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s7-200产品规格及订货数据(正式完整版)

s7-200产品规格及订货数据(正式完整版)
s7-200产品规格及订货数据(正式完整版)

S7-200CN产品规格及订货数据

序号S7-200CN中央处理单元 CPU订货号

1CPU 222 CN DC/DC/DC,8输入/6输出6ES7 212-1AB23-0XB8

2CPU 222 CN AC/DC/继电器,8输入/6输出6ES7 212-1BB23-0XB8

3CPU 224 CN DC/DC/DC,14输入/10输出6ES7 214-1AD23-0XB8

4CPU 224 CN AC/DC/继电器,14输入/10输出6ES7 214-1BD23-0XB8

5CPU 224XP CN DC/DC/DC,14输入/10输出(PNP)6ES7 214-2AD23-0XB8

6CPU 224XPsi CN DC/DC/DC,14输入/10输出(NPN)6ES7 214-2AS23-0XB8

7CPU 224XP CN AC/DC/继电器,14输入/10输出6ES7 214-2BD23-0XB8

8CPU 226 CN DC/DC/DC,24输入/16输出6ES7 216-2AD23-0XB8

9CPU 226 CN AC/DC/继电器,14输入/16输出6ES7 216-2BD23-0XB8序号扩展模块EM CN订货号

1EM 221 CN数字量输入模块,8输入 24V DC6ES7 221-1BF22-0XA8

2EM 221 CN数字量输入模块,16输入 24V DC6ES7 221-1BH22-0XA8

3EM 222 CN数字量输出模块,8输出 24V DC6ES7 222-1BF22-0XA8

4EM 222 CN数字量输出模块,8输出继电器6ES7 222-1HF22-0XA8 5EM 223 CN数字量输入/输出模块,4输入/4输出 24V DC6ES7 223-1BF22-0XA8 6EM 223 CN数字量输入/输出模块,4输入 24V DC/4继电器输出6ES7 223-1HF22-0XA8 7EM 223 CN数字量输入/输出模块,8输入/8输出 24V DC6ES7 223-1BH22-0XA8 8EM 223 CN数字量输入/输出模块,8输入 24V DC/8继电器输出6ES7 223-1PH22-0XA8 9EM 223 CN数字量输入/输出模块,16输入/16输出,24V DC6ES7 223-1BL22-0XA8 10EM 223 CN数字量输入/输出模块,16输入 24V DC/16继电器输出6ES7 223-1PL22-0XA8 11EM 223 24V DC数字量组合模块,32输入/32输出6ES7 223-1BM22-0XA8 12EM 223 24V DC数字量组合模块,32输入/32个继电器输出6ES7 223-1PM22-0XA8 13EM 231 CN模拟量输入模块,4输入6ES7 231-0HC22-0XA8 14EM 231 CN 2路输入热电阻6ES7 231-7PB22-0XA8 15EM 231 CN 4路输入热电偶6ES7 231-7PD22-0XA8 16EM 232 CN模拟量输出模块,2输出6ES7 232-0HB22-0XA8 17EM 235 CN模拟量输入/输出模块,4输入/1输出6ES7 235-0KD22-0XA8序号SIMATIC S7-200 中央处理单元CPU订货号

1CPU 221 DC/DC/DC,6输入/4输出6ES7 211-0AA24-0XB0 2CPU 221 AC/DC/继电器,6输入/4输出6ES7 211-0BA23-0XB0 3CPU 222 DC/DC/DC,8输入/6输出6ES7 212-1AB23-0XB0 4CPU 222 AC/DC/继电器,8输入/6输出6ES7 212-1BB23-0XB0 5CPU 224 DC/DC/DC,14输入/10输出6ES7 214-1AD23-0XB0 6CPU 224 AC/DC/继电器,14输入/10输出6ES7 214-1BD23-0XB0 7CPU 224XP DC/DC/DC,14输入/10输出6ES7 214-2AD23-0XB0 8CPU 224XPsi CN DC/DC/DC,14输入/10输出(NPN)6ES7 214-2AS23-0XB0 9CPU 224XP AC/DC/继电器,14输入/10输出6ES7 214-2BD24-0XB0 10CPU 226 DC/DC/DC,24输入/16输出6ES7 216-2AD23-0XB0 11CPU 226 AC/DC/继电器,24输入/16输出6ES7 216-2BD23-0XB0

