零售行业商业智能应用解决方案
商业智能分析解决方案
商业智能分析解决方案随着科技的发展和信息化的进程，越来越多的企业开始关注数据的收集和分析，希望能够通过数据来解决实际业务问题，提高业务效率和企业竞争力。
商业智能分析解决方案应运而生，成为了现代企业运营中不可或缺的一环。
一、什么是商业智能分析解决方案商业智能（Business Intelligence，简称BI）指的是企业通过收集、存储、分析和共享数据，为决策者提供决策支持的技术与工具。
商业智能分析解决方案是基于商业智能技术和方法，面向企业实际业务问题，提供具体解决方案和建议的全套解决方案。
商业智能分析解决方案通常包括以下几个方面：1. 数据管理：包括数据采集、存储、清洗、转换和集成等工作，确保数据质量和数据的可靠性。
2. 数据分析：包括统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，帮助企业发现数据中潜在的关联和规律，提高决策的可靠性和准确性。
3. 数据可视化：包括报表、仪表盘和可交互式分析等工具，将复杂的数据呈现为直观的可视化图表，方便决策者理解和掌握业务状况。
4. 决策支持：包括基于数据分析和可视化呈现的决策支持方案和建议，帮助企业决策者更快速、更准确地做出决策。
二、商业智能分析解决方案的应用场景商业智能分析解决方案可以应用于各种行业和领域，如金融、零售、医疗、物流、人力资源等，以下是几个常见的应用场景：1. 金融行业：用于风险控制和信用评估，通过数据分析可以识别出潜在的风险点，提高贷款准确性和效率。
2. 零售行业：用于销售预测和商品分析，通过数据分析可以了解顾客需求和喜好，提高销售额和客户满意度。
3. 医疗行业：用于疾病诊断和患者管理，通过数据分析可以识别出患者群体和疾病趋势，提供个性化治疗方案和患者管理服务。
4. 物流行业：用于运营管理和运输安排，通过数据分析可以优化运输路线和提高运输效率，降低成本和减少风险。
5. 人力资源行业：用于招聘和绩效管理，通过数据分析可以评估招聘效果和员工绩效，提高企业人力资源管理效率和质量。
计算机视觉技术在商业智能中的应用案例
计算机视觉技术在商业智能中的应用案例随着科技的不断发展，计算机视觉技术在商业智能领域中的应用越来越普遍。
计算机视觉技术通过模拟人类视觉系统的功能，处理和解释图像和视频数据，从而使机器能够“看”。
它可以识别物体、人脸、文字等，实现自动识别和分析，为商业智能提供了更加精准和高效的解决方案。
以下是几个计算机视觉技术在商业智能中的应用案例：1. 零售业的商品识别和库存管理计算机视觉技术可以帮助零售商实现商品的自动识别和分类，从而提高库存管理的效率。
通过安装摄像头和计算机视觉系统，商家可以追踪顾客对商品的停留时间、购买习惯和品味偏好。
这些数据可以用于优化商品的陈列位置、价格策略和推广活动，提高销售额和顾客满意度。
2. 制造业的质量控制计算机视觉技术在制造业的质量控制中发挥着重要作用。
机器视觉系统可以通过图像检测来判定产品是否符合质量标准。
通过对产品表面的检测和分析，可以及时发现和修正生产中的缺陷，减少次品率和产品召回的可能性。
这种即时的质量控制能够大大提高制造业的效率和竞争力。
3. 物流和仓储的自动化管理计算机视觉技术可以在物流和仓储领域实现自动化管理。
利用计算机视觉系统，可以实现自动识别、计数、分类和分拣货物，提高物流操作的准确性和效率。
此外，计算机视觉技术还可以监测仓库的货物堆放和库存变化，及时提醒补货和调配货物，确保供应链的畅通和库存的及时更新。
4. 金融领域的身份验证和欺诈检测计算机视觉技术可以在金融领域中用于身份验证和欺诈检测。
通过人脸识别技术，金融机构可以验证客户的身份，避免身份盗窃和欺诈行为。
此外，计算机视觉技术还可以监测银行自动提款机（ATM）周围的活动，以便及时发现异常行为和欺诈行为，保护客户的利益和银行的资产安全。
5. 健康医疗领域的疾病诊断和治疗计算机视觉技术在健康医疗领域中有着广泛的应用，尤其是在疾病诊断和治疗方面。
通过对医学图像（如X射线、CT扫描等）的分析和解读，计算机视觉系统可以帮助医生快速准确地诊断病情，提高诊断的准确性和效率。
数据挖掘技术的商业智能应用案例
数据挖掘技术的商业智能应用案例在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的信息成为了商业成功的关键。
数据挖掘技术作为一种有效的分析工具，正在被越来越多的企业所采用。
本文将介绍几个商业智能领域中数据挖掘技术的应用案例，以展示其在商业决策和业务优化中的价值。
案例一：零售业的销售预测零售业一直面临着供应链管理的挑战，如何准确预测需求成为了提高销售效益的关键。
通过数据挖掘技术，零售商可以利用历史销售数据、商品特征和市场趋势等信息，建立销售预测模型。
通过该模型，零售商可以准确预测不同时间段、不同地区的销售情况，并及时调整采购计划和库存管理，从而最大程度地满足客户需求，降低库存成本。
案例二：金融业的风险管理金融业作为高风险和高回报的行业，需要对风险进行有效控制。
数据挖掘技术可以帮助金融机构分析客户行为模式、评估信用风险和检测欺诈行为。
通过分析大量的历史数据和实时交易数据，金融机构可以构建客户信用评级模型、异常检测模型和预测模型，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，确保资金安全和业务稳定。
案例三：电子商务的个性化推荐随着电子商务的迅猛发展，用户面临了海量的商品和信息选择。
如何给用户提供个性化的推荐成为了电商企业的竞争优势。
数据挖掘技术可以通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和社交网络信息，生成用户画像，并根据用户的个性化需求和行为特征，进行精准的商品推荐。
通过提供个性化的购物体验，电商企业可以提高用户满意度和购买转化率，增加销售额。
