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關(guān)于面向數據流的分析方法
導語(yǔ)：數據流最初是通信領(lǐng)域使用的概念，代表傳輸中所使用的信息的數字編碼信號序列。然而，我們所提到的數據流概念與此不同。這個(gè)概念最初在1998年由Henzinger在文獻87中提出，他將數據流定義為“只能以事先規定好的順序被讀取一次的數據的一個(gè)序列”。以下是小編整理關(guān)于面向數據流的分析方法，以供參考。
面向數據流的分析方法 篇1
在需求分析階段，主要是分析信息在系統中加工和流動(dòng)的情況。面向數據流的設計方法定義了一些不同的映射方法，利用這些映射方法可以把數據流圖變換成結構圖表示的軟件結構。首先需要了解數據流圖表示的數據處理的類(lèi)型，然后針對不同類(lèi)型分別進(jìn)行分析處理。
�。�1）數據流類(lèi)型
典型的數據流類(lèi)型有兩種：變換型和事務(wù)型。
A、變換型。變換型是指信息尚輸入通路進(jìn)入系統，同時(shí)由外部形式變換成內部形式，進(jìn)入系統的信息通過(guò)變換中心，經(jīng)加工處理以后再沿輸出通路變換成外部形式離開(kāi)軟件系統。變換型數據處理問(wèn)題的工作過(guò)程大致分為三步，即取得數據、變換數據和輸出數據。相應于取得數據、變換數據、輸出數據的過(guò)程，變換型系統結構圖由輸入、中心變換和輸出等三部分組成。
B、事務(wù)型。在很多軟件應用中，存在某種作業(yè)數據流，它可以引發(fā)一個(gè)或多個(gè)處理，這些處理能夠完成該作業(yè)要求的功能，這種數據流就叫做事務(wù)。事務(wù)型數據流的特點(diǎn)是接受一項事務(wù)，根據事務(wù)處理的特點(diǎn)和性質(zhì)，選擇分派一個(gè)適當的處理單元（事務(wù)處理中心），然后給出結果。這類(lèi)數據流歸為特殊的一類(lèi)，稱(chēng)為事務(wù)型數據流。在一個(gè)事務(wù)型數據流中，事務(wù)中心接收數據，分析每個(gè)事務(wù)以確定它的類(lèi)型，根據事務(wù)類(lèi)型選取一條活動(dòng)通路。
在事務(wù)型數據流系統結構圖中，事務(wù)中心模塊按所接受的事務(wù)類(lèi)型，選擇某一事務(wù)處理模塊執行，各事務(wù)處理模塊并列。每個(gè)事務(wù)處理模塊可能要調用若干個(gè)操作模塊，而操作模塊又可能調用若干個(gè)細節模塊。
�。�2）面向數據流設計方法的實(shí)施要點(diǎn)與設計過(guò)程
面向數據流的結構設計過(guò)程和步驟是：
第1步：分析、確認數據流圖的類(lèi)型，區分是事務(wù)型還是變換型。
第2步：說(shuō)明數據流的.邊界。
第3步：把數據流圖映射為程序結構。對于事務(wù)流區分事務(wù)中心和數據接收通咱，將它映射成事務(wù)結構。對于變換流區分輸出和輸入分支，并將其映射成變換結構。
第4步：根據設計準則對產(chǎn)生的結構進(jìn)行細化和求精。
下面分別講座變換型和事務(wù)型數據流圖轉換成程序結構圖的實(shí)施步驟。
變換型
將變換型映射成結構圖，又稱(chēng)為變換分析。其步聚如下：
第1步：確定數據流圖是否具有變換特性。一般地說(shuō)，一個(gè)系統中所有的信息流都可以認為是變換流，但是，當遇有明顯的事務(wù)特性的信息流時(shí)，建議采采事務(wù)分析方法進(jìn)行設計。
第2步：確定輸入流和輸出流的邊界，劃分出輸入、變換的輸出，獨立出變換中心。
第3步：進(jìn)行第一級分解，將變換型映射成軟件結構，其中輸入數據處理控制模塊協(xié)調輸出信息的產(chǎn)生過(guò)程。
第4步：按上述步驟如出現事務(wù)流也可按事務(wù)流的映射方式對各個(gè)子流進(jìn)行逐級分解，直至分解到基本功能。
第5步：對每個(gè)模塊寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)要說(shuō)明，內容包括該模塊的接口描述、模塊內部的信息、過(guò)程陳述、包括的主要判定點(diǎn)及任務(wù)等。
第6步：利用軟件結構的設計原則對軟件結構進(jìn)一步轉化。
事務(wù)型
將事務(wù)型映射成結構圖，又稱(chēng)為事務(wù)分析�；襟E如下：
事務(wù)分析設計步驟與變換分析設計步驟大致類(lèi)似，主要差別僅在于由數據流圖到軟件結構的映射方法不同。它是將事務(wù)中心映射成為軟件結構中發(fā)送分支的調度模塊，將接收通路映射成軟件結構的接收分支。
面向數據流的分析方法 篇2