扩展模块EM订货号

1EM 221 数字量输入模块,8输入 24V DC6ES7 221-1BF22-0XA0 2EM 221 数字量输入模块,8输入(交流120/230V AC)6ES7 221-1EF22-0XA0 3EM 221 数字量输入模块,16输入 24V DC6ES7 221-1BH22-0XA0 4EM 222 数字量输出模块,8输出24V DC6ES7 222-1BF22-0XA0 5EM 222 数字量输出模块,8输出继电器6ES7 222-1HF22-0XA0 6EM 222 数字量输出模块,8输出(交流120/230V AC)6ES7 222-1EF22-0XA0 7EM 222 数字量输出模块,4输出 24V DC 5A6ES7 222-1BD22-0XA0 8EM 222 数字量输出模块,4输出继电器 10A6ES7 222-1HD22-0XA0 9EM 223 数字量输入/输出模块,4输入/4输出 24V DC6ES7 223-1BF22-0XA0 10EM 223 数字量输入/输出模块,4输入 24V DC/4继电器输出6ES7 223-1HF22-0XA0 11EM 223 数字量输入/输出模块,8输入/8输出 24V DC6ES7 223-1BH22-0XA0 12EM 223 数字量输入/输出模块,8输入 24V DC/8继电器输出6ES7 223-1PH22-0XA0 13EM 223 数字量输入/输出模块,16输入/16输出 24V DC6ES7 223-1BL22-0XA0 14EM 223 数字量输入/输出模块,16输入 24V DC/16继电器输出6ES7 223-1PL22-0XA0 15EM 233 数字量输入/输出模块,32输入 24V DC/32输出6ES7 223-1BM22-0XA0 16EM 233 数字量输入/输出模块,32输入 24V DC/32 继电器输出6ES7 223-1PM22-0XA0 17EM 231 模拟量输入模块,4输入6ES7 231-0HC22-OXA0 18EM 231 模拟量输入模块,8输入6ES7 231-OHF22-0XA0 19EM 231 2路输入热电阻6ES7 231-7PB22-0XA0 20EM 231 4路输入热电阻6ES7 231-7PC22-0XA0 21EM 231 4路输入热电偶6ES7 231-7PD22-0XA0 22EM 231 8路输入热电偶6ES7 231-7PF22-OXA0 23EM 232 模拟量输出模块,2输出6ES7 232-0HB22-0XA0 24EM 232 模拟量输出模块,4输出6ES7 232-0HD22-0XA0 25EM 235 模拟量输入/输出模块,4输入/1输出6ES7 235-0KD22-0XA0 26EM 241 调制解调器模块6ES7 241-1AA22-0XA0 27EM 253 定位模块6ES7 253-1AA22-0XA0 28EM 277 Profibus-DP模块6ES7 277-0AA22-0XA0 29CP 243-1以太网模块6GK7 243-1EX00-0XE0 30CP 243-1 IT版以太网模块6GK7 243-1GX00-0XE0 31CP 243-2 AS-i接口模块6GK7 243-2AX01-0XA0序号卡和电缆订货号

1MC 291,32K×8 EEPROM 存储盒6ES7 291-8GE20-0XA0 2存储卡,64Kbytes6ES7 291-8GF23-0XA0 3存储卡,256Kbytes6ES7 291-8GH23-0XA0 4CC292,CPU 22×时钟/日期电池盒6ES7 297-1AA20-OXA0

5新CPU 221和222时钟卡(包括电池卡功能):新时钟卡只能在新一代CPU

中工作,新时钟卡不能在第二代CPU中工作,原时钟卡不能在新一代CPU

中工作。

6ES7 297-1AA23-0XA0

6BC293,CPU 22×电池盒6ES7 291-8BA20-0XA0 7扩展电缆,I/O扩展,0.8米,CPU 22*/EM6ES7 290-6AA20-0XA0

8编程通讯电缆,PC/PPI,RS232/485转换,带光电隔离,最大187.5K波特率,

支持多主站

6ES7 901-3CB30-0XA0

9编程通讯电缆,PC/PPI,USB/RS485转换,带光电隔离,最大187.5K波特率,

支持多主站

6ES7 901-3DB30-0XA0

序号编程软件订货号

1STEP 7-Micro/Win 32(v4.0)单用户授权(包含SP6升级包)6ES7 810-2CC03-0YX0 2STEP 7-Micro/Win32(v4.0)升级授权6ES7 810-2CC03-0YX3 3PC ACCESS V1.0(Single license f.1 installation6ES7 840-2CC01-0YX0 4PC ACCESS V1.0(Multicopy license)6ES7 840-2CC01-0YX1 5STEP 7-Micro/Win Add-on:step 7-Micro/Win 32指令库,V1.1(CD-ROM)6ES7 830-2BC00-OYX0序号电缆,网络连接器,中断器订货号

1MPI电缆6ES7 901-0BF00-0AA0 2profibus_电缆6XVI 830-0AH10

3网络总线连接器,带编程口,垂直电缆出线6ES7 972-0BB11-0XA0 4网络总线连接器,不带编程口,垂直电缆出线6ES7 972-0BA11-0XA0 5网络总线连接器,不带编程口,35度垂直电缆出线6ES7 972-0BA40-0XA0 6网络总线连接器,带编程口,35度垂直电缆出线6ES7 972-0BB40-0XA0 7CPU 22X/EM 端子连接块,7个端子,可拆卸6ES7 292-1AD20-0AA0 8CPU 22X/EM 端子连接块,12个端子,可拆卸6ES7 292-1AE20-0AA0 9RS-485 IP20 中继器,隔离6ES7 972-0AA00-0XA0序号附件订货号

1接地端子,10个6ES5 728-8MA11

2现场接线端子排,12个端子(用于CPU 221,CPU 222)10个/包6ES7 290-2AA00-0XA0 3备用端子盖板(1套),包括各种CPU和扩展模块6ES7 291-3AX20-0XA0 48个端子数字量输入模拟开关,用于CPU及扩展模块6ES7 274-1XF00-0XA0 514个端子数字量输入模拟开关,用于CPU及扩展模块6ES7 274-1XH00-0XA0 624个端子数字量输入模拟开关,用于CPU及扩展模块6ES7 274-1XH00-0XA0序

显示操作面板HMI订货号

1TD400C蓝色背光LCD,4行文本显示器,可自定义前面板6AV6 640-0AA00-0AX0 2K-TP 178micro 5.7,单色,6个功能键,触摸屏6AV6 640-0DA11-0AX0 3OP 73micro 3"LCD,单色,薄膜键盘6AV6 640-0BA11-0AX0 4OP 73 3"LCD,160×48像素,单色,8个系统键,4个功能键6AV6 641-0AA11-0AX0

5OP 77B 4.5"LCD,160×48像素,单色,23个系统键,8个功能键(4个LED),

1024KB内存

6AV6 641-0CA01-0AX0

6TP 177micro 5.7",STN,显示320×240像素,触摸屏,256KB内存6AV6 640-0CA11-0AX0 7TP 177A 6 mono 5.7",单色6AV6 642-0AA11-0AX0 8TP 177B DP 6 mono 5.7",单色,2MB用户内存6AV6 642-0BC01-1AX0 9TP 177B PN/DP 6 color 5.7",256色,2MB用户内存6AV6 642-0BA01-1AX0 10OP 177B DP 6 mono 5.7",单色,2MB用户内存6AV6 642-0DC01-1AX0 11OP 177B PN/DP 6 color 5.7",256色,2MB用户内存6AV6 642-0DA01-1AX0