案例四：制造业的质量控制在制造业中，产品质量是企业的生命线。
数据挖掘技术可以帮助制造企业分析生产过程中的传感器数据、生产参数和质检数据，发现潜在的质量问题和生产异常。
通过建立质量预测模型和异常检测模型，制造企业可以及时发现和解决质量问题，提高产品质量和生产效率，降低不良品率和成本。
综上所述，数据挖掘技术在商业智能领域中有着广泛的应用。
通过挖掘大数据中隐藏的有价值信息，企业可以实现更精确的销售预测、风险控制、个性化推荐和质量控制，提升业务水平和竞争力。
大数据时代的商业智能
大数据时代的商业智能摘要大数据时代的商业智能是企业提升决策能力和竞争力的重要手段。
本文探讨了大数据时代商业智能的核心要素和实施策略，包括数据收集、数据分析、数据可视化和数据驱动决策等，并通过具体案例展示了成功的商业智能应用实践。
本文旨在帮助企业提升商业智能能力，实现数据驱动的决策和竞争力提升。
关键词大数据、商业智能、数据收集、数据分析、数据可视化、数据驱动决策正文引言在大数据时代，商业智能已成为企业提升决策能力和竞争力的重要手段。
通过科学的商业智能策略，企业可以利用大数据进行深入分析和精准决策，提升运营效率和市场竞争力。
本文将探讨大数据时代商业智能的核心要素和实施策略，并通过具体案例展示成功的商业智能应用实践，帮助企业提升商业智能能力。
数据收集数据收集是大数据时代商业智能的基础，通过全面的数据收集，企业可以获取丰富的数据信息，为后续的分析和决策提供支持。
数据收集包括内部数据和外部数据的收集。
首先，内部数据包括企业的运营数据、销售数据、客户数据和财务数据等。
例如，某零售企业通过收集销售数据和客户数据，获取了全面的市场和客户信息。
外部数据包括市场数据、行业数据和竞争对手数据等。
例如，某金融机构通过收集市场数据和行业数据，获取了全面的市场趋势和行业动态信息。
数据分析数据分析是大数据时代商业智能的核心，通过科学的数据分析，企业可以从海量数据中提取有价值的信息和洞见，支持决策和策略制定。
数据分析包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析等。
首先，描述性分析是数据分析的基础，通过描述性分析，企业可以了解数据的基本情况和特征。
例如，某电商平台通过描述性分析，了解了用户的购买行为和偏好。
诊断性分析是数据分析的重要环节，通过诊断性分析，企业可以了解数据变化的原因和驱动因素。
例如，某制造企业通过诊断性分析，发现了生产效率变化的原因，制定了相应的改进措施。
预测性分析是数据分析的关键，通过预测性分析，企业可以预测未来的趋势和结果，支持决策和策略制定。
连锁药店的商业智能应用(上)
解 如 下 内容 ：
仪表盘 ￣ 平衡记分卡 ／ 商业建摸 预算计划 √监控预警 合并报表 ￣ 分药 品 对 利 润 贡 献 较 大？
数据挖掘 多维分析
维 度建模 √旋转分 析 切 片分 析 钻取分析 图形报 表 聚类分析 关联分析 分类分析 ｖ 回 归分 析 客户分析 ￣ 时 问序 列 ，
供 药店 的 以 下 数 据 ：
专栏 Ｃ ｌｍｎ ｏｕ
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药店信息化
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连锁药店的商业智能应用 （ 上）
ｏ 张 莹
零售连锁企业如果能对 自身浩如烟海的数据进行分析 、 预测 ， 么， 那 对于 商业价值的获取 与零售的提升会有非凡意义 。
个 亿 的 企 业 ， 售 流 水 通 过 Ｐ 机 的 一 笔 笔 收 销 ＯＳ
银实 现 ， Ｏ Ｐ Ｓ设 备 也 完 成 了连 锁 基 础 销 售 数 据 采集 的 工 作 。 这 些 数 据 每 天都 在 生成 ， 在 增 长 ，有 的 都 处于 显性 关联 状 态 ， 的 则 处 于 无 显 性 关 联 状 有
商业智能的应用和实践
商业智能的应用和实践随着信息技术的不断发展，商业智能（BI）作为一种高效的数据分析和决策支持工具，成为各个企业的重要组成部分。
商业智能利用数据挖掘技术和业务分析方法，提取企业数据集合中隐藏的信息和知识，帮助企业管理层快速了解业务运营状况和市场趋势，以便作出最优决策。
一、商业智能的基本架构商业智能系统通常包括以下三个组成部分：1. 数据仓库（DW）：数据仓库是指将企业的各个业务系统的海量数据进行统一的清洗、聚合、冗余消除、集成并存储的大型数据存储库。
它是商业智能系统的核心，也是数据分析和报表可视化的基础和保障。
2. 商业智能应用服务器：该服务器负责接收数据存储在数据仓库中的数据，进行数据挖掘、数据分析、数据建模和透明处理等相关操作，并将处理后的数据通过各种可视化报表和数据图表的方式呈现给用户。
3. 商业智能应用用户客户端：用户可通过商业智能系统提供的BI客户端工具，来获取和使用经过商业智能系统处理后的分析结果，从而更好地理解自己的业务和市场需求，针对不同的业务实验制定最优战略策略及优化方案。
二、商业智能应用场景商业智能系统可用于各个行业和领域的数据分析和决策支持，如下：1. 零售业：商业智能可通过对批发、零售销售、促销活动、库存管理等数据进行分析和挖掘，帮助零售商全面了解市场需求趋势，精准预测库存需求，制定最优的销售策略。
2. 金融业：商业智能可以通过分析金融机构的财务数据和市场数据，来帮助银行优化贷款和信贷评分模型，降低风险和损失。
3. 制造业：商业智能在制造业中广泛应用，从供应链管理、生产线管理、质量控制、设备监控等方面的数据分析和建模，帮助制造商提高生产效率，降低成本，提高产品质量。
三、商业智能实践案例下面介绍几个商业智能实践案例，以帮助更好地理解商业智能系统的实际应用。
1. Wal-Mart商业智能应用案例Wal-Mart是世界上最大的零售商之一，该公司成功应用商业智能系统，大大提高了公司在零售业中的竞争力。
智慧门店解决方案
智慧门店解决方案
《智慧门店解决方案：让零售更智慧、更便捷》