一、質(zhì)量改進(jìn)統計方法選擇的基本導向
從工業(yè)革命的傳統過(guò)程考察，大量的統計方法和技術(shù)伴隨機器工業(yè)和科學(xué)實(shí)驗的進(jìn)步發(fā)展起來(lái)。像美國貝爾實(shí)驗室的工程師休哈特提出的統計質(zhì)量控制方法、道奇和羅米格首創(chuàng )的計數標準型抽樣檢驗方法、費歇爾的正交實(shí)驗設計、皮爾遜的相關(guān)分析和費希爾的回歸分析等，都是在工農業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)實(shí)驗的數據基礎上發(fā)展起來(lái)的，也有一些方法來(lái)源于醫學(xué)和生物統計學(xué)的研究和物理化學(xué)實(shí)驗的數據分析活動(dòng)中，比如卡方檢驗、蒙特卡洛隨機模擬等。這些方法不是來(lái)自單純的演繹邏輯意義上的推導過(guò)程，而是從工農業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)實(shí)驗的實(shí)踐中發(fā)展起來(lái)的，雖然受制于獲取數據和手工計算能力的約束，但方法論的創(chuàng )新還是極大地推動(dòng)了質(zhì)量統計技術(shù)的進(jìn)步和實(shí)際應用的發(fā)展。
目前，在質(zhì)量改進(jìn)活動(dòng)中使用統計方法已經(jīng)相當普及，許多改進(jìn)項目甚至開(kāi)始獨立設計統計模型方法及相應的檢驗工具，統計學(xué)作為質(zhì)量改進(jìn)的基礎方法論得到了廣泛的發(fā)展和應用。促進(jìn)這些方法走向實(shí)踐的主要原因是什么？
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所謂數據導向，即“有什么數據，選擇什么方法”，從質(zhì)量過(guò)程生成的統計數據出發(fā)，選擇和設計相應的統計方法，有時(shí)也根據這些數據設計一些QC課題或者其他質(zhì)量改進(jìn)項目。這種導向的特點(diǎn)是有什么數據，就做什么改進(jìn)，而不是從質(zhì)量現狀或質(zhì)量改進(jìn)的關(guān)鍵技術(shù)、關(guān)鍵環(huán)節、成本、安全及交貨期等出發(fā)。例如，國內某著(zhù)名乳品企業(yè)采用先進(jìn)的乳制品生產(chǎn)、消毒、存儲和包裝設備，每日自動(dòng)產(chǎn)生大量的過(guò)程統計數據和質(zhì)量檢驗數據，加上營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)提供的銷(xiāo)售數據和電子商務(wù)網(wǎng)站形成的客戶(hù)訂購、投訴和評價(jià)數據，構成了復雜的數據系統，實(shí)際上已經(jīng)成為企業(yè)大數據系統的雛形。但是，該企業(yè)始終沒(méi)有設計出適應企業(yè)自身需求的數據分析系統，也無(wú)法使這些數據在系統的質(zhì)量改進(jìn)和控制中起到積極的作用，浪費了大量的數據資源和改進(jìn)管理的機會(huì )。
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模型導向是指為實(shí)證某個(gè)新設計或新發(fā)現的統計模型而進(jìn)行的質(zhì)量改進(jìn)過(guò)程，這些統計模型的成功應用有些可以獲得良好的改進(jìn)效果，有些則無(wú)法適應真正的改進(jìn)目標。從改革開(kāi)放30多年中質(zhì)量管理技術(shù)的進(jìn)步過(guò)程來(lái)看，我們一直在追趕發(fā)達國家的.管理手段和技術(shù)方法，從20世紀80年代的全面質(zhì)量管理、90年代的質(zhì)量標準化管理到2000年代后的六西格瑪管理和卓越績(jì)效管理，似乎都體現了方法論上的盲目性，只顧追趕別人的腳步，不知道是否適合自身的發(fā)展。
從微觀(guān)角度審視，一些企業(yè)的質(zhì)量管理技術(shù)人員，在質(zhì)量方法的選擇上追求模型的“高大上”，簡(jiǎn)單參考和引進(jìn)國外的先進(jìn)數學(xué)模型，用眼花繚亂的數學(xué)公式代替了扎扎實(shí)實(shí)的現場(chǎng)調查和改進(jìn)過(guò)程，把質(zhì)量管理活動(dòng)變成了新統計模型的實(shí)驗室。