12OP 277-6 TFT 5.7",256色,4MB用户内存6AV6 643-0BA01-1AX0 13TP 277-6 TFT 5.7",256色,4MB用户内存6AV6 643-0AA01-1AX0 14MP 277-8 Touch TFT 7.5",64K色,480×640像素,6MB用户内存6AV6 643-0CB01-1AX1

15MP 277-8 Keys 7.5",64K色,38个系统键,26个功能键(8LED),6MB用

户内存

6AV6 643-0DB01-1AX1

16MP 277-10" Touch 10.4,64K色,6MB用户内存6AV6 643-0CD01-1AX1

17MP 277-10" Keys 10.4,64K色,38个系统键,36个功能键(28LED),6MB

用户内存

6AV6 643-0DD01-1AX1

18Wincc flexible 2007 中国标准版组态软件6AV6 612-0AA31-2CA8 19Wincc flexible 2007 亚洲高级版组态软件6AV6 613-0AA11-2CA5

影响服装店销售业绩之销售数据分析

[管理心得] 影响服装店销售业绩之销售数据分析 在服装店铺的经营管理过程中,会产生大量的与服装营销有关的数据信息,这些数据信息是服装店铺研究服装市场营销规律,制定订货、补货、促销计划,调整经营措施的基本依据。随着资讯科技的发展,服装企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网,在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。Excel软件也有着强大的数据分析功能。相反,更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据(如日报表、月报表等)都没有,甚至上月销售多少都不知道,有些是有数据却仅仅作为摆设,并没有去作以分析和应用。加强营销数据的采集与管理,并进行合理、正确、有效的实时性分析,有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性,形成科学营销的新理念,提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。 一、店铺销售数据分析的作用。 1、有助于正确、快速的做出市场决策。$ j; }5 g! p, L0 j; i& M 服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中,只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律,才能根据消费者对营销方案的反应,迅速调整产品组合及库存能力,调整产品价格能力、改变促销策略,抓住商机,提高商品周转速度,减少商品积压。" _- D$ O- o; a. I' y& d 2、有助于及时了解营销计划的执行结果。 详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证,而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对服装销售数据的分析,可及时反映销售计划完成的情况,有助于营业人员分析销售过程中存在的问题,为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。 3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。8 `6 C2 K: h% O3 Q& h 数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的,缺少数据管理和交流,往往会出现经营失控,如货品丢失等。而店与店之间的数据交流的缺乏,更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。1 m" ?1 ~6 A; n* t 二、单店货品销售数据分析。 1、畅滞消款分析。 畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式,而滞消款则相反,是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数(即原订货加上可以补上的货品数量的总和)有关,比如某款销售非常好,但当初订货非常少,也无法补的到货,这样在很短的时间内就销售完了,其总销售数量并不大,那么也不能算是畅消款,因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上,从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握,多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助,在对相同类别的款式的销售进行对比后,再结合库存,可以判断出需要补货的量,以快速补货,可以减少因缺货而带来的损失,并能提高单款的利润贡献率;畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度,如某款订货数量较多,销售却较少的情况下,则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款;畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销,以加速资金回拢、减少库存

spss的数据分析报告范例

关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍: 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表,其中共包含七变量,分别是:年龄,为三类变量;性别,为二类变量(0代表女,1代表男);收入,为一类变量;旅游花费,为一类变量;通道,为二类变量(0代表没走通道,1代表走通道);旅游的积极性,为三类变量(0代表积极性差,1代表积极性一般,2代表积极性比较好,3代表积极性好 4代表积极性非常好);额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析,以了解该地区上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基 本状况的统计数据表,在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析,从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先,对该地区的男女性别分布进行频数分析,结果如下 性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0

性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明,在该地区被调查的359个人中,有198名女性,161名男性,男女比例分别为44.8%和55.2%,该公司职工男女数量差距不大,女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析,结果如下表: 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析,结果如下表:

销售数据统计分析

普康近三年国内血球销售数据统计分析报告最近对公司近三年来国内血球销售情况进行了数据统计。相比于2011、2012年的销售额,2013年的销售额比前两年有所增长。2013年销售业绩截止到5月份一共出货577台,其中第一季度出货数为:337台,为今年的销售工作带了“开门红”。今年内销售额要求达到两千台的标准,而前5个月的数据远未达到我们的要求。因此我们需要在下半年持续发力。 一、整体销售趋势行业分析 1、任务量分析: A、按季度划分: 针对2013年的任务量,两千台的销售额。如将两千台的销售额按季度进行划分,每季度的任务量应该在500台。按百分比进行统计,每季度的销售后应为25%。而截止到五月份,2013年销售额只有577台,第一季度为337台,第一季度销售额仅为全年的:20%,低于预期销售5%。按滚动方式,将5%滚动到第二季度,第二季销售额应为30%。但截止到五月份,第二季度的销售额为:240台,因此6月份我们的销售额应达到423台方可完成上半年的销售任务。 B、按月份划分: 如按月份划分平均分配,2013年我们的销售额情况如下: 其中2月放假时间长,因此销售额适当减少;12月份临近放假,因此销售量适当减少。 根据以上数据结合我公司2013年实际销售情况,6-12月我们的销售任务非常艰巨。 2、产品结构分析: 2013年我们对产品质量进行全面提升,血球产品在行业内来说,各方面反映均占优等的。质量稳定,性能可靠,如不出现批量性的质量问题,我们产品是非常稳定的。据目前销售出去的仪器整体情况来看,终端用户反映也很不错。有了不错的口碑、稳定的质量。因此我们下一步要进行全面销售。 3、价格体质: 今年我们主要人用仪器主要投放型号为:PE-6100型号,动物使用型号主要投放型号为:PE-6800VET。相对于2011年和2012年在产品在性能上有了很大的提升,原来的单通道改成了目前的双通道产品,速度和性能各方面都有了提升。但是在价格上2013年的产品价格同

