揭示药品销售的分布与渠道特征以及时空的演化规律,为决策者提供决策服务。作为对现行药品销售系统的补充和完善,在原有系统的基础上,系统增加了基于GIS的数据分析功能,主要包括以下几个功能模块(如图1所示)。

(1) 市场区域分析模块

根据现有的销售数据,统计分析企业在各个市场区域的销售额、销售品种及各品种占比等,可以直观地在地图上显示,方便企业决策者根据数据及时调整营销战略。

(2) 销售渠道分析模块

对销售记录进行统计分析,精确分析出各药品分别销往哪些地区、销售代理商及其销售金额,对销售渠道进行动态监控。

(3) 销售业绩分析模块

企业管理者可以为不同地区设定不同的销售业绩指标值,以便用来考量各地区的销售业绩,并在地图上以不同颜色标识出来,结果直观可见。

(4) 药品分销统计分析模块

根据药品的销售记录,可以分析出药品的任一批次销往哪些企业或者地区、各自的销售量。并能清晰地在地图上标注出来,在发生药害事件时起到很重要的作用。

2 系统架构设计

销售数据处理分析系统可作为医药企业整个销售系统的补充,也可以独立成一个实用软件系统。考虑到不同企业对销售数据分析的要求不同,以及将来新的统计分析指标的出现,系统采用目前流行的三层架构,利用中间件技术将系统分为表示层、业务逻辑层和数据访问层三个不同的处理层次[8,9],通过定义明确的层接口,达到层与层之间的松耦合,提高软件的可维护性、可扩展性,使得系统架构具有业务处理敏捷、系统接口松散耦合、功能构件可组合与复用等优点 (如图2所示)。

(1) 数据访问层

提供数据服务,实现数据库的连接和通过调用存储过程对数据库进行相关操作。该层中包括数据访问组件、业务数据抽取组件、地图访问组件。

(2) 业务逻辑层

包含各种业务逻辑的实现,是整个系统的核心,完成对表现层和对数据层的访问,以及系统功能的实现。如市场区域分析、药品分销统计分析等功能。

(3) 用户界面层

为客户端提供对应用程序的访问,及用户和系统的接口界面,完成与用户的交互。主要由窗体和控件实现。还包括了对控件处理的逻辑功能模块,以及图表与地图绘制、参数设置输入和系统控制功能模块。

3 数据库设计

数据库设计是建立一个信息处理系统的核心工作。根据销售业务需要和GIS数据处理的需要,结合系统功能设计目标,系统数据库设计分为两个部分,一个部分是业务数据库的设计,主要为实现药品销售业务的需要以及数据处理分析的需要。而另一个部分是空间数据库的设计,主要为实现GIS的空间数据的处理。

3.1 业务数据库的设计

考虑到现有销售业务系统的运行,保护已有的投资,业务数据库的设计在现有数据库的基础上进行改进和补充,只考虑与本业务密切相关的销售数据,客户数据和药品数据以及员工数据等(如图3所示)。

3.2 空间数据库的设计

空间数据信息的收集是本设计中一个关键部分,决定了GIS在药品销售数据分析能否顺利进行。空间数据主要以地图方式体现,必须把包含地理信息的数据保存在一个永久存储设备上,需要专门的技术和软件支撑平台。ArcSDE 是一个建立在关系型数据库基础上的空间数据库引擎,可以与微软SQL Server 2005数据库平台或Oracle等大型关系数据库很好地集成[10]。ArcSDE空间数据库引擎把需要的地图信息存储为点图层、线图层和面图层,保存在关系型数据库中,可以实现空间数据和视图的无缝集成。因此采用ArcSDE为空间数据库引擎,建立药品销售数据的空间数据库。主要包括以下几类图层。

(1) 省级销售区域图层

主要以省和直辖市地图为图元,用来对省级区域销售数据的统计分析。

(2) 地市级销售区域图层

主要以地级市地图为图元,用来对地级市销售数据的统计分析。

(3) 医药企业图层

该图层是本系统关键图层,以点图层来标识各客户地理位置的分布。

除此之外,还包括以点图层表示的省级、地市等城市图层。在空间图层中,增加了相关的属性字段,用来表示该区域某指标的相关统计数据,例如销售额等。

3.3 空间数据与属性数据的关联

将医药企业图层的医药企业编号和属性数据库的客户表的字段客户编号关联,每个客户数据中,都包含符合国家标准的统一地址码,包含省直辖市、地级市和县级市代码,这样就把销售数据与空间地理空间关联起来(见表1)。

在各图层中,都包含有统计数据字段,用来从销售数据中提取相关统计分析数据,以便在地图上进行显示和进行图元对象的渲染,提高数据可视化显示能力。

4 系统的实现与关键技术

4.1 开发平台

根据以上设计,以某公司销售业务数据为根据,在微软公司的.NET开发平台上,以C#为开发语言,结合ESRI公司推出的ArcGIS Engine软件开发包,建立了一个实验系统。ArcGIS Engine对ESRI公司的GIS对象库ArcObjects进行了重新封装,对象粒度适中,使得用户可以在多种开发平台上方便地实现地理对象,如点、线和面的基本操作,也可以实现拓扑、网络等高级的GIS功能。因为ArcGIS Engine是按照COM标准实现的,支持跨平台和多种编程语言的开发,能与.NET平台很好地结合,大大提高了开发效率,所以得到广泛的应用[4,5,6,7]。