随着科技的不断发展，智慧门店解决方案正逐渐成为零售行业的新宠。
这些解决方案利用先进的技术，帮助门店提升效率、增加销售并提升顾客体验。
智慧门店解决方案包括了各种技术手段，比如物联网、大数据分析、人工智能等，这些技术的应用不仅可以帮助门店提高管理效率，也可以提供更便捷的购物体验。
首先，智慧门店解决方案可以帮助门店实现更高效的管理。
通过物联网技术，门店可以实时监控每一个商品的库存情况，并根据销售数据进行智能补货，避免库存积压或断货的情况发生。
大数据分析则能帮助门店更好地了解顾客的购物习惯和偏好，从而进行更精准的商品定位和促销活动。
此外，人工智能的应用也可以帮助门店进行智能化客服，提高服务效率。
其次，智慧门店解决方案也可以提升顾客体验。
通过引入无人收银系统、自助购物导航系统等技术，顾客可以在门店内更为便捷地完成购物行为，减少排队等待的时间。
同时，使用人脸识别和智能推荐系统，门店可以为顾客提供个性化的购物体验，吸引顾客回头购买。
总而言之，智慧门店解决方案正日益成为零售行业的趋势与未来。
通过引入先进的科技技术，门店可以提升效率、增加销售，并提供更为便捷的购物体验。
有鉴于此，零售企业应该积极跟进这一趋势，引入智慧门店解决方案，从而迎接未来的挑战。
商业智能技术的应用与应用
商业智能技术的应用与应用一、引言商业智能技术（Business Intelligence，简称BI）是指一套能够将大量数据转化为有价值的信息和洞见的技术系统，并且通过这些信息和洞见来帮助企业管理者做出更明智的商业决策。
随着数据时代的到来，商业智能技术在企业中的应用也越来越广泛。
本文将从以下几个方面来探讨商业智能技术的应用与发展。
二、商业智能技术的应用1.数据收集和整合商业智能技术最基础的应用就是数据收集和整合。
数据的收集和整合需要利用大数据分析的技术，将各种不同类型的数据从多个来源整合，比如企业内部的数据库系统，互联网上的公共数据源以及市场调研数据等等。
收集并整合这些数据可以帮助企业管理者了解自己的市场定位，优化资源配置和业务流程，并能更精准地分析市场细分及竞争对手情报。
2.数据分析和挖掘除了将数据进行收集和整合，在BI技术中的数据分析和挖掘也是非常重要的部分。
数据分析是将商业数据转化为决策支持信息的重要方法之一。
从数据中提取商机，发现业务趋势及归纳分析、提升企业竞争力都是其核心目标。
数据分析的技术包括数据挖掘、分析报告、OLAP等。
数据挖掘是通过半自动的手段寻找数据中包含的有价值的信息，提供洞见、规律及预测性的模型。
3.数据可视化商业智能技术中不可或缺的部分就是数据可视化，它能帮助企业管理者更直观地了解业务的情况和趋势，做出更精准的决策。
通过图形化数据显示技术，可以将数据结果以图表、地图、仪表板等多种形式呈现，让企业管理者更快速的洞察数据信息，了解业务状况。
三、商业智能技术的应用案例1.物流公司数据分析案例物流公司需要高精度的定位服务作保障，而定位服务直接和轨迹数据有关。
通过 BI 技术，物流公司可以对轨迹数据进行清洗、筛选和分析，实现了全流程的轨迹跟踪。
这样就能够为物流公司的客户提供清晰、精准的物流信息，同时也有利于企业实现高效运营。
2.服装零售公司数据分析案例服装零售企业的销售数据、会员数据、库存数据等关键数据可以通过BI技术进行汇总、分析和研究，以获取市场及市场环境信息，并更加精准地进行商品定位、库存控制等。
大型零售企业如何选型商业智能方案
风 口浪尖 ，呈现 出如下发展趋 势
Байду номын сангаас
零售变革速 度
如何培养 忠实 的消 费群 ， 并充 分挖掘客户信
加 快 ，市 场 空 间 饱 和 ，新 旧产 业 形 态 并 存 ，外 资 息中所蕴 藏的商业价值 ， 如何 用数据为企业 的经 企 业 长 驱 直 入 ，企 业 经 营 日趋 同 质 化 ，赢 利 模 式 营 提 出 实 时 的 决 策 指 导 ， 已经 成 为 零售 企 业 长 足
析 ，进而从 数据 中获 取有 用的信 息 ，然后结合 行 Ｅ ＴＣＬ 阶段 很重要 的工作是 做好数据 的清 洗
业 经 验 把 信 息 进 一 步 转 换 为 知 识 。 目的 是 使 企 和整理 ，也就 是 Ｅ ＣＬ中 “ 。数据仓库 系统 的 其 Ｔ Ｃ” 业 的 各 级 决 策者 把 重 大 的商 业 决 策 建 立 在 信 息 和 数 据 来 源 多 样 ， 涉 及 到 企 业 内 部 各 种 业 务 系统 ，
式等。
商业智能软件选型
随 着 商 业 智 能 应 用 的广 泛 和 深 入 ， 场 上 已 市
经 出现 了 大 量 的 数 据 仓 库 产 品和 软 件 。 些 工 具 这
２模型设计及应用设计 ．
的 应 用 为 ｌ 厂 商 和 企 业 带 来 很 多 的 益 处 ， 仅 压 Ｔ 不
数据模 型设计是数据 仓库 建设 的重 要工作之 缩 了实施周 期 ，也 提高 了用户统 计分析 的效果 。
争力。“ Ｉ 用 Ｔ去做 零售业 ”已经逐 渐成为零售 业
的 重 要 经 营理 念 之 一 。 近 年 来 ， 国 的 零 售 业 正 处 在 成 长 与 巨 变 的 我
连锁药店的商业智能应用(下)
行 业解决方 案事业部 营销 总 监。 曾参与国家科技部创新基
金 项 目— — Ｋ Ｍ 现 代 仓 储应 ｗｓ 用项 目》 ｓ 监 系统 项 、Ｋ ＥＳ药 目》 ，并 参 与编 著 《 信 则立 有
少 ，滞 销 品可 能 会 充 斥 货 架 。即 使 该 种 药 品 随 陈 列 ，以使 客 户常 见常 新 。 后 到 货 了 ， 货 人 员也 会 误 以为 货 架 上 都 有 药 理 品 陈列 而 将 其 放 在 非 畅 销 品 货 架 。 而 顾 客对 这 个 店 会 形 成 一 种感 觉 ：这 个 店 总 是 不 能 买 到 想 选 择 的 药 品 ， 会 转 移 自 己的 就 同 时 ，新 开 办 门店 Ｃ可 以根 据 Ａ店 解 热 阵 痛 类 货 架 药 品 品 种 和 Ｂ店 计 生 用 品 货 架 品 种 作 为 自己店 面 采用 的货 架 参 考 陈 列 方 案 ・例 如 Ｃ 店 可 以采 用 Ａ、 店 长期 经 营 过 程 中优 化 、 炼 、 Ｂ 提 固化 的 货 架 模 型 方 案 ，弥 补 由 于新 店 长 货 架 摆 放经验缺失的困扰。 店 面 货 架 药 品调 整 后 ，店 长更 要 关 注货 架