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路 在采购过程中,数据分析具有极其重要的战略意义,是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析,是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程,以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前,最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程: 1、为什么分析? 首先,你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如,什么类型的 客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合 目标反复返工,这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁? 要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结 果是差别非常大的。 3、想达到什么效果? 通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。例 如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最 大化原则。通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必 要了。 4、需要哪些数据? 采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?采购总额?零部件行业竞争

度?货款周期?采购频次?库存备货数?客户地域因子?客户规模?等等列一个表。避免不断增加新的因子。 5、如何采集? 数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。 6、如何整理? 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。 7、如何分析? 整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。 8、如何展现和输出? 数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表: (1)折线图:合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。

数据库-教材订购系统

《数据库原理》课程设计报告 题目: 姓名: 学号: 专业班级: 指导老师: 年月日

摘要 /*(300字左右,宋体,五号)课程设计内容摘要主要是对撰写过程中实践、实验、研究的内容、方法和得到的主要结果的完整概括。 关键词: /*(3 – 5个,各个词之间用“;”分割,宋体,五号,黑色)*/

目录 第1章引言 (4) 1.1 项目背景 (4) 1.2 项目定义 (4) 1.3 开发环境 (4) 第2章需求分析 (5) 2.1 需求分析的目标与任务 (5) 2.1.1 信息需求 (5) 2.1.2 处理需求 (5) 2.1.3 安全性和完整性要求 (5) 2.2 需求分析阶段成果 (6) 2.2.1 学校教材订书系统的业务流程图 (6) 2.2.2 学校教材订书系统系统的功能模块图: (7) 2.2.3 学校教材订书系统系统的数据字典 (7) 第3章概念设计 (19) 3.1 概念设计的目标与任务 (19) 3.2 阶段结果 (19) 3.2.1 属性与实体 (20) 3.2.2 各子系统与分E-R图 (21)

3.2.3 合并各分E-R图,得到总E-R图 (22) 第4章逻辑设计 (23) 4.1 逻辑设计的任务和目标 (23) 4.2 阶段结果 (23) 4.2.1 将E-R图转换为关系模型 (23) 4.2.2 模型优化 (24) 4.2.3 数据库模式定义 (24) 4.2.4 用户子模式定义 (28) 第5章物理设计 (30) 5.1 物理设计阶段的目标与任务 (30) 5.2 阶段结果: (30) 5.2.1 存取方法设计 (30) 5.2.2 存储结构的设计 (31) 5.2.3 评价物理结构 (31) 第6章数据库实施阶段 (32) 6.1 建立数据库、数据表、视图、索引 (32) 6.1.1 建立数据库 (32) 6.1.2 建立数据表 (32) 6.1.3 建立视图 (33) 6.1.4 建立索引 (33)

店铺销售数据分析

服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具,为表格——日报、周报、月报、季报,最常见的是日报表、周报表。 例如:某服装店铺的销售日报表(通类规范报表) 在这张销售日报表中,完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格,以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员,拿到这张表格后,首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态?库存的货量偏多还是偏少?然后关注今日销售的金额是上升还是下降?与同期数据对比并结合天气状况是否正常?如果不正常(无论是销售减少/销售增加)分析具体原因?今日销售的件数是多少?结合销售金额,分析其销售的平均单价,属于低/高/中等价位线?分析原因?再分析具体销售的明细,如:畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存,根据销售趋势和未来天气的预测,确定畅销款的补货情况,并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了,并有效补充货源,进一步提升店铺的销售。 例如:某服装店铺,(经营面积80平米)夏季产品平均价位在500-800元,时尚风格定位。8月25日:销售6080元,销售件数46件,当日进货

350件,店铺现库存1200件;其中销售排名第1的是:M601890,白色,225元/件,销售5件。 从当日销售的平均价位线来看,6080/46=132元,而本身的定位是500-800元,可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间,货品的充足很关键,在80平米的店铺库存1200件,那么1200/80=15件,即每平方米的货品量15件,此数量应该是十分充足的。 在促销活动中,服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看,在1200件货品中,最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大,并且各款式销售比较平均?需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量,铺货的结构是否合理? 从畅销前10名,可看出销售比较集中的价位线是什么?再对应该店铺现有货品的价位线进行分析,如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上,基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型,再查店铺的库存数量,是否缺码断货?按照现销售速度,预测该库存能维持几天的销售? 对应平销的产品,尽量让畅销产品带动平销产品,即:选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。

物流系统订单模块数据库设计报告

数据库实验报告物流管理系统订单模块

第一章系统概述 该物流管理系统是对物流公司业务的统一信息化管理,提供在线服务。订单模块实现了业务订单的新增,查询,修改,删除等功能。用户可以以会员身份或者游客身份登陆公司网站进行网上下单,当完成订单之后可根据系统提供的订单号进行订单状态的查询。公司员工需要对订单审核确认,进行删改查等管理操作。 该系统是B\S结构,运用MVC模式基于J2EE平台开发的,使用Oracle数据库。我负责的是订单模块的需求分析,系统设计,数据库设计,编码和测试。 该系统所使用的开发工具有:MyEclipse,Tomcat,Rational Rose ,PowerDesigner,PL/SQL等。 第二章系统设计 2.1订单模块功能设计 1.网上下单 本系统是BS结构的WEB系统,我们通过在线方式新增订单。 2.订单审核 因为是物流系统,在网上下单之后,顾客需要将货物送至配送点,经过工作人员审核,才能最后完成一份订单。 3.订单查询 查询功能支持模糊查询,多条件查询。可以满足顾客及工作人员的需要。4.订单管理 管理功能包括:查看明细,修改,删除。 2.2业务逻辑设计 类图如下所示(本部分不是此次作业重点,这里不再过叙述类图的设计):