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統計軟件是質(zhì)量統計的重要工具，從SPC的應用過(guò)程可以看到，休哈特博士設計的均值極差控制圖就是典型的工具導向的一個(gè)應用。由于當時(shí)的計算能力和工具不足，因此在作業(yè)現場(chǎng)計算方差比較困難，所以休哈特博士采用了計算更為簡(jiǎn)易的極差來(lái)替代方差，用以表征質(zhì)量過(guò)程的波動(dòng)性。
專(zhuān)業(yè)的統計軟件是質(zhì)量改進(jìn)方法的重要推動(dòng)力量，一些世界知名廠(chǎng)商也陸續推出面向質(zhì)量管理的專(zhuān)用模塊和程序，這些軟件包括SAS、SPSS、STATISTICA
、Minitab、Matlab等。進(jìn)入新世紀以來(lái)，大數據逐漸成為統計軟件工具必須面對的重要對象，數據挖掘（Data Mining）和商業(yè)智能（Business Intelligence）等方法成為統計軟件的主流方法，同時(shí)這些方法也被大量應用到質(zhì)量管理活動(dòng)中。于是，以統計軟件工具為導向的一大批質(zhì)量管理成果開(kāi)始出現在各種場(chǎng)合，比如六西格瑪黑帶項目、可靠性項目、多變量統計過(guò)程控制（MSPC）、實(shí)驗設計（Design of Experiment）等。
與模型導向一樣，工具導向的質(zhì)量改進(jìn)也是被動(dòng)的，無(wú)法真正面向質(zhì)量生產(chǎn)的過(guò)程，即便是成功的數據分析也只能是統計模型和軟件的新例證，而不能成為質(zhì)量改進(jìn)的新成果。
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案例導向的質(zhì)量改進(jìn)過(guò)程，來(lái)自商學(xué)院工商管理碩士（MBA）案例教學(xué)實(shí)踐中，來(lái)自企業(yè)、院校和研究所的MBA似乎更喜歡來(lái)自成功案例方法的質(zhì)量改進(jìn)過(guò)程。但商業(yè)模式和管理經(jīng)驗并不總是可重復和可再現的，質(zhì)量改進(jìn)也是如此，商業(yè)案例只是對成功管理活動(dòng)的總結和提煉，而不是輸出管理規則和盈利模式。因此，基于成功的商學(xué)院案例或者六西格瑪成功案例實(shí)施的質(zhì)量改進(jìn)方法進(jìn)程中，有很大一部分是無(wú)法完成改進(jìn)目標和任務(wù)的。
�。ㄎ澹┤蝿�(wù)導向。
所謂的任務(wù)導向是目前很多企業(yè)采用的一種中規中矩的質(zhì)量統計方法，就是根據企業(yè)生產(chǎn)計劃和調度要求，提出某項生產(chǎn)或管理任務(wù)，從完成任務(wù)的目的考慮，采用常規的統計方法或者技術(shù)來(lái)完成任務(wù)，甘特圖的使用就是任務(wù)導向的一個(gè)典型例子。
企業(yè)在進(jìn)行績(jì)效考核的時(shí)候，一般多采用多變量線(xiàn)性模型進(jìn)行綜合評價(jià)，用來(lái)合成多項指標的考核分值，這類(lèi)統計方法已經(jīng)成為主流的績(jì)效評價(jià)方法，從卓越績(jì)效模式的評價(jià)到中小企業(yè)的員工績(jì)效考核，大多采用此法，這就是任務(wù)導向的方法選擇。這些方法是無(wú)法進(jìn)行真正的質(zhì)量改進(jìn)的，只是一種較優(yōu)的質(zhì)量統計方法選擇。
�。﹩�(wèn)題導向。
質(zhì)量統計方法的基本功能是描述、解釋和探索，是基于過(guò)程或結果的統計數據而進(jìn)行的有目的的質(zhì)量改進(jìn)活動(dòng)，用以解決企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中出現的各種問(wèn)題。因此，問(wèn)題導向的質(zhì)量統計方法主要是指以質(zhì)量管理活動(dòng)中出現的問(wèn)題為核心改進(jìn)目標，從問(wèn)題的現狀調查、研判、因果關(guān)系判別以及對策、實(shí)驗和檢驗等基本目標出發(fā)，量身定制或者重新創(chuàng )建新的數據管理或質(zhì)量改進(jìn)統計方法，做到因地制宜、對癥下藥，達到追本溯源、藥到病除的效果，這才是真正的應用統計價(jià)值所在，也是質(zhì)量統計方法追求的科學(xué)、合理和高效的真正動(dòng)力。