购 物 场 所 。长 此 以往 ，门店 客 流 量 就 会 像 畅 销
品一 样 慢 慢 流 失 掉 ，销 量 额 也会 明显 下滑 。 所 以 ，有 效 的 对 门店 货 架 进 行 规 划 ，形 成
一
个一个唯一标识的药品货架分配尤其重要。
销 售 表 现 力 ， 其 重 视 主 力 品 种 、 引 进 商 品 的 尤 新
建立高绩效的零售业商业智能系统
类产 品 对 利 润 总 额 的 贡 献 度 、 销 费 用 是 否 与 经 营 回报 成 正 比等 ， 营
并 在此 基础 上 ， 行 同 期 比较 分 析 、 收 分 析 、 亏 分 析 、 险 度 分 进 应 盈 风 析等 。可 盈 利 性 分 析 有 利 于 企 业 实 时 掌 握 自身 的 发展 和 经 营情 况 ，
场机遇。
数据 分 析 功 能 。 即具 备 联 机 分 析 处 Ｎ （ ＡＰ￣ ｅａｙ等 多种 ＯＬ ）ＤＬｇｃ 数据 分 析 功 能 、 端 信 息 查 询和 报 表 生 成 能 力 、 据 可 视 化 能 力 。 终 数 知 识发 现功 能 。 即从 大 型 数 据 库 的 数 据 中 提 取 人 们 感 兴 趣 的 知 识 的 能 力 ， 些 知 识 是 隐 含 的 、 先 未 知的 、 在 有 用 的信 息 ， 这 事 潜 提
取 的 知识 表 现 为概 念 、 则 、 律 、 式 等形 式 。 规 规 模
企 业优ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ化 功 能。企 业 决 策 者 可 以 依 据 从 Ｂ 系 统 中得 到 的 知 识 Ｉ
了解企业的现状、 析企业发展趋势 ， 掘新商机 ， 分 挖 调整 产 品 结 构 、
分 销 渠 道 ， 进 工 作 流 程 和 服 务 ， 化 企 业 资 源 ， 而 增 强 企 业 的 改 优 从
商 品 销 售 与 外 部 环 境 特 点 分 析 。根 据 销 售 数 据 分 析 商 品 与 自 然 现 象 （ 天 气 ）节 假 日、 告 宣 传 等 外 部 因 素 之 间 的 关 系 ， 制 如 、 广 可 定 出相 关 的 销 售 策 略 。联 华 浙 江 公 司 从 ２ ０ ０ ５年 第 四季 度 销 售 数 据 的分 析 中 ， 发现 有 倾 向 于 红 酒 的 消 费 ， 其 是 国 产 红 酒 受 到 顾 客 的 尤 青 睐 ， 而 酒 品 是 春 节 的送 礼 佳 品 ，据 此 调 整 春 节 销 售 策 略 后 ， 仅 ２０ ０ ６年 春 节 前 １ ５天 ， 国产 红 酒 的 同 比增 幅 就 达 ５．３ ５１％。 可盈 利 性 分 析 。商 业 智 能 技 术 可 以 帮 助 企 业 分 析 利 润 来源 、 各
企业数据分析与商业智能的实践案例
企业数据分析与商业智能的实践案例现代商业流程中至关重要的一环是数据分析与商业智能，通过采集企业内部和外部的各种数据，从中挖掘出有用信息，改善商务决策，提升企业竞争力。
以下是一些企业数据分析与商业智能的实践案例。
1. 零售行业-通过数据分析确定最佳价格策略一家零售商为了战胜市场上激烈的竞争，采用数据分析工具，分析那些销售最好的商品类型以及那些价格能带来最大的销售收入。
他们在采取行动时，在不同季节、不同人群和不同价格点上设置不同策略。
由此他们能够提升客户满意度。
2. 餐饮业-分析订餐过程中产生的数据以提升就餐体验一家餐饮企业研究顾客下单时间、就餐习惯、点餐内容以及支付方式等数据信息，以此来优化餐饮服务。
他们提供方便的移动设备订餐流程，将交互体验提升到一个全新水平。
利用大数据分析的结果他们能够预测成本，有效控制食品和饮料的库存量。
3. 贷款业-通过基于压力的情况预测未来财务发展金融服务公司采用商业智能技术，会分析住房贷款的风险以及客户如何根据问题顺利付款。
如何贷款的利息以及还款客户的历史记录同样可以作为数据来源分析。
这种基于历史数据和压力情况的分析，可以为贷款机构更好地预测未来财务发展，从而帮助他们制定更好的贷款政策。
4. 教育行业-通过学生学习数据搜集学生的学习特点一家大型工程学院采用一套新的课程管理系统，使教师能够快速访问学生学习数据。
根据学生学习数据，教师能够为每个学生后期制定个性化教学方案，提升他们的学习效率。
学习数据还可用于项目绩效分析，提高大学数据管理和预算规划过程的透明度和可扩展性。
5. 能源行业-通过物联网技术做到自动化监控物联网技术可用于监控能源领域的各种设施。
对发电厂、供电线路和消费者用电数据实时分析，能够帮助能源公司做出更准确的决策，使用电力资源时更加高效。
根据监控数据，安排维护工作的计划和成本，识别可以更好地实现能源效益的质量和成本问题。
智慧商城解决方案
2.数字化平台建设
-开发智慧商城应用程序，集成商品展示、搜索、推荐等功能；
-构建用户数据管理系统，保护用户隐私同时进行精准营销；
-搭建商业智能（BI）平台，为商家提供实时数据分析和决策支持。
3.智慧营销策略
-利用大数据分析用户行为，制定针对性营销计划；
2.降低商家运营成本，提高经营效益；
3.促进线上线下业务融合，拓展商城业务领域；
4.助力地区经济发展，提升城市形象。
本方案旨在为智慧商城建设提供一套合法合规的解决方案，具体实施过程中需根据实际情况进行调整和优化。在项目推进过程中，我们将始终遵循法律法规，确保项目的合规性和可持续发展。
第2篇
智慧商城解决方案
-智能终端部署：设置自助查询机、智能导购机器人等。
2.平台系统建设