第三章 数据库设计 3.1 概念模型 本系统模块包含的实体有:订单基本表,订单信息表,订单状态表,货 物表,交接单,配送点。 1. 各实体ER 图如下图3-1到图3-6所示。 图 3-1订单基本表实体E-R 图

图3-2订单信息表实体E-R图 图3-3订单状态表实体E-R图

图3-4 货物表实体E-R图 图3-5 交接单实体E-R图 图3-6 配送点实体E-R图

2019年统计学数据分析报告

统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 (一)调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向,分析并研究各意向的分布情况; (2)在专业,性别,家庭因素,个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究,探究这些因素对于毕业意向分布的影响。(3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因; (二)调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上,在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查,进而对整体进行推断。 (三)调查的组织和实施方法 获取资料的方法:问卷法、文献法本小组采用的基本方法为问卷法,发放问卷60份,收回问卷54份。辅助方法为文献法,通过图书馆和网络获取相关背景资料,对研究素材进行丰富和补充。调查方法:抽样调查抽样方法:分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别,然后从各个类别中随机抽取组成样本,用于对整体进行推断。数据资料整理结果如下:

在全部被调查对象中,男生23人,占43%,女生31人,占57%,金融学18人,占总体1/3,信用管理18人,占总体1/3,金融工程18人,占总体1/3。选择考研的有14人,占总体的26%。选择出国深造的有1人,占总体的2%。选择自主创业的有3人,占总体6%。选择直接就业的有29人,占总体54%。选择考公务员的有7人,占总体12%。 (四)调查时间和调查期限 调查时间:20XX年5月9日 调查期限:20XX年5月9日―20XX年5月14日(五)调查项目和调查表 调查项目:性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势调查表如下: 二、统计数据的整理和分析 (一)总体分布情况与相关分析 根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下: 由上表可以得到以下结论: 选择直接就业的人数占总体的比例最大,占总体的54%其次是选择考研和考公务员,分别占总体的26%和12%。 选择出国深造和自主创业的人数最少,只占总体的2%和6%。可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面,而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路

【采购】采购数据分析的8个流程与常用 7个思路 在采购过程中,数据分析具有极其重要的战略意义,是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析,是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程,以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前,最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、数据分析八流程: 1、为什么分析? 首先,你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的。比如,什么类型的 客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合 目标反复返工,这个过程会很痛苦。 2、分析目标是谁? 要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结 果是差别非常大的。 3、想达到什么效果? 通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。例 如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最

大化原则。通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必 要了。 4、需要哪些数据? 采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?采购总额?零部件行业竞争度?货款周期?采购频次?库存备货数?客户地域因子?客户规模?等等列一个表。避免不断增加新的因子。 5、如何采集? 数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分 析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。 6、如何整理? 整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练 使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二, 避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据 量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。 7、如何分析? 整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?这个是很考验逻辑思维和推 理能力的。同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对 采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。首先 是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实 践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足 业务,用数据来驱动增长。

服装进销存销售数据分析

[原创] 服装进销存销售数据分析 对服装店铺销售数据进行分析是研究服装市场营销规律,制定订货、补货、促销计划,调整经营措施的基本依据,有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性,形成科学营销的新理念,提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力 一、服装销售数据分析报表的作用。 1、有助于正确、快速的做出市场决策。 服装销售有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中,只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律,才能根据消费者对营销方案的反应,迅速调整产品组合及库存能力,调整产品价格能力、改变促销策略,抓住商机,提高商品周转速度,减少商品积压。 2、有助于及时了解营销计划的执行结果。 详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证,而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过服装销售数据分析报表,可及时反映销售计划完成的情况,有助于分析销售过程中存在的问题,为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。 3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。 数据的管理与交流是服装信息化管理正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的,缺少数据管理和交流,往往会出现经营失控。而店与店之间的数据交流的缺乏,更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。 二、单店服装销售数据分析报表。 1、畅滞消款分析。 畅滞消款分析是单店服装销售数据分析报表中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式,而滞消款则相反,是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数(即原订货加上可以补上的货品数量的总和)有关,比如某款销售非常好,但当初订货非常少,也无法补到货,这样在很短的时间内就销售完了,其总销售数量并不大,那么也不能算是畅消款,因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上,从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握,多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助,在对相同类别的款式的销售进行对比后,再结合库存,可以判断出需要补货的量,以快速补货,可以减少因缺货而带来的损失,并能提高单款的利润贡献率;畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度,如某款订货数量较多,销售却较少的情况下,则首先应

统计学数据分析报告记录

统计学数据分析报告记录

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统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 (一)调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向,分析并 研究各意向的分布情况; (2)在专业,性别,家庭因素,个人因素等方面对毕业意向的分布进行研 究,探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因; (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上,在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查,进而对整体进行推断。 (三)调查的组织和实施方法获取资料的方法:问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法,发放问卷60份,收回问卷54份。 辅助方法为文献法,通过图书馆和网络获取相关背景资料,对研究素材进行丰富和补充。 调查方法:抽样调查 抽样方法:分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别,然后从各个类别中随机抽取组成样本,用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下:

在全部被调查对象中,男生23人,占43%,女生31人,占57%,金融学18人,占总体1/3,信用管理18人,占总体1/3,金融工程18人,占总体 1/3。选择考研的有14人,占总体的26%。选择出国深造的有1人,占总体的2%。选择自主创业的有3人,占总体6%。选择直接就业的有29人,占总体54%。选择考公务员的有7人,占总体12% 。 (四)调查时间和调查期限 调查时间:2016年5月9日 调查期限:2016年5月9日―2016年5月14日 (五)调查项目和调查表 调查项目:性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下: 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析

销售人员应有的数据敏感性与数据分析力

销售人员应有的数据敏感性与数据分析力 当市场竞争已经趋于同质化,当数据库营销已经成为一种趋势,当销售人员的级别日益提高,当你所接触的数据越来越多,市场对销售人员的销售数据分析能力的要求也越来越高。新时代的精益化营销给销售人员提出了更高的要求,要求一名合格的销售人员必须具有强烈的数据敏感性与较强的数据分析能力。 作为一名销售人员,无论你处于那一级别,你都必须面对库存、出货、费用、促销等一系列销售数据,这些数据可能健全、准确,也可能出现残缺、虚假等现象,销售人员如何识别、利用这些的销售数据,并通过这些销售数据的有效利用与精确分析,实现对市场的准确判断,对销售的有效预测,对产品的有效推广,已经成为销售人员必须具备的一项基本功。 根据市场销售需要,市场人员所应掌握的销售数据包括:产品库存数据、出入库数据、终端销售数据、渠道细分数据、费用投入产出数据等。而且这些数据中还必须包含着许多子数据。比如:产品库存数据就必须包含各产品单品项库存及单品占总库存比例等数据,出入库数据就必须包含单品的出库数量以及产品的区域流量等数据,终端销售数据必须包含各零售终端的整体销售数据及单品销售、库存等数据,渠道细分数据必须包含大型零售终端、通路终端以及特殊渠道等数据,费用投入产出数据包括广告的投入产出数据、促销投入产出数据、陈列投入产出数据、人员投入产出数据等多个方面。 销售人员应有的数据敏感性与数据分析力是指销售人员要善于进行相关数据的统计与整理,并从现有的数据分析中发现市场问题、挖掘市场潜能的能力。它包括具体两个方面的能力:一是对相关数据的统计及整理能力;二是对数据的分析及运用能力。 对数据进行准确的分析、评估与运用的前提是对市场数据进行准确的统计、汇总、细分,建立完善的数据库。CRM系统的实施就是一项数据库建立的过程,销售人员不可能建立全面CRM数据管理体统,但是销售人员必须掌握与自身日常销售相关的几组数据,并能够通过对这些数据准确的细分与整理做出相应的市场分析与判断。 销售人员要实现对常见数据的统计与分析,必须有效掌握对几个常见销售表格的熟练掌握与运用。一线销售常用的数据统计及分析表格主要包括:产品的进销存记录表、品项销售增长分析、公司/品牌周期品项销售分析表、品项赢利能力分析表、费用投入产出效果评估表。具体表格格式及使用说明如下:

订货管理系统数据库设计说明

订货管理系统数据库设计 1.需求分析 1.1背景 商业企业中,货物销售时,订购是关键的环节。它直接关系到企业的销售业绩,而在一个企业中,销售是关系到企业生存的关键。随着时代的发展,货物订购仅靠人力手工完成已经无法满足企业发展的需要。而对商业企业来说,只有订货量越多的时候,才可能产生更多的利润。使用订货管理系统来协助销售部门管理订单成为提高部门效率成为必须。 1.2客户需求 (1)订货系统可以帮助销售部门得到正确的订货。正确的订货有以下好处: 1.保证销售; 2.保证毛利; 3.保证顾客满意; 4.维护企业形象; (2)相对于系统订货方式,手工订货常常产生错误的订货,这些订货信息给企业带来了损失: 1.缺货,损失销售,损失利润; 2.库存积压,资产资金周转慢,占据有效的仓库容量; 3.增加员工的劳动量,增加盘点难度; 4.库存维持成本增加,损耗增加; (3)企业要求开发的订货管理系统能够达到一定的标准,让订货行为变得准确可靠,并且系统能提供给部门提供相应的信息服务,为销售计划提供参考: 1.准确的系统(ETP)库存与实际库存一致; 2.库存均为有效可销售库存(耗损品除外); 3.计算订货,送货周期和订货数量(经济批量订货法); 4.设立科学,浮动的最低库存;

5.考虑现有库存和在途送货量; 6.考虑促销和价格竞争因素; 7.考虑节日因素; 8.考虑商品成本因素; 9.考虑市场期货因素; (4)很多的因素决定了订货的种类,数量,时间和密度,正确的订货能够有效的帮助企业赢利.并且好的订货系统能够监控订货的合理性. 1.好的订货管理系统=好的销售+好的利润+好的顾客效益! 2.订货是销售部门主管义不容辞的责任! 1.3功能需求 系统应该主要完成三种订购方式的处理工作,这三种方式分别是订购,网上订购和当面订购。以下对这三种订购方式进行分析。 (1)订购时由销售部门相关人员对容进行记录,得到客户要订购的货物的详细情况,这些情况应该覆盖货物订单的容,货物订单的容由相关人员进行填写,并填进系统数据库,系统通知发货部门可以发货,并给发货部门一订货合同,其容包括发送的货物,发货的地点,收货人,时间,无人认领的处理方法等订货时的约定信息等容,在收货人取得货物,交付货款后需要在订货合同上签字确认。