現實(shí)中，一些QC項目和六西格瑪項目，就是為了做項目而刻意尋找項目，而不是面向企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和管理實(shí)踐活動(dòng)本身，他們根據比較好的一些質(zhì)量特性，逆向設計統計方法，模擬和推斷出可能的數據改進(jìn)方法和計算模型，從而達到項目要求或評獎要求，實(shí)際上放棄了統計方法對于質(zhì)量改進(jìn)的真正貢獻，也放棄了科學(xué)改進(jìn)的真正目的，違背了質(zhì)量改進(jìn)的最初目的和終極價(jià)值。
二、問(wèn)題導向的質(zhì)量改進(jìn)統計方法選擇
問(wèn)題導向的質(zhì)量改進(jìn)過(guò)程中，要一切從問(wèn)題的現狀出發(fā)，擬定合理目標，設計跟進(jìn)數據集，選擇合適的統計方法，帶著(zhù)問(wèn)題逐步深入才能得到滿(mǎn)意的改進(jìn)效果。
問(wèn)題導向的質(zhì)量改進(jìn)一般應遵循三個(gè)基本原則，一是厘定問(wèn)題，單一目標；二是自頂向下，逐步求精；三是優(yōu)選方法，單入單出。在這個(gè)原則下，質(zhì)量改進(jìn)的過(guò)程可以分為以下步驟：
�。ㄒ唬┨岢鰡�(wèn)題。
和一般的改進(jìn)過(guò)程一樣，面向問(wèn)題的改進(jìn)過(guò)程主要是對于質(zhì)量問(wèn)題的定義和選擇，這些問(wèn)題不是上級決定的，也不是財務(wù)目標中挑出來(lái)的，而應該來(lái)自質(zhì)量經(jīng)營(yíng)和管理的實(shí)踐中出現的質(zhì)量問(wèn)題和可能造成不良的機會(huì )。因此質(zhì)量改進(jìn)的動(dòng)因本身就具有補償性質(zhì)量的能力，如果不出現問(wèn)題，質(zhì)量管理的重點(diǎn)則應放在質(zhì)量保證能力建設和預防性質(zhì)量的提升方面。
�。ǘ┟枋鰡�(wèn)題并抽象成統計模型。
精確定義質(zhì)量生產(chǎn)和使用過(guò)程中出現的問(wèn)題，并力圖把這個(gè)問(wèn)題抽象成為統計模型。比如對于推土機首次故障時(shí)間的確認，就可以根據統計建模的經(jīng)驗和方法，考慮通過(guò)構建指數模型來(lái)計算一批推土機銷(xiāo)售以后首次故障時(shí)間的期望均值，并以此通過(guò)假設檢驗來(lái)設定首次故障時(shí)間，并最終實(shí)現質(zhì)量的全面提升。
�。ㄈ┇@得過(guò)程和結果的數據。
統計模型方法依賴(lài)大量數據和檢驗，因此模型方法所需要的數據必須和問(wèn)題產(chǎn)生的過(guò)程保持一致，也就是說(shuō)，必須回到問(wèn)題發(fā)生的現場(chǎng)去收集整理數據并獲得數據口徑、背景和計算方法的要求。這些數據可以客觀(guān)地描述、解釋和探索質(zhì)量過(guò)程中的細節，可以由此回溯和推斷問(wèn)題出現的可能性、因果性以及相關(guān)性，真正地做到“讓數據說(shuō)話(huà)”、“讓模型作證”和“讓結果指向”。
�。ㄋ模┓治鼋：万炞C。
根據得到的數據和所選的統計方法創(chuàng )建統計模型，對問(wèn)題進(jìn)行深入的分析和解剖，得到解決問(wèn)題的基本方向和思路，并設計出解決問(wèn)題的路徑和方法，對這些方法進(jìn)行實(shí)地實(shí)驗和驗證，力求得出解決問(wèn)題的全局性對策。
�。ㄎ澹┓椒ㄟx擇的導向性。
有些問(wèn)題的出現和解決，似乎有定數，比如因果圖就經(jīng)常被用來(lái)解決質(zhì)量改進(jìn)中的可能性關(guān)聯(lián)問(wèn)題。有些研究者更愿意采用復雜的數理統計模型來(lái)完成該改進(jìn)任務(wù)，但我們的建議是選擇最適合的方法，而不是最先進(jìn)或者最豪華的方法。面向問(wèn)題是質(zhì)量改進(jìn)的第一動(dòng)力，因此統計方法的選擇只有依照這個(gè)原則來(lái)進(jìn)行，才有可能真正起到質(zhì)量改進(jìn)的作用，也從而實(shí)現質(zhì)量提升的最終目標。
三、統計數據的來(lái)源和統計方法的適應性
�。ㄒ唬⿺祿䜩�(lái)源。
傳統的企業(yè)統計數據來(lái)源于三個(gè)方面，即企業(yè)統計臺賬、生產(chǎn)記錄和檢驗記錄，這些數據是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的人工記錄，需要對質(zhì)量生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行人工干預才可以獲得，有些數據因此產(chǎn)生了較大的誤差和偏移，以至于很多統計方法無(wú)法接近真實(shí)過(guò)程。