-构建商城官网及移动端应用，实现商品展示、搜索、推荐等功能；
-搭建用户管理系统，实现会员管理、用户画像分析等；
-建立智能物流系统，实现库存管理、订单追踪等功能。
3.线上线下融合
-与电商平台合作，共享商品、库存、物流等数据；
-开展线上线下同步促销活动，提高消费者参与度；
本方案为智慧商城建设提供了一套详细且合规的实施方案，旨在帮助商城实现转型升级，提升核心竞争力。在实施过程中，将持续关注法律法规变化，确保方案的合法合规性，为商城的可持续发展提供保障。
智慧商城解决方案
第1篇
智慧商城解决方案
一、背景分析
随着互联网技术和大数据的飞速发展，电子商务逐渐成为零售行业的重要趋势。消费者对购物体验的要求日益提高，传统商场面临着转型升级的压力。为响应时代发展，构建智慧商城成为解决问题的关键。本方案旨在为我国某地区智慧商城建设项目提供一套合法合规的解决方案。
商业智能技术的应用案例
商业智能技术的应用案例商业智能技术，或称为商业智能（Business Intelligence，BI），是指利用数据分析、数据挖掘等技术，为企业和组织提供决策支持的一种技术及应用。
商业智能技术的应用案例，并不仅局限于特定行业，而是广泛应用于各种类型的企业和组织，也不仅仅是针对外部市场和客户，还包括对内部运营和管理等方面。
以下是几个不同领域的商业智能技术应用案例：1. 零售业：利用商业智能技术，零售企业可以实时掌握自己的库存情况，反应客户对产品的反馈和供需情况等。
通过数据分析，明确客户的消费习惯，针对其特点进行营销策划和销售优化，提升客户黏性和满意度。
如西班牙零售巨头Inditex集团旗下Fast Retailing公司，便成功运用商业智能技术来实现智慧供应链管理，并实现全球化管理和核心业务的数字化升级。
2. 金融业：银行和保险业等金融机构，可以通过商业智能技术，分析客户的风险偏好、信用评估等关键数据，来实现更精准的量化风险控制和风险防范。
同时，金融机构也可利用商业智能技术，分析投资组合、市场趋势等数据，帮助投资管理人员做出更高效的决策。
如摩根士丹利就在其资管业务中应用商业智能技术，以提升客户服务水平和转型升级业务模式。
3. 制造业：制造业中，商业智能技术可用于提高生产效率和品质控制，精准管理供应链和库存，降低成本和风险。
如日本多元化制造商松下公司，在其工厂中引入商业智能技术，实现了在大量生产数据的智能分析和管理，提高了产品质量的稳定性和量产率。
4. 医疗业：商业智能技术在医疗行业中的应用，可以帮助医疗机构提高医疗资源的配置和利用效率，提高患者医疗体验和治疗质量。
如美国医疗科技公司Medtronic，通过数据分析病患临床指标和医疗设备参数，实现了全球糖尿病自动化治疗方案。
商业智能技术的应用案例还远不止以上几个领域，它已经成为现代企业发展和经营决策的重要工具。
商业智能技术的不断创新和发展，将为各行各业创造更多价值和机遇。
商业智能技术在零售行业的应用
商业智能技术在零售行业的应用随着信息化时代的到来，商业智能技术逐渐被各行各业所接受和应用。
零售行业作为服务消费者的重要领域之一，商业智能技术的应用也越来越被重视。
本篇文章将阐述商业智能技术在零售行业中的应用，以及对零售企业的帮助和意义。
一、商业智能技术在零售行业的概述商业智能技术是指利用先进的数据分析方法，从大量的数据中提取出有用的信息和知识，帮助企业提高决策效率和决策质量的一种技术。
在零售行业中，商业智能技术主要是利用数据挖掘、分析和可视化等技术手段，将销售数据、消费者意见、市场趋势等信息进行整合和分析，提供给零售企业更加全面、准确的决策支持。
二、商业智能技术在零售行业的应用1、数据挖掘和分析首先，商业智能技术可以帮助零售企业对销售数据进行挖掘和分析。
通过分析销售数据，零售企业可以了解产品的销售情况、消费者的购买习惯、顾客来源等信息，为企业制定更加精准的市场营销策略提供支持。
比如，通过对一款产品的销售数据进行分析，可以得出哪种口味的产品更容易销售，哪种市场更有前途等信息，这对企业的产品定位和市场营销非常有帮助。
2、市场趋势分析其次，商业智能技术也可以帮助零售企业了解市场趋势。
比如，对于时下非常热门的市场趋势——"无接触消费"，商业智能技术可以帮助零售企业了解消费者在进行无接触消费时的消费习惯、消费需求等信息，同时还能够帮助企业分析无接触消费的市场预期和未来趋势，为企业发展提供有效支持。
3、消费者意见分析另外，商业智能技术也能够帮助零售企业了解消费者的意见和反馈。
通过对消费者的反馈进行分析，零售企业可以保持对消费者需求的敏锐度，并在产品研发、市场营销方面加以改进。
例如，在电商领域，商业智能技术可以帮助企业对消费者的留言、评价等信息进行分析，找出市场上的产品缺陷和优化方案，提高产品的市场竞争力。
三、商业智能技术对零售企业的意义商业智能技术对零售企业来说，其意义是显而易见的。
首先，商业智能技术可以帮助零售企业更好地了解市场需求和消费者行为，从而指导企业的产品研发和市场营销，提高销售额和市场占有率。
大数据技术与商业智能分析应用案例
大数据技术与商业智能分析应用案例一、背景介绍随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据技术在商业领域的应用变得越来越广泛。
它不仅有助于企业更好地理解市场需求，还能帮助企业优化生产流程、提高效率。
商业智能分析则是利用大数据技术进行数据挖掘和分析，从而为企业提供决策支持和战略规划。
本文将通过几个实际案例，探讨大数据技术与商业智能分析在不同行业的应用。
二、电商行业案例-个性化推荐在电商行业，大数据技术和商业智能分析被广泛应用于个性化推荐系统。
通过分析用户的浏览历史、购买记录和社交网络数据，系统可以为用户推荐更符合其兴趣和需求的商品。
这种个性化推荐不仅提高了用户的购物体验，还能增加销售额和客户忠诚度。
三、金融行业案例-风险管理在金融行业，大数据技术和商业智能分析被广泛应用于风险管理。