统计年报分析报告

***统计年报分析报告 基层统计工作担负着为上级党政决策提供科学依据,为社会经济发展提供优质服务的神圣使命,是国家统计最基本的根基。2014年我办事处统计工作在市委、市政府的正确领导下和上级各单位的精心指导及有关部门的密切配合下,以践行党的群众路线重要思想作为统计工作的出发点和落脚点,紧紧围绕统计和党工委的中心工作,开拓创新,狠抓落实,工作取得了新的成绩。充分发挥了统计信息、咨询和监督的整体功能,为我市社会经济发展作出了应有的贡献。 近年来,我办事处经济发展态势虽然平稳增长,特备是在第三产业发展方面取得了较好的成绩,但与周边乡镇相比,在工业经济发展增速方面还有一定的差距。 一、企业发展方面 主要是工业发展空间不足。与豫龙镇相比,我办事处位臵处于我市的城区地带,现已无可发展工业企业的空间,我办管辖范围已全部处于城控区域内,陇海线以南全部都规划为商住用地,工业用地仅有道北建设路京城路以西的部分土地,新上企业已没有土地可用。造成规模工业总产值、规模工业增加值、工业企业固定资产投资严重不足,从而影响了财政总收入等方面的落后。 2、是部分工业企业由于受到环境污染因素或城中村改造的影响将逐步减少。我辖区工业企业主要以磨料、服装、

食品和机械加工为主导产业。辖区原有磨料磨具企业**市新型氧化铝有限公司、**崟城磨料磨具有限公司、**玉发磨料磨具有限公司、**铝城三星白刚玉厂、**信宇磨料有限公司、河南宏鑫隆磨料磨具有限公司、**市特耐磨料有限公司、**市泰和刚玉有限公司等11家规模以上企业。大部分都建设于1995-1998年左右。2000年左右**玉发磨料磨具有限公司为亚洲产量最大的白刚玉生产销售厂家,在玉发公司为龙头的带领下占据了我国70%以上的白刚玉市场。办事处在2007年关停了达不到要求的**市小天鹅磨料有限公司等3家刚玉企业,2009年又关停了**市鑫源磨料有限公司,2010年关停了**银竹冶炼有限公司,2011年关停了**市太和刚玉有限公司,2012年关停了**特耐磨料有限公司,目前仅有4家2000年以前建设的刚玉企业还在辖区生产,由于一电厂的完全停产,由于我市的电价政策变化,(企业目前电价为0.69元/度,加基本电价为0.72-0.73元/度,上街区企业为0.45-0.47元/度)企业产品逐渐失去市场竞争力,企业都有外迁的意向。辖区刚玉企业完全享受不到优惠电价,并且上街区企业还有峰谷电价的优惠措施,这些企业均在上街或上街邻近的区域建有新厂或分厂,由于企业注册地在我辖区,统计数字还稍偏大,我辖区冶炼已完全停产,仅靠买来冶炼好的刚玉块粉碎制沙来维持经营,真实产值逐年下降,但统计数字逐年累加。磨料企业统计数字除玉发磨料是企业填报的之外,其余几家统计产值均在4亿元以上,有的突破5亿

订货数据库设计

课程设计 题目订货数据库设计 学院计算机科学与技术 专业 班级 姓名 指导教师唐祖锴 2013 年 1 月9 日

课程设计任务书 学生姓名:专业班级: 指导教师:唐祖锴工作单位:计算机学院 题目:订货数据库设计 初始条件: 在一个订货系统的数据库中,存有顾客、货物和订货单的信息。 ●顾客(顾客号、收货地址、赊购限额、余额、折扣) ●订货单(顾客号、收货地址、订货日期、订货细则) ●订货细则(货物号、订货数量) ●货物(货物号、制造厂商、厂商的实际存量、最低存货量、货物描述)要求完成的主要任务: 1.根据上述的初始条件,进行调查分析并设计适当的属性。设计一个订货数据 库,DBMS可选Ms SQL Server、Access、VFP等。 2.完成课程设计说明书,其格式遵守学校今年的新规定。主要内容包括:需求 分析,概念设计,逻辑设计,物理实现等。 3.基于该数据库,最好实现一个或多个应用程序(自己确定功能),程序设计 语言(工具)任选。这一项是选作,不作硬性要求。 时间安排: 本学期第18周: 1.消化资料、系统调查1天 2.系统分析1天 3.总体设计,实施计划2天 4.撰写报告1天 指导教师签名:年月日 系主任(或责任教师)签名:年月日

订货数据库设计 1.需求分析: 1.1功能需求: 需求分析的任务是调查应用领域,对应用领域中各种应用的信息要求和操作要求进行详细分析,形成需求分析说明书。 有人说订货的好坏,决定了当季销售业绩的一半。订货一方面可以保证我们发货的总量维持不变,公司所发货品总数即为销售总数,这样可以为公司控制货品销售争取主动,能够较准确地掌控生产与库存总量;另一方面可以控制一定量的滞销款返回以促进其销售,为公司疏缓库存压力。 订货过程随之产生大量的数据和订单,如何管理纷繁复杂的客户和订单关系的问题随之而来,现代化企业的订单管理,需要借助数据库软件高效率地进行,以替代传统的手工方式管理订单文件档案的效率不高的方式。运用数据库软件进行订单管理,有许多优点:效率高,保密性好,减少了订单管理者的工作量和劳动强度。将产生的大量数据保存至数据库,这给订单信息的查找,更新和维护都带来了不少便利,节省了人力和物力。 根据对订货数据库功能的需求我制定了订货数据库所要完成的目标: (1)创建订货数据库以方便添加、更新、管理数据,实现数据规范化,包括客户数据管理、订单数据管理、货物信息管理等模块。 (2)运用数据库高效率处理日常业务,包括数据库系统维护和设置、客户资料建立和更新,订单管理和审核,货物管理等功能。 1.2可行性分析: 随着信息技术和计算机技术的飞速发展,订货数据库系统已经在企业和供应商等方面扮演者相当重要的作用,对提高业务效率发挥着重要的作用。在现在的市场经济中,顾客越来越多的要求快速、高效的服务,使得企业和供应商应用计算机技术来提高自己的业务水平,其中订货数据库是其中一个重点,很好地管理订单,开发新的订单系统就显得尤其重要。开发订单数据库系统就是根据业务流程将业务的各类数据联系起来,组成一个有机的系统,使得业务、财务、市场等方面的信息得以方便、快捷地传递并经过综合处理生产各种报表送交给各个职能部门及决策者。在面对如此庞大的数据处理量时,数据库技术的使用必要性毋庸置疑。 本次设计数据库的开发使用了SQL Sever 2008这一强大的工具,它能够处理大量数据,同时保持数据完整性并提供许多高级管理和数据分配功能。SQL 语句进行数据查询更新等操作十分简单方便,对操作人员的计算机知识要求不高,可见该数据库系统有很高的实用性,对订单数据的管理有切实的作用。SQL Sever和前台开发工具有很好的接口,为本数据库系统的后续前台开发提供了很多便利。