目前，我國已進(jìn)入工業(yè)化后期，國際先進(jìn)的制造技術(shù)和設備被大量引進(jìn)，其中包括具備強大數據生產(chǎn)能力的數控設備、網(wǎng)控設備和電子自動(dòng)檢測裝置等，這些先進(jìn)的電子設備可以大量測定、檢驗和記錄數據，生成連續性、大規模和高精度的同步數據集，此即企業(yè)大數據的雛形。在一些先進(jìn)的制造企業(yè)，技術(shù)人員已經(jīng)可以直接從設備上導出大量的數據用以完成SPC、MSA、DOE等經(jīng)典統計模型的擬合和研判，可以實(shí)現真正的大數據同步質(zhì)量分析、檢驗和預警目標。
因此，當前企業(yè)主要的數據來(lái)源有四個(gè)方面，一是企業(yè)管理數據，包括企業(yè)管理統計臺賬、績(jì)效考據數據、經(jīng)營(yíng)管理數據、投資和財務(wù)數據、營(yíng)銷(xiāo)數據等；二是企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程數據，包括來(lái)自電子設備和網(wǎng)絡(luò )設備中自動(dòng)記錄和篩選的數據；三是質(zhì)量檢驗和驗收的數據；四是來(lái)自供應鏈和客戶(hù)調查的數據。這些數據大部分是連續生產(chǎn)的，主要是定量數據，也包含一些定性數據，這些數據構成企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)的新資源。
�。ǘ┙y計方法選擇的基本原則。
問(wèn)題導向的統計方法選擇一般以數據為基礎，有的方法要求的數據量比較少，因而容易在實(shí)踐中使用，比如SPC、DOE等，而有的統計方法則要求更多的數據量和數據質(zhì)量，比如時(shí)間序列和可靠性統計分析方法等。因此，選擇統計方法時(shí)，應考慮所需要的數據在多個(gè)方面的特征和要求。
一是數據的易得性，要能夠很容易和低成本地采集數據，對于網(wǎng)控設備來(lái)說(shuō)，還應考慮網(wǎng)絡(luò )聯(lián)通問(wèn)題；二是數據的統計口徑、測量設備和測定方法要保持一致，這樣的數據才具備基本的分析基礎和分析能力；三是大數據的連續性采集能力，一些現場(chǎng)數據的采集必須滿(mǎn)足連續性的要求，才可以輔助實(shí)施和分析，采用管理學(xué)意義上的價(jià)值，比如統計過(guò)程控制和抽樣檢驗的數據等；四是保持數據采集的可重復性、可復現性和可控制性，大量統計數據的誤差只有通過(guò)較為嚴格的方差分析和參數檢驗、分布模擬可能付諸建模分析和質(zhì)量改進(jìn)，因此要保證數據的采集技術(shù)不會(huì )帶來(lái)較大的誤差影響。
面向數據流的分析方法 篇3
服裝行業(yè)的數據分析從商品流向來(lái)講就是大家熟知進(jìn)、銷(xiāo)、存，其中商品銷(xiāo)售環(huán)節可以細化為人、貨、場(chǎng)。造成庫存過(guò)高的原因一般都會(huì )認為是進(jìn)的太多或賣(mài)得不好，很少有人從商品的追蹤、預測、分析上下功夫。
1、 如何建立商品數據追蹤體系？
商品追蹤一般是按照天或周為單位來(lái)實(shí)施，隨著(zhù)POS系統的普及，數據收集越來(lái)越及時(shí)，按天來(lái)追蹤商品銷(xiāo)售狀況變成可能。追蹤內容：店鋪庫存數量、過(guò)去4或8周的銷(xiāo)量（快時(shí)尚服裝可以縮短為1—2周）、大倉庫存。追蹤方向：如果不能覆蓋全產(chǎn)品鏈，可以按照大品類(lèi)（比如體育服裝的鞋、服、配，女裝的上、下、套裝、配飾等）的銷(xiāo)售前20大和庫存的前20大來(lái)跟進(jìn)，前者是為了讓賣(mài)得好的商品賣(mài)的更好，后者是為了讓庫存大的商品盡快消化掉。
新品消化率也是必須要追蹤的一個(gè)數據，今年很多服裝公司都在更新一個(gè)觀(guān)念，什么是新品？只要消費者沒(méi)有穿過(guò)的都應該是新品。這種觀(guān)念對于就庫存的消化是有幫助的，特別是那些新品依賴(lài)性越來(lái)越高的企業(yè)更應該如此。
通過(guò)POS采集到基礎數據后，剩下的就是用EXCEL建立一個(gè)追蹤模型，讓它每天/周自動(dòng)產(chǎn)生分析結論（策略部分需要人為制定），再根據庫存天數等邏輯建立一個(gè)自動(dòng)配貨/調撥模型。目的就是監控主要商品進(jìn)銷(xiāo)存狀況，迅速補貨，讓商品在不同客戶(hù)或門(mén)店間流動(dòng)起來(lái)。一般情況下不要讓店員來(lái)下單調撥，因為店員可能較忙會(huì )忘記下單，對好賣(mài)的商品會(huì )有”占庫存”的惡習。