通过分析市场数据、用户行为和历史交易数据，可以帮助金融机构更准确地评估风险，并及时制定应对策略。
这种有效的风险管理可以降低金融机构的损失，并保护客户利益。
四、制造业案例-智能制造在制造业中，大数据技术和商业智能分析可以帮助企业实现智能制造。
通过分析生产过程中的数据和监控指标，可以及时发现问题和优化生产流程。
这种智能制造不仅可以提高生产效率和产品质量，还能降低成本和资源消耗。
五、医疗行业案例-精准医疗在医疗行业，大数据技术和商业智能分析可以帮助实现精准医疗。
通过分析患者的基因数据、病历和临床试验数据，可以为患者提供个性化的诊断和治疗方案。
这种精准医疗可以提高治疗效果和患者满意度，并为医生提供更好的决策支持。
六、零售行业案例-库存管理在零售行业，大数据技术和商业智能分析可以帮助企业优化库存管理。
通过分析销售数据、供应链数据和市场需求数据，可以预测产品需求和库存水平，从而减少库存积压和损失。
这种精确的库存管理可以提高效率和降低成本。
七、物流行业案例-路线优化在物流行业，大数据技术和商业智能分析可以帮助企业进行物流路线优化。
通过分析交通数据、货物信息和配送需求，可以确定最佳的送货路线和配送方式，从而提高物流效率和减少成本。
智慧商业综合体整体解决方案
智慧商业综合体整体解决方案xx年xx月xx日contents •智慧商业综合体概述•智慧商业综合体整体解决方案设计•智慧商业综合体实施与运营•智慧商业综合体成功案例分析•智慧商业综合体未来发展趋势与挑战•结论与展望目录01智慧商业综合体概述定义：智慧商业综合体是一种基于信息技术和物联网技术，将商业运营、物业管理、公共安全等各项服务整合在一起，实现智能化、高效化、安全化的城市商业综合体。
特点高度信息化：采用先进的信息技术，实现各项服务的智能化和信息化，提高服务质量和效率。
高度集成：将各项服务集成在一起，实现信息的共享和服务的协同，提高整体运营效率。
高度安全：采用先进的安全技术，保障商业综合体的安全和稳定，提高公共安全水平。
定义与特点010*******1智慧商业综合体的应用范围23智慧商业综合体可以提供智能化的商业运营服务，包括智能化的商品管理、销售管理、客户管理等。
商业运营智慧商业综合体可以提供智能化的物业管理服务，包括智能化的设备管理、环境监控、安全管理等。
物业管理智慧商业综合体可以提供智能化的公共安全服务，包括智能化的消防管理、安全管理、紧急救援等。
公共安全智慧商业综合体的优势智慧商业综合体可以实现各项服务的智能化和信息化，提高服务质量和效率。
提高服务质量和效率提高整体运营效率提高公共安全水平提升城市形象智慧商业综合体可以将各项服务集成在一起，实现信息的共享和服务的协同，提高整体运营效率。
智慧商业综合体可以提供智能化的公共安全服务，提高公共安全水平。
智慧商业综合体作为城市商业的重要组成部分，可以提升城市的形象和知名度。
02智慧商业综合体整体解决方案设计03考虑全生命周期成本方案设计不仅考虑初期的建设成本，还充分考虑运营和维护成本，确保整体拥有成本的经济性。
01以客户需求为导向智慧商业综合体的方案设计始终以客户的需求为出发点，确保满足客户的业务需求和未来发展。
02创新与实用并重方案设计注重技术创新和实际应用的结合，提供高效、便捷、新颖的解决方案。
商业智能的实现和应用
商业智能的实现和应用随着信息技术的飞速发展和数据量的不断增长，商业智能逐渐成为各企业决策者们的新宠。
商业智能旨在通过利用数据分析技术，帮助企业快速获取数据，分析数据，生成报表和统计图表，实现全方位的数据决策支持。
商业智能的实现和应用涉及多个方面，下面我们来一一探讨。
一初识商业智能商业智能（Business Intelligence，简称BI）是指企业利用数据采集、存储、统计、分析等一系列技术手段去快速获得历史、当前和预测性的业务数据,并进行深度分析和全方位的数据决策支持。
BI系统主要由数据仓库，ETL（抽取、转化、加载），分析仪表盘、报告工具和数据挖掘等功能模块组成，它结合了数据仓库、数据挖掘、在线分析处理、战略管理、财务管理等一系列技术手段。
二商业智能的实现流程首先，我们需要建立数据管理中心，将企业内部的各类数据统一存储在数据仓库中，从而保证数据的一致性和可信度。
然后，我们需要对数据进行清洗和整合，以去除冗余数据，并确保数据质量的可靠性。
而后，我们根据业务需求，选用适当的数据挖掘和统计分析工具，对数据进行预处理、建模和分析，最终生成各种类型的分析报表，帮助企业决策者们快速获取有效信息，做出合理决策。
三商业智能的应用场景商业智能可以应用于不同的行业和领域，比如金融、零售、医疗、教育等。
以下是几个具体的例子：1. 零售领域：通过商业智能分析消费者购物行为和偏好，来制定促销活动和制定收益最大化的货架陈列策略;2. 金融领域：利用商业智能分析客户的信用评估、金融习惯和行为模式，以及市场和竞争对手的信息，制定金融投资方案和产品设计;3. 医疗领域：通过商业智能分析患者病历、药物的生物信息、疾病治疗效果和治疗成本等信息，制定合理的医疗服务、提升医疗服务水平，实现医疗资源的优化配置和科学决策;4. 教育领域：利用商业智能分析学生学习情况、学生沉没时间和学科成绩走势等信息，来提高教学质量、优化课程设置、制定合理的教学方案等。
SAP零售行业解决方案概览
智能化
SAP解决方案提供强大的商业 智能功能，帮助企业进行数据 分析和预测，为决策提供支持 。
安全性
SAP解决方案具备高度的安全 性，保障企业数据的安全存储
和传输。
02
SAP零售行业解决方案的核心模 块
商品管理模块
01
02
03
商品信息管理
维护商品的基本信息，包 括商品名称、规格、价格、 供应商等。
商品分类管理
根据商品的特点和销售数 据进行分类，的采购过程，确 保商品按时到货，并管理 供应商的交货期和交货质 量。
销售管理模块
销售订单处理
接收和处理客户的销售订 单，确保订单信息准确无 误。
销售数据分析
分析销售数据，了解商品 的销售情况，为制定销售 策略提供依据。
