京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
上海的便利店数据分析支持系统建设_数据分析师培训
1999年06月可的导入了海鼎HDPOS商品管理信息系统,实现商品流程的系统管理。随着商品业务数据的积累,利用这些数据为商品业务决策服务的需求非常自然的就产生了。虽然HDPOS系统本身带有功能非常强大的报表查询功能,但管理人员发现他们即使有这个查询工具也很难得到满足他们需要的信息和数据。在1999年10月,数据分析岗位设立,第一名数据人员上岗。于是管理人员除了直接从HDPOS系统的报表工具获取信息外,还依赖于数据分析人员。
HDPOS系统实质是面向业务操作的,商品运作和业务流程被表示为单据的流转,业务规则被系统统一为单据的操作规则,显然系统中数据的格式和储存必须首先满足单据操作规则。查询工具较好地解决了,以单据类型为中心面向操作人员的报表。而以问题为中心面向管理人员的报表,查询工具较难解决。问题的根源在查询工具面对的数据,而不是查询工具本身,通过查询工具的改进,还是不能根本解决管理人员的需求。
管理人员本来希望通过与业务系统的直接交互来得到数据和信息,现实是要通过数据分析人员与业务系统交互。数据分析工作对企业的重要性日益体现,2001年数据分析部门数据分析室成立,数据分析人员增加。
1.建设数据仓库
数据分析人员发现他必须首先对HDPOS系统数据库中的数据作加工,才能快速和正确相应管理人员的需求。在明确了解管理人员的问题,即分析和决策主题,对数据加工过程和规则掌握后,2001年数据分析部门开始构建面向分析和决策的数据仓库。
数据仓库的硬件是一台空间为150G的服务器,操作系统是win2000server,由于是数据分析人员自己构建,数据仓库选择了SQL2000。
1.1 数据粒度和事实表
在可的便利,分析数据中最常见的数据粒度是时间按月,业务单元到门店,商品单位到商品代码。在业务数据库(HDPOS)中,单据数据的时间是精确到秒的,部分单据业务单元是到门店下属的仓位。 在数据仓库中,储存了从2000年01月以后数据粒度为(月、店、单品)的销售、进货、配货、库存数据,这些数据都有数量、售价金额、去税售价金额、成本金额、去税成本金额五个值。并对配货和进货数据进行了统一处理,因为进货和配货有多种流程和单据。
在数据仓库中,储存了最近13个月的数据粒度为(日、店、单品)的销售、进货、配货数据
。 在数据仓库中,储存了指定日期的数据粒度为(时段、店、单品)的销售流水数据。
为满足预算和业绩管理,数据仓库中统一储存了各部门的预算和业绩考核数据。数据仓库还储存了来自于财务和发展部门的其他数据。
1.2维度数据
分析的水平、深度、和广度取决于维度数据,维度越多对fact数据的认识就越深刻。维度数据处理来源很多,是企业管理经验和数据的提练
商品的维度重要的有: 按分类体系 按商圈 按重要程度 按规格(部分商品) 按毛利率
门店的维度重要的有: 按组织体系 按单店水平 按地域分布 按产权属性 此外,还有关于供应商和业务人员的维度。
1.3 数据加工
数据仓库建在SQL2000上,于是使用SQL2000的数据转换功能,将数据抽取、清洗、整理的规则写成数据转换报。 月度数据和来自业务系统之外的数据加工,通过人工触发数据转换包实现。月度数据是在每月财务结算完毕后处理,外系统数据在收到数据后处理。
日事实数据和维度数据加工,通过SQL2000的作业机制,按时间规则每日自动调用数据转换报实现。首先清除数据仓库中最后六日的数据,然后导入最新七日的数据,通过这样的规则来保障数据仓库与业务数据库数据的一致性。 时段数据的加工,按需要的日期触发数据转换包实现。1. 4分析服务器使用SQL2000的Analysis Service作为OLAP服务器,将数据仓库中的数据加工成多维数据集(cube)。
目前仅使用数据仓库中的月度事实数据和时段事实数据来建立cube。
2.报表服务器和前端工具
报表服务器和前端界面工具均使用微软的EXCEL。
2.1 报表服务器
在服务器上安装excel软件,数据分析软件将报表逻辑用VBA写入excel文件中。利用window操作系统计划任务功能自动打开excel,执行VBA脚本。自动完成与数据仓库连结,制作多维数据透视表,将报表文件通过电子邮件发送到指定用户。
有了这个框架,分析报表体系就表现为excel文件的集合,每个多维数据透视表的excel文件针对一个管理主题。
2003年企业建成HDINTRA办公系统后,用户还通过浏览器以公文方式接收excel报表文件。报表服务器自动将excel报表文件上传到HDINTRA的ftp服务器。实现了数据分析系统与办公系统的集成。
2.2前端工具
用户收到excel数据文件后,打开后就可使用。Excel是标准的工具,现在管理人员都具有一定基础。操作上只需对管理人员进行多维数据透视表的使用。
3.数据分析人员
数据分析人员既是业务专家,又是信息系统专家,但首先必须是业务专家,尤其是企业内部的数据分析人员。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16