2、 如何做商品的銷(xiāo)售預測？
庫存周數（WOI）是商品預測的一個(gè)KPI值，庫存周數 = 即時(shí)庫存 / （周期內的銷(xiāo)售數量 / 銷(xiāo)售周期），銷(xiāo)售周期可以是4周、8周等。比如某個(gè)商品目前庫存2000件，過(guò)去4周銷(xiāo)售1000件，則它的庫存周數就是8周，意義就是根據最近4周的銷(xiāo)售狀況來(lái)看，此商品還有8周即將售罄。
需要注意的是如果銷(xiāo)售周期取4周，如果某款商品是兩周前上市的新品，則銷(xiāo)售周期要改成實(shí)際的銷(xiāo)售周數。按銷(xiāo)量排名往往會(huì )漏掉這個(gè)因素。
按庫存周數進(jìn)行貨品的預測是一個(gè)相對粗糙的預測方法，因為它并沒(méi)有考慮到季節、節假日、促銷(xiāo)等因素。要精確的進(jìn)行商品的銷(xiāo)售預測就需要引入周銷(xiāo)售權重指數的概念，它根據歷史銷(xiāo)售記錄將每一天都賦予不同的權重值。
單店服裝銷(xiāo)售數據分析
1、 暢滯消款分析。
暢滯消款分析是單店服裝銷(xiāo)售數據分析報表中最簡(jiǎn)單、最直觀(guān)、也是最重要的數據因素之一。暢消款即在一定時(shí)間內銷(xiāo)量較大的款式，而滯消款則相反，是指在一定時(shí)間內銷(xiāo)量較小的款式�？钍降臅硿潭戎饕骺钍降目芍鋷齑鏀担丛嗀浖由峡梢匝a上的貨品數量的總和）有關(guān)，比如某款銷(xiāo)售非常好，但當初訂貨非常少，也無(wú)法補到貨，這樣在很短的時(shí)間內就銷(xiāo)售完了，其總銷(xiāo)售數量并不大，那么也不能算是暢消款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。在暢滯消款的分析上，從時(shí)間上一般按每周、每月、每季；從款式上一般按整體款式和各類(lèi)別款式來(lái)分。暢滯消款式的分析首先可以提高訂貨的審美觀(guān)和對所操作品牌風(fēng)格定位的更準確把握，多次的暢滯消款分析對訂貨時(shí)對各款式的審美判斷能力會(huì )大有幫助；暢滯消款式的分析對各款式的補貨判斷會(huì )有較大幫助，在對相同類(lèi)別的款式的銷(xiāo)售進(jìn)行對比后，再結合庫存，可以判斷出需要補貨的量，以快速補貨，可以減少因缺貨而帶來(lái)的損失，并能提高單款的利潤貢獻率；暢滯消款分析還可以查驗陳列、導購推介的程度，如某款訂貨數量較多，銷(xiāo)售卻較少的情況下，則首先應檢查該款的陳列是否在重點(diǎn)位置、導購是否重點(diǎn)去推介該款；暢滯消款分析可以及時(shí)、準確對滯消款進(jìn)行促銷(xiāo)，以加速資金回攏、減少庫存帶來(lái)的損失。
2、 單款銷(xiāo)售生命周期分析。
單款銷(xiāo)售生命周期是指單款銷(xiāo)售的總時(shí)間跨度以及該時(shí)間段的銷(xiāo)售狀況（一般是指正價(jià)銷(xiāo)售期）。單款銷(xiāo)售周期分析一般是拿一些重點(diǎn)的款式（訂貨量和庫存量較多的款式）來(lái)做分析，以判斷出是否缺貨或產(chǎn)生庫存壓力，從而及時(shí)做出對策。單款的銷(xiāo)售周期主要被季節和氣候、款式自身銷(xiāo)售特點(diǎn)、店鋪內相近產(chǎn)品之間的競爭等三個(gè)因素所影響。單款的銷(xiāo)售周期除了專(zhuān)業(yè)的銷(xiāo)售軟件以外，還可通過(guò)Excel軟件，先選定該款的銷(xiāo)售周期內每日銷(xiāo)售件數，再通過(guò)”插入”—”圖表”功能，通過(guò)矩形圖或折線(xiàn)圖等看出其銷(xiāo)售走勢，從而判斷其銷(xiāo)售生命周期。如果該款在某時(shí)間段內的陳列等其他因素未作改變， 5—9日是該款的銷(xiāo)售高峰期，而前后幾天都是非常大的.反差，這樣我們就應該對照近期的天氣氣溫和該款式特點(diǎn)。一般來(lái)講，單款銷(xiāo)售出現嚴重下滑主要有以下三個(gè)原因：一是近期天氣氣溫不適合該款銷(xiāo)售；二是銷(xiāo)售生命周期已到，是一種正常的下滑；三是新上了一個(gè)與之相類(lèi)似的款式，并且可能在陳列時(shí)更突出一點(diǎn)，由于消費者的視覺(jué)疲勞而更青睞于新到的款式。如果該款庫存量較大，我們就應該做出相應對策。如果是第一種原因，我們不用急，等到最適合天氣氣溫時(shí)重點(diǎn)陳列，但應考慮一下自己的上貨時(shí)間把握是不是存在一些問(wèn)題；如果是第二種原因，我們應該即時(shí)促銷(xiāo)，以提高該款的競爭力和該款的庫存風(fēng)險；如果是第三種情況，則應考慮把與之競爭的新款撤掉或陳列在較一般的位置，并檢討自己的上貨時(shí)間把握。相反，如果根據銷(xiāo)售走勢判斷出還有一定的銷(xiāo)售潛力，則完全可以分析出該款大概還可以銷(xiāo)售多少件，這樣再結合自己的庫存量，進(jìn)行合適的數量快速補貨，以減少缺貨損失。