服装行业的数据分析

服装行业的数据分析 数据分析都分哪些? 我讲的数据分析,绝对不是指简单的停留在制作层面上的EXCEL操作技术,而是针对数据分析的这个工作的内容,进行讲解; 首先,数据分析分析什么?在服装行业,数据分析基本上都是围绕商品的进、销、存数量、金额来作为基础,以得出结论性的数据结果,包括进销存分析、周转分析、单店销售分析、商品的价格、色彩、品类等等几乎能够掌握的元素,都可以作为单独分析的对象。其次,数据分析的作用是什么?当然是为了使品牌经营更加透明化,使各个运作环节都能够用数据来衡量,大到服装企业,小到个体门店,都离不开数据,甚至依赖数据。 说了不教你怎样做表格,因为那个玩意儿百度一下一堆,而且实用性极高。我把数据分析分为三类,三种级别: 初级:只懂数据逻辑,会做数据表格,数据准确率100%,文员水平; 中级:具备初级的基础上,懂数据,能够看懂每个数据分析结果,分的出好坏,也就是会分析; 高级:不仅会做、会分析数据,还能够总结数据结果,对于数据结果背后隐藏的各种因果关系都能够准确把握,并且针对问题有改进方法,针对好的一面有总结推广措施。 怎样做数据分析?——非技术而重能力 说到这儿,不得不说我遇到太多的数据分析人员,做完表格往上司或者老板桌子一放,完事儿!这样不好,因为并不是所有的老板都看的懂数据,而且数据逻辑并不是每个人都一样,至少你的数据来源,分析逻辑,制作方法,公式应用,老板肯定不知道,你得说明白,所以要想把这事儿说明白,就得做一份数据分析报告吧? 这份报告得讲究一些吧,表格都做的这么认真,那分析报告得精细吧? 分析目的——你做这个表格的目的或者是作用是什么; 数据来源——你得把你的数据来源说清楚吧,比如从哪里获取的,日期(起止日期)、取数范围(比如说华东区10家店14年春季新品进销存数据); 分析逻辑——通过什么来得到什么(比如通过对库存与销售的对比分析,得到存销比数据,检验该地区的货品周转情况); 关键结果——你分析的关键数据结果是什么,得到什么样的结论(每个结论都必

SPSS简单数据统计分析报告

精选范文、公文、论文、和其他应用文档,希望能帮助到你们! SPSS简单数据统计分析报告

目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (5) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5)

2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (6) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析(双变量相关分析&偏相关分析) (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16)

3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含11个变量,分别是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。通过运用SPSS统计软件,对变量进行统计分析,以了解该公司职工总体状况,并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分

服装店数据分析公式

店铺销售数据核算公式与意义 时间进度=以过去天数/当月总天数 以时间进度为参考,当月总任务完成率与当月个人总任务完成率是否跟上时间进度,发现目前店铺销售是否健康 件单价=总销售额/总销售数量 了解店铺销售货品的主要价格区域,件单价如低于店铺平均单价,则反映店铺主销为低价格区域货品,高于店铺平均单价,则反映店铺主销为高价格区域货品,订货会可以参考此数据订货。 客单价=总销售额/总开单数 可以看出店铺的销售技巧的水准 连带率=总销售数量/总开单数 可以看出个人或者整体店铺的陈列,服装搭配技术,以及附加推销能力 品类销售占有率=品类销售数量/总销售数量(尺码,颜色,季节,上下比,系列) 以年季月周为统计标准,了解当前店铺的主力消费品类,来帮助店铺现阶段橱窗模特正挂的主要陈列以及主推产品。以及现阶段店铺主要的补货方向。 产销率=销售金额/(总库存金额+销售金额) 清晰了解目前货品的销售速度,以当季度的时间进度

来判断产销率是否健康 毛利=总销售-货品成本 毛利率=毛利/总销售 了解目前货品销售的盈亏情况,知道店铺的销售折扣情况 周转率=库存/销售数量(以年月周为统计单位) 了解目前货品还有多长时间可以消耗完,可以关注到自己库存情况是否合理 区贡献值=区销售金额/总销售额(以周为统计单位)了解店铺A类陈列区的贡献值是否合理,正常情况下店铺的A类陈列区贡献值都在50%以上 个人贡献值=个人总销售/店铺总销售(以年月周为统计单位) 平均贡献值=店铺总销售人数/店铺总销售 了解店铺各店员的销售情况,个人贡献值长期低于平均贡献值则需要重点关注 VIP贡献率=VIP销售金额(数量)/总销售金额(数量) 以周月季年为统计单位,了解本店铺VIP开发与维护水准,本地人口为主要消费地区,老顾客贡献率在60%以上才算健康 坪效=销售总额/经营面积

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