4.2 关键技术

(1) 系统类库的设计

为应对可能的需求变化,提高代码的重复利用度,根据三层架构设计了一组类库,其中核心部分有三个类库,实体类库(EntityClasesses)类库主要是在各层之间起到数据传输的桥梁和规范作用。业务类库(BussinessClasses)主要用于处理来自客户的业务,用于联系上下两层,即表示层和数据访问层。数据访问类库(DataAccessClasses)的作用主要是用来访问和处理业务数据,以及管理和操作数据库。这三个类之间的调用关系如图4所示。

系统中各个类对象必须解决采用三层架构后带来的消息传递和SQL Server数据库的访问问题。对于层与层之间的消息传递是通过实体类来实现。同时系统在使用ADO.NET访问数据库时一般的规律是打开数据库连接、执行SQL语句或存储过程、返回对数据库操作的结果、关闭数据库连接,由于操作逻辑上一致,使用频率很高,因此将这些操作的代码封装到一个SQLDALHelper类中,使得代码的可重用性得到提高,也便于在异构数据库之间移植。

(2) GIS空间数据库访问技术

为了解决存储在关系数据库中的空间数据与应用程序之间的数据接口,系统利用空间数据库引擎(SDE)作为中间件连接GIS应用程序和关系数据库系统,较好地解决了空间数据和属性数据统一存储和管理的问题。利用空间数据库技术解决了空间数据对象中几何属性在关系数据库中的存取问题,包括:① 用关系数据库存储管理空间数据;② 从数据库中读取空间数据,并转换为GIS 应用程序能够接收和使用的格式;③ 将GIS应用程序中的空间数据导入数据库,交给关系数据库管理。从而解决了空间数据进出关系数据库的通道问题。

5 实验结果

5.1 药品分销统计分析模块

系统提供两个角度来对药品分销进行分析,即客户企业和销售区域角度。用户可以查询其药品分别销往哪些地区或者哪些企业,以及销售数量和销售额,系统可以根据销售记录快速统计得到结果,并能够在地图上给出明显的标注。如图5所示销售过药品名为氯沙坦、批次为20111102的企业有青海制药和江苏恒瑞制药。这两个企业的详细销售信息可以从表中看到。同时此项功能提供的药品空间流转定位分析,在药品发生召回事件的时候起着很重要的作用,能够快速辅助企业进行决策并采取相关措施,使药害事件的影响降到最低。

5.2 市场销售业绩分析模块

用户可以根据不同市场区域经济发展程度以及市场成熟度,为每个市场区域设置不同的销售指标值来考察各市场销售业绩的完成情况。系统可以快速动态地计算统计出每个市场的销售额,并能智能地在地图上标识出来,超额完成业绩的以绿色标识,正好完成达标的以蓝色标识,未完成的以红色标识。同时属性表中还有详细的销售信息。如图6所示。

6 结 语

本文针对药品销售数据复杂多样、研究手段单一简单、时空视角研究缺乏等问题,以数学模型为支撑,首次将GIS技术与医药企业销售数据分析相结合,使得时空数据的可视化,是对传统销售数据分析方法的完善和提高。同时,本文设计了用于药品流转时空特征解析及可视化的药品销售数据分析系统,实现多源数据的统一存储与管理,构建了可用于时空特征解析及表达的统一的数据结构、数据接口及数据分析流程。实验结果表明,与传统销售分析系统相比,利用GIS技术,采用三层架构所开发的用于药品销售流通数据时空特征分析系统是可行的,此外也揭示了药品销售的分布与渠道特征以及时空的演化规律,为医药企业进行科学决策,提升企业竞争力提供了一个新途径。随着中国药品电子监管码的实施[11],药品监管数据进行集中管理,GIS技术应用医药行业将进一步得到重视,也是今后研究的一个重点。

参考文献

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[3]许胜礼,王世卿,毕战科.基于GIS技术的物流信息系统设计架构[J].计算机工程与设计,2010,31(6):1259-1263.

[4]盛俊文,何高奇,阮彤,等.基于ArcGIS的燃气行业信息管理系统[J].计算机工程,2011,37(6):253-255.

[5]白亚茹,陆鑫.基于ArcObjects组件的GIS应用软件开发[J].计算机工程,2009,35(14):66-68.

[6]苗德强,胡锋,李辉信.基于.NET和ArcGIS Engine的土壤污染评价管理信息系统的设计与实现[J].科技通报,2011,27(2):299-304.

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[8]吴丽平,赵卓,陈绮,等.基于三层架构的系统管理软件的研究与设计[J].计算机工程,2006,32(17):283-285.

[9]周丽,马乐,党勇.基于GIS的大型停车场智能管理软件的设计[J].计算机应用与软件,2010,27(10):177-178,283.

[10]杜红悦,刘先林,宫辉力.基于ArcSDE的空间数据综合管理系统设计与实现[J].测绘科学,2009,34(5):171-173.