3、 營(yíng)業(yè)時(shí)間分析。
一般一個(gè)地區的店鋪開(kāi)業(yè)和打烊時(shí)間都是差不多的，但中間的班次安排就可能有所區別。這就要求我們對每個(gè)時(shí)間段對進(jìn)店人數、試穿人數、成交票數和金額等進(jìn)行分析，從而得出哪些時(shí)間段的進(jìn)店率、進(jìn)店試穿率和試穿成交率更高，再根據這一結果對員工班次進(jìn)行調整。比如上午這些因素數據較低而下班前一小時(shí)這些因素數據較高，則可考慮改變全天營(yíng)業(yè)時(shí)間；比如某一時(shí)間段這些因素數據非常集中，則可考慮將最多的員工、精力、促銷(xiāo)等集中在這一時(shí)間段……通過(guò)準確的數據分析來(lái)合理調整工作時(shí)間和工作安排，能有效促進(jìn)員工工作激情和銷(xiāo)售增長(cháng)。
多店之間的服裝銷(xiāo)售數據分析
對于品牌公司、省級代理商或開(kāi)單一品牌多家店鋪的加盟商而言，店鋪之間的銷(xiāo)售對比與貨品調配能有效提升總倉的物流管理能力以及各店銷(xiāo)售水平和解決庫存能力。我們可以通過(guò)某一時(shí)間段內所選定的店鋪之間的銷(xiāo)售/庫存對比分析表格來(lái)做多店之間的服裝銷(xiāo)售數據分析報表。對于銷(xiāo)售/庫存對比表，一般店鋪的選擇是在同一區域內；在款式選擇上一般是上貨時(shí)間差不多。
A款：第一、如果所有的店鋪銷(xiāo)售都不錯，為什么A店鋪銷(xiāo)售不太好？是因為A店鋪當地確實(shí)不喜歡該款的風(fēng)格，還是該款的陳列有問(wèn)題，還是導購在該款的推介上有問(wèn)題……是否需要將該店鋪庫存往其他店鋪進(jìn)行調撥？第二、如果該款的整體銷(xiāo)售都不錯，結合該款的銷(xiāo)售生命周期，總部是否需要繼續下單生產(chǎn)，需要下多少。第三、就目前的總部庫存而言，應該如何給B店鋪和C店鋪進(jìn)行分配，是平均分配，還是先滿(mǎn)足某一家店鋪？
B款：第一、如果A店鋪和B店鋪的銷(xiāo)售庫存存在較大的反差，應考慮將兩店的該款貨品進(jìn)行調配，這樣不但可以提高該款在A(yíng)店的銷(xiāo)售量，而且可以有效除低B款的庫存；第二、如果C店鋪銷(xiāo)售一般，但庫存也較少，其銷(xiāo)售是因為本身訂貨量不足還是本身銷(xiāo)售潛力所致，是否應考慮將總倉庫存再給C店鋪補點(diǎn)貨。當然，在實(shí)際的店鋪之間的銷(xiāo)售/庫存對比分析工作中，還會(huì )出現更多的現象，只要針對不同的現象分析并做出相應對策，對店鋪間的銷(xiāo)售都會(huì )有較大的幫助的。
品牌的市場(chǎng)定位分析
一個(gè)服裝品牌如果沒(méi)有找準自己的定位其招商難度就會(huì )大增，而且很多終端店鋪即使地段、面積等方面在當地都非常一流，卻總是業(yè)績(jì)不好，或從事該品牌的投資回報比過(guò)低，這就是因為對市場(chǎng)定位的把握不夠準確。服裝品牌的定位主要有三個(gè)方面構成。一個(gè)是產(chǎn)品定位，主要包括產(chǎn)品的風(fēng)格和價(jià)格等；由產(chǎn)品定位決定的是品牌的主流顧客群體定位，主要包括顧客群體的年齡、收入、職業(yè)、學(xué)歷等；而顧客群體定位則決定了品牌的市場(chǎng)定位，主要包括城市定位、店鋪地段地位和店鋪面積定位等。把握準確的市場(chǎng)定位對于招商策略和招商計劃的制定和實(shí)施、改善店鋪服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)標準、提高加盟商的投資回報比都是有著(zhù)極其重要的作用的，而準確把握市場(chǎng)定位的唯一可靠依據就是通過(guò)數據的分析。
1、 城市定位分析。
