多维数据分析在零售连锁销售管理中的应用

论文摘要

零售连锁企业的经营目标是如何获得更好的销售额。一家有数千家门店,经营数千种商品零售连锁如何才能获得更好的销售额。选择什么样商品、在什么地方经营门店、销售趋势如何把握等等,都对零售连锁企业的销售额有着重要的影响。将多维数据分析技术应用到零售连锁销售管理中,使执行人员、管理人员、高层决策者能够从多种角度对企业业务信息进行一致、快速地访问,从而获得对企业经营的深入了解。通过联机分析中的钻取、切片等操作来分析对比不同地区、不同商品的销售数据,发现某些地区、某些商品的销售机会。并通过多维度的分析,发现销售中商品或门店经营的潜在问题与增长点。按分析结果对问题点进行有效控制,对增长点进行有效放大,零售连锁企业可以获得更好的销售额。首先对各地区业务系统中的数据进行清洗、抽取、转换导入总部的多维数据库。在此基础上,通过联机分析处理的钻取、切片、透视等操作对销售数据等进行分析,从中获取时间、地点和产品等多维度的销售信息,发现商品的不同品类在不同类型门店的销售特点,并明确同类商品在同类型门店销售不佳的问题。此外,通过报表制作工具进行分析,并在多维报表的商品维做切片,在时间维和地点维上进行钻取和上卷操作,明确地区销售差异的原因,发现销售增长的潜力。执行人员、管理人员和高层决策者能够从多种角度对企业业务信息进行一致、快速地访问,从而获得对企业经营的深入了解。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 零售连锁企业的销售管理的现状
• 1.2 零售连锁企业销售管理的主要问题
• 1.3 本文的主要内容
• 1.4 本文的篇章结构
• 第二章 多维分析技术基础
• 2.1 多维分析的概念
• 2.1.1 OLAP逻辑概念和典型操作
• 2.1.2 OLAP系统的体系结构和分类
• 2.1.3 OLAP处理的实现方式
• 2.2 多维数据库和报表工具
• 2.2.1 Essbase多维数据库
• 2.2.2 Performance Suite报表工具
• 第三章 零售连锁销售管理数据集市设计
• 3.1 数据集市概念模型设计
• 3.2 逻辑模型的设计
• 3.2.1 逻辑模型
• 3.2.2 构造销售 OLAP立方体
• 3.3 物理模型的设计
• 3.3.1 多维联机分析处理
• 3.3.2 关系联机分析处理
• 3.3.3 混合联机分析处理
• 3.3.4 零售连锁销售数据多维分析物理模型
• 第四章 商品销售的多维分析
• 4.1 使用 OLAP技术分析销售数据
• 4.1.1 钻取
• 4.1.2 切片和切块
• 4.1.3 旋转
• 4.1.4 多维综合分析
• 4.2 销售分析报表发布
• 4.3 零售连锁销售多维分析系统的特点
• 4.4 零售连锁销售多维分析系统的应用价值
• 第五章 结论
• 5.1 与同类系统的比较
• 5.2 不足和展望
• 参考文献
• 致谢