关于业务数据分析的文章，关于专卖店的销售的输单以及专卖店销售库存的数据分析的论文要怎

1，关于专卖店的销售的输单以及专卖店销售库存的数据分析的论文要怎

写作指导： http://www.wsdxs.cn/html/lunwenzhidao

关于专卖店的销售的输单以及专卖店销售库存的数据分析的论文要怎

2，谁那有有关数据分析的论文啊像多元统计回归分析等方面的知识

多元统计分析中的聚类分析法。聚类分析的基本程序是，首先根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量西安产业集群分类研究 (一)方法介绍和数据来源产业集群分类运用的是多元统计分析中... http://www.wsdxs.cn/html/Profession/20090210/30347_2.html

谁那有有关数据分析的论文啊像多元统计回归分析等方面的知识

3，快消行业销售数据的分析

自己公司无论如何组建分析团队，都不可能专业如AC Nielsen等公司。最主要的是老板要这个团队干什么的？一般有以下作用： 1，销售分析，比较自家的销售业绩，按时间，地区，个人，甚至是卖场，经销商，等渠道。 2，竞争对手分析。 3，行业分析，按照收集上来不完全的数据样本，分析该类商品的总体走势 4，SKU分析，哪些品种有潜力受欢迎哪些滞销，哪些是趋势，供市场部使用。 5，渠道库存分析，在临近保质期时，必须促销处理。 6，成本分析，哪些地区是赚钱的，哪些活动是有效的

快消行业销售数据的分析

4，如何写一份销售数据分析关于饭店销售的

模块一、销售员管理概述饭店产品销售与经理经营哲学创新饭店内部销售管理正确处理销售管理中的八大矛盾销售承包管理模块二、销售员管理实务饭店销售队伍建设销售员行动标准策划销售员劳动与酬赏策划销售员培训、评估与考核模块三、销售员形象管理技巧销售员的仪表销售员的个性销售员沟通技巧销售员的态度销售形象自我评估模块四、销售员自我管理技巧销售员心理素质管理销售员时间管理销售员安全管理销售员业务核心要素管理销售员业务流程管理模块五、客户管理技巧客户管理概述大客户管理技巧客户抱怨化解技巧模块六、应收款回款技巧树立回款信念客户资信调查与经营分析应收款回款技巧加强应收款回款的管理工作模块七、销售员接触客户的预备技巧客户搜寻技巧客户资格鉴别技巧接触客户的预备技巧初次接触客户的技巧模块八、销售员销售陈述技巧销售陈述类型销售陈述的内容销售陈述的步骤销售陈述技巧销售陈述成功的原则有效演示的技巧销售员处理客户异议的技巧模块九、饭店专业销售技巧销售员终结成交的技巧现代饭店销售员媒体销售技巧销售员直接邮件广告销售技巧销售员电话销售技巧销售员数据库销售技巧销售员ITERET销售技巧模块十、现代饭店销售员培训技巧销售员培训概述销售员培训计划体系策划销售员培训技巧

搜一下：如何写一份销售数据分析？（关于饭店销售的)

5，数据分析需要掌握哪些知识

一、掌握基础、更新知识。基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。数据库查询—SQL数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。统计知识与数据挖掘你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？行业知识如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：对于A部门，1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。 3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。二、要有三心。 1、细心。 2、耐心。 3、静心。数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。三、形成自己结构化的思维。数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。四、业务、行业、商业知识。当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。 2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。 3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。 4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。

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