品牌公司總部或省級代理商首先將區域市場(chǎng)進(jìn)行劃分，按市場(chǎng)類(lèi)別分如地級市場(chǎng)、縣級市市場(chǎng)和鄉鎮級市場(chǎng)等；按地理位置分如南方市場(chǎng)、北方市場(chǎng)等。然后按全年計算出分類(lèi)別后的不同市場(chǎng)的投資回報比，這樣便可看出我們的品牌是更適合南方市場(chǎng)還是北方市場(chǎng)，是更適合一線(xiàn)市場(chǎng)還是二級市場(chǎng)，是更適合南方的一線(xiàn)市場(chǎng)還是北方的一線(xiàn)市場(chǎng)……這樣的結果對品牌公司總部或省級代理商的招商策略制定有著(zhù)非常重要的意義，是一個(gè)前期的方向性問(wèn)題。把最適合的市場(chǎng)作為重點(diǎn)拓展市場(chǎng)，對公司總部和終端加盟商的長(cháng)遠擴張和穩定發(fā)展都是非常大的好處。
2、 店鋪定位分析。
某些品牌公司總部或省級代理商在招商時(shí)過(guò)于在乎店鋪面積，認為店鋪面積越大越好，這也是不科學(xué)的。我們應該通過(guò)全年的不同面積段店鋪的投資回報比分析結果來(lái)確定最適合我們品牌的面積段，如60—200平方，300—500平方等。哪一個(gè)面積范圍是盈利最大的，我們在招商的時(shí)候就重點(diǎn)放在這個(gè)面積范圍，如一些好的意向加盟商其店鋪面積不夠我們可以幫助其尋找到達到這個(gè)面積范圍的店鋪，相反如果某位加盟商店鋪面積超出，則可以考慮隔開(kāi)一部分，以保證加盟商單店的最高盈利，從而增強其對公司的信心和忠誠度，并提高了終端店鋪的質(zhì)量。店鋪定位的另一個(gè)因素就是店鋪的形式，主要有沿街店鋪、百貨商場(chǎng)和超市賣(mài)場(chǎng)等，其依據也同樣是分類(lèi)別進(jìn)行盈利分析對比，使得我們的品牌定位與店鋪的面積和店鋪形式定位完全相符。
面向數據流的分析方法 篇4
一、面板數據
面板數據：其有時(shí)間序列和截面兩個(gè)維度，當這類(lèi)數據按兩個(gè)維度排列時(shí)，是排在一個(gè)平面上，與只有一個(gè)維度的數據排在一條線(xiàn)上有著(zhù)明顯的不同，整個(gè)表格像是一個(gè)面板,所以把panel data譯作“面板數據”。但是,如果從其內在含義上講,把panel data譯為“時(shí)間序列—截面數據” 更能揭示這類(lèi)數據的本質(zhì)上的特點(diǎn)。也有譯作“平行數據”或“TS-CS數據（Time Series - Cross Section）”。
線(xiàn)性面板線(xiàn)性面板數據里面各種估計量的關(guān)系，每個(gè)箭頭都是可以證明的，感興趣的可以自己證明：
二、離散選擇模型和受限因變量模型
在實(shí)證微觀(guān)計量經(jīng)濟學(xué)分析當中，我們常常會(huì )碰到這樣一類(lèi)計量經(jīng)濟模型，其中的因變量或者是定性的，或者是取值范圍受到限制。在這兩種情形下，必須要使用特殊的方法才能對這類(lèi)計量經(jīng)濟模型進(jìn)行有效分析，才能獲得其中參數的一致估計。
當因變量是定性的時(shí)候，某些場(chǎng)合我們可以給它賦予諸如LL,,,2,1,0n等數值。但是，前提必須是有意義的.。在實(shí)證微觀(guān)計量經(jīng)濟學(xué)分析當中，我們常常會(huì )碰到這樣一類(lèi)計量經(jīng)濟模型，其中的因變量或者是定性的，或者是取值范圍受到限制。在這兩種情形下，必須要使用特殊的方法才能對這類(lèi)計量經(jīng)濟模型進(jìn)行有效分析，才能獲得其中參數的一致估計。當因變量是定性的時(shí)候，某些場(chǎng)合我們可以給它賦予諸如0,1，...,n...等數值。但是，前提必須是有意義的。二元選擇模型的特點(diǎn)就是其因變量?jì)H有二個(gè)結果。
三、靜態(tài)面板數據
我們一般所說(shuō)的靜態(tài)面板數據模型，是指解釋變量中不包含被解釋變量的滯后項（通常為一階滯后項）的情形。但嚴格地講，隨機干擾項服從某種序列相關(guān)的模型，如AR(1)，AR(2)，MA(1)等，也不是靜態(tài)模型。動(dòng)態(tài)和靜態(tài)模型在處理方法上往往有較大的差異。用靜態(tài)面板數據建立的模型通常有三種，即混合模型、固定效應模型和隨機效應模型。
四、動(dòng)態(tài)面板數據
動(dòng)態(tài)面板數據是研究現象動(dòng)態(tài)行為的一種重要方式，在一個(gè)模型中添加動(dòng)態(tài)因素，是對方程理解上的一個(gè)變化。在方程中添加滯后變量即右邊變量的整個(gè)歷史，所以所觀(guān)測的任何影響都以這個(gè)歷史為條件。假如在面板數據模型右端加入滯后因變量的話(huà)，則模型變?yōu)閯?dòng)態(tài)面板數據模型。
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