SAP零售行业解决方案概览
• SAP零售行业概述 • SAP零售行业解决方案的核心模块 • SAP零售行业解决方案的实施与部
署
• SAP零售行业解决方案的案例分析 • SAP零售行业未来的发展趋势与展
望
01
SAP零售行业概述
零售行业简介
零售行业是直接向消费者销售商品和服务的行业，包括实体零售商店和在线零售商。
案例二：某大型连锁超市的库存管理优化
总结词
降低库存成本
详细描述
某大型连锁超市利用SAP的库存管理功能，实现了对库存的实时监控和预测，有 效降低了库存成本，并提高了库存周转率。
案例三：某珠宝品牌的销售数据分析与应用
总结词
提升销售业绩
详细描述
某珠宝品牌通过SAP系统收集和分析销售数据，深入了解客户需求和市场趋势，从而制定更有针对性的营销策略， 有效提升了销售业绩。
03
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零售行业商业智能应用解决方案前言 (3)BIZCOVERY 产品特色 (4)零售行业商务智能解决方案 (6)B IZCOVERY系统架构： (6)B IZCOVERY平台商业分析优势 (7)零售行业分析功能 (7)经营分析 (7)库存分析 (8)采购分析 (8)毛利贡献分析 (9)客流分析 (9)商品价格分析 (10)商品流通周期分析 (10)商品利润效率分析 (10)会员卡分析 (10)经营计划进度分析 (11)财务分析 (11)前言随着零售业信息化的建设在不断的深入，从POS系统到ERP系统，从MAIL系统到OA 系统，整个行业的每项工作都与信息系统密不可分。
但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现，企业的决策者面对IT部门提供的海量数据，难以对其加以分析或不知应该从何入手加以分析，从而企业领导的决策也不能得到确定。
数据分析方面：难以有效利用数据：ERP系统中或在各个信息系统中积累了大量业务数据，但这些数据除了查询、跟踪外基本属于休眠状态，无法得到有效利用，很难分析和报告这些数据，领导依然很难得到需要的决策数据。
难以跨年分析：只能了解到当前的作业数据，无法获得历史的、综合的、全过程的数据并无法对历史数据进行分析，无法跨年做时间序列分析和对比分析，无法通过对历史数据的分析了解变化趋势，决策支持缺乏数据基础。
难以做到跨模块或跨系统分析：对相关业务难以做到跨模块的快速关联分析，致使得到的信息缺失，被迫在不完全的信息状况下凭经验做决策。
难以快速整合数据：需要花大量的时间去收集和整理数据，报表合并和编制工作非常繁重，数据的及时性和有效性非常不高。
应用功能方面无法准确地了解到各类业务数据的变动情况与变动影响程度，例如当一个因素变化时整个公司的成本及利润是如何变化的。
影响利润或成本变化的因素很多，无法通过分析识别哪些是关键因素，导致不能采取有效措施扩大和创造利润。
虽然有成本结构等数据，但无法通过分析判断成本结构是否合理，不能做到针对性的调整。
虽然有着准确的库存数据，但还是无法通过分析知道究竟设定怎样的安全库存才能既保证生产又不积压货物。
无法通过分析了解重点客户群的购买特点，导致无法采取针对性的措施以增加重点客户群。
无法对客户地流失状况进行预警。
产品线很多但盈利能力还是很低，不知道哪些产品带来的利润最大，也不知道哪些产品是高盈利产品需要重点投入。
虽然有每笔销售订单与销售发票的数据，但企业难以对销售部门的业绩与效益进行量化考核。
也无法准确了解销售计划的执行情况。
无法量化地识别销售费用是否存在异常。
虽然有完善的总帐与应收应付模块，但企业决策管理者仍然无法预测未来的收入与支出是否能平衡。
企业决策管理者不可能每天都对着电脑或ERP系统，无法远程及时了解并操作公司的关键业务运作。
通过商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的信息，为企业制定制有竟争力的分析模式和模型、充分利用现有信息资源，让各个部门实现销售、产品规划、财务、库存等核心业务的辅助决策。
Bizcovery 产品特色市面上唯一ETL、数据仓库一体平台；市面上唯一从设计、开发、维护、扩展性强等角度而设计的分析型软件开发平台；最合理的投资，并能效果极大化。
开发与管理应用程序接口(Application Workbench)1.视觉化程序设计工具，容易操作。
2.丰富的Metadata配合卓越的管理及模组化机制，最为开发者称道。
3.分析应用程序的逻辑设计与部署，完全可以在Application Workbench完成。
数据整合:1.超强ETL引擎，拥有全方位的资料转换能力。
高效能数据仓库、数据集市引擎：1.专为BI系统设计的资料仓储系统，独到的资料储存与撷取技术，使得资料的搜寻与读取效率非常优异。
BI End-to-End 平台架构：BI架构：零售行业商务智能解决方案Bizcovery系统架构：Bizcovery平台商业分析优势零售行业分析功能经营分析销售分析分析内容：以商业销售数据为分析对象，分析商业销售情况，商品类型的销售结构、供货商销售毛利贡献排行情况、品种毛利贡献情况、销售金额增长趋势、销售毛利增长趋势、销售毛利率变化趋势、主题主打商品销售趋势、供应商销售金额区间分析、商品品种销售金额区间分析、库区销售规模区间分析等。
主要分析超市各项销售指标，例如商品销售数量、商品销售金额、会员卡销售金额、会员卡销售比重、商品累计销售金额、销售金额同比、销售金额同比增加、销售金额同比增长、商品销售单价、单价同比等等；而分析维又可从管理架构（企业组织）、时间维度、商品属性、经营方式等角度观察，这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据历史数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表，例如最常见的ABC 分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等。
这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的，公司领导们虽然知道他们非常有用，但由于无法得到，使得这些指标的地位也若有若无。
直到BI 技术出现之后，这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸。
通过销售分析我们可以分析当前销售情况、销售增长情况、销售结构情况、销售模式结构情况（自营、代销、租赁的结构情况）、销售结构变化情况等等。
分析应用：1. 商品类型的销售结构分析2. 供货商销售毛利贡献排行情况分析3. 商品品种毛利贡献情况分析4. 销售金额增长趋势分析5. 销售毛利增长趋势分析6. 销售毛利率变化趋势分析7. 主打商品销售趋势分析8. 供应商销售金额区间分析9. 品种销售金额区间分析10. 主体品种区间分析11. 会员卡消费趋势分析12. 经营类型结构分析13. 其他分析……库存分析分析内容：库存直接反映企业经营状况和资金周转效率，所以对库存进行分析能够有效控制库存、降低经营风险、降低经营成本和提高经营效益。
主要分析各项库存指标，例如商品库存数量、库存对比情况、库存结构情况、库存金额情况、库存变化情况、商品存销比、库存销售天数、库存安全情况、库存盘点情况、库存损耗情况等；而分析维又可从管理架构（企业组织）、时间维度、商品属性、经营方式等角度观察。
分析应用1. 库存结构情况分析。
2. 库存流动与库存量比较分析。
3. 库存与效益情况分析。
4. 库存情况与销售情况分析。
5. 合理库存区间分析。
6. 当前库存健康状况分析。
7. 库存变化情况分析。
8. 库存损耗分析。
9. 其他库存分析。
采购分析生产原材料采购是企业生产的基础,采购物品的价格以及质量问题直接影响到产品的质量与成本。
采取正确的采购策略是企业不容忽视的问题,一个好的全面的采购分析对于领导制定下一步采购策略是至关重要的。
基于数据仓库技术的商业智能系统可实现供应商信用评价、业务员业绩考核等决策分析,帮助企业为顺利生产打下坚实的基础,为最终产品在质量和成本上的定位提供科学的依据,采购分析包括有：1.供应信用等级分析,从交付日期,质量,数据和价格等方面评估供应商的表现2.采购价格变动分析3.物品拖期交货情况及原因分析4.某种物料下一时期需求分析5.某种物料的供应商情况分析,并比较价格和质量6.某供应商供应物料情况分析7.采购员业绩分析8.从某供应商采购量和采购金额分析9.供应商的物料检验后被拒收分析10.到货物料存储仓库及货位查询11.供应商报价查询12.多角度查询物品的请购,订购及收货入库的情况13.采购成本差异分析14.其他分析……供应商信用分析是采购分析很重要的一部分,往往做为采购分析的主题之一。
采购分析的基础数据来自财务,生产,库存部门。
商业智能的采购分析决策支持系统辅助企业选择最佳的供应商及采购策略,确保采购工作的高质量、高效率、低成本。
毛利贡献分析分析内容：毛利贡献分析只要是从不同的角度，例如部门、商品、供应商等等来分析毛利的排行和贡献程度。
分析应用：1. 毛利贡献商品排行分析。
2. 毛利贡献部门排行分析3. 毛利贡献供应商排行分析4. 毛利贡献主要商品变化分析5. 毛利率趋势分析6. 毛利率同比分析7. 毛利贡献商品结构分析8. 毛利贡献商品结构变化分析9. 其他自定义应用客流分析分析内容：客流分析是根据购买单据来分析一天中客流的特征、购买特征等等，合理安排经营和销售人员以及作息时间。
分析应用：1. 客流时段分析2. 商品销售时段分析3. 其他自定义应用6、顾客采购相关性分析分析内容：根据对同一个单据同时出现两个商品的频率进行分析，来分析顾客采购的相关性，并根据这些相关程度合理安排商品摆放位置和采购、库存计划。
其示意如下：顾客采购Ａ商品的同时一般同时相应地要采购B 商品，这样我们就将Ａ商品和Ｂ商品尽可能的摆放在一起，在安排Ａ商品采购的同时我们同时做好B 商品的采购计划。
分析应用：1. 相关性排名分析2. 其他自定义应用商品价格分析分析内容：记录商品实时价格来分析单品价格走势。
分析应用：1. 商品类型的销售结构2. 其他自定义应用商品流通周期分析分析内容：商品流通周期直接影响企业的经营效率，一般来说商品流通周期越短，经营效率就越高，通过对商品流通周期分析，我们将对商品按流通特征进行分类，并且可以通过流通周期分析来安排商品采购、以降低商品库存，缩短商品流通周期，提高经营效率。
分析应用：1. 商品流通周期排行分析2. 其他自定义应用商品利润效率分析分析内容：商品利润效率分析主要是对商品毛利率、商品利润效率分析等等。
分析应用：1. 毛利率排行分析2. 利润率排行分析3. 其他自定义应用会员卡分析分析内容：会员卡分析主要是对会员卡消费情况进行分析，主要分析会员卡消费金额比重、会员卡消费走势分析、会员卡消费特征（会员卡主要消费哪些类别的商品），会员卡资金流通周期分析等等。
分析应用：1. 会员卡消费份额分析2. 会员卡消费特征分析，即会员卡消费商品大类结构分析3. 会员卡消费时间区间分析4. 会员卡资金流通周期分析5. 会员卡剩余金额走势分析6. 其他自定义应用经营计划进度分析分析内容：主要分析商场各个部门的计划完成情况。
分析应用：1. 各个部门当月计划完成情况对比分析2. 各个部门年计划完成情况分析3. 其他自定义应用财务分析现金流分析分析内容:现金流量表指以现金为基础编制出来的财务状况变动表，是根据企业在一定时期内各种资产和权益项目的增减变化，来分析反映资金的取得来源和资金的流出用途，说明财务动态的会计报表，或者是反映企业资金流转状况的报表。
a. 现金流量表一般分析。
b. 现金流量表水平分析。
c. 现金流量表结构分析。
d. 现金流量表与利润综合分析。
基于数据仓库技术的财务分析满足企业领导对各业务部门费用支出情况查询的要求,并实现了对应收款,应付款的决策分析。