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關于面向數據流的分析方法
導語：數據流最初是通信領域使用的概念，代表傳輸中所使用的信息的數字編碼信號序列。然而，我們所提到的數據流概念與此不同。這個概念最初在1998年由Henzinger在文獻87中提出，他將數據流定義為“只能以事先規定好的順序被讀取一次的數據的一個序列”。以下是小編整理關于面向數據流的分析方法，以供參考。
面向數據流的分析方法 篇1
在需求分析階段，主要是分析信息在系統中加工和流動的情況。面向數據流的設計方法定義了一些不同的映射方法，利用這些映射方法可以把數據流圖變換成結構圖表示的軟件結構。首先需要了解數據流圖表示的數據處理的類型，然后針對不同類型分別進行分析處理。
�。�1）數據流類型
典型的數據流類型有兩種：變換型和事務型。
A、變換型。變換型是指信息尚輸入通路進入系統，同時由外部形式變換成內部形式，進入系統的信息通過變換中心，經加工處理以后再沿輸出通路變換成外部形式離開軟件系統。變換型數據處理問題的工作過程大致分為三步，即取得數據、變換數據和輸出數據。相應于取得數據、變換數據、輸出數據的過程，變換型系統結構圖由輸入、中心變換和輸出等三部分組成。
B、事務型。在很多軟件應用中，存在某種作業數據流，它可以引發一個或多個處理，這些處理能夠完成該作業要求的功能，這種數據流就叫做事務。事務型數據流的特點是接受一項事務，根據事務處理的特點和性質，選擇分派一個適當的處理單元（事務處理中心），然后給出結果。這類數據流歸為特殊的一類，稱為事務型數據流。在一個事務型數據流中，事務中心接收數據，分析每個事務以確定它的類型，根據事務類型選取一條活動通路。
在事務型數據流系統結構圖中，事務中心模塊按所接受的事務類型，選擇某一事務處理模塊執行，各事務處理模塊并列。每個事務處理模塊可能要調用若干個操作模塊，而操作模塊又可能調用若干個細節模塊。
�。�2）面向數據流設計方法的實施要點與設計過程
面向數據流的結構設計過程和步驟是：
第1步：分析、確認數據流圖的類型，區分是事務型還是變換型。
第2步：說明數據流的.邊界。
第3步：把數據流圖映射為程序結構。對于事務流區分事務中心和數據接收通咱，將它映射成事務結構。對于變換流區分輸出和輸入分支，并將其映射成變換結構。
第4步：根據設計準則對產生的結構進行細化和求精。
下面分別講座變換型和事務型數據流圖轉換成程序結構圖的實施步驟。
變換型
將變換型映射成結構圖，又稱為變換分析。其步聚如下：
第1步：確定數據流圖是否具有變換特性。一般地說，一個系統中所有的信息流都可以認為是變換流，但是，當遇有明顯的事務特性的信息流時，建議采采事務分析方法進行設計。
第2步：確定輸入流和輸出流的邊界，劃分出輸入、變換的輸出，獨立出變換中心。
第3步：進行第一級分解，將變換型映射成軟件結構，其中輸入數據處理控制模塊協調輸出信息的產生過程。
第4步：按上述步驟如出現事務流也可按事務流的映射方式對各個子流進行逐級分解，直至分解到基本功能。
第5步：對每個模塊寫一個簡要說明，內容包括該模塊的接口描述、模塊內部的信息、過程陳述、包括的主要判定點及任務等。
第6步：利用軟件結構的設計原則對軟件結構進一步轉化。
事務型
將事務型映射成結構圖，又稱為事務分析�；襟E如下：
事務分析設計步驟與變換分析設計步驟大致類似，主要差別僅在于由數據流圖到軟件結構的映射方法不同。它是將事務中心映射成為軟件結構中發送分支的調度模塊，將接收通路映射成軟件結構的接收分支。
面向數據流的分析方法 篇2
一、質量改進統計方法選擇的基本導向
從工業革命的傳統過程考察，大量的統計方法和技術伴隨機器工業和科學實驗的進步發展起來。像美國貝爾實驗室的工程師休哈特提出的統計質量控制方法、道奇和羅米格首創的計數標準型抽樣檢驗方法、費歇爾的正交實驗設計、皮爾遜的相關分析和費希爾的回歸分析等，都是在工農業生產和科學實驗的數據基礎上發展起來的，也有一些方法來源于醫學和生物統計學的研究和物理化學實驗的數據分析活動中，比如卡方檢驗、蒙特卡洛隨機模擬等。這些方法不是來自單純的演繹邏輯意義上的推導過程，而是從工農業生產和科學實驗的實踐中發展起來的，雖然受制于獲取數據和手工計算能力的約束，但方法論的創新還是極大地推動了質量統計技術的進步和實際應用的發展。
目前，在質量改進活動中使用統計方法已經相當普及，許多改進項目甚至開始獨立設計統計模型方法及相應的檢驗工具，統計學作為質量改進的基礎方法論得到了廣泛的發展和應用。促進這些方法走向實踐的主要原因是什么？
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所謂數據導向，即“有什么數據，選擇什么方法”，從質量過程生成的統計數據出發，選擇和設計相應的統計方法，有時也根據這些數據設計一些QC課題或者其他質量改進項目。這種導向的特點是有什么數據，就做什么改進，而不是從質量現狀或質量改進的關鍵技術、關鍵環節、成本、安全及交貨期等出發。例如，國內某著名乳品企業采用先進的乳制品生產、消毒、存儲和包裝設備，每日自動產生大量的過程統計數據和質量檢驗數據，加上營銷部門提供的銷售數據和電子商務網站形成的客戶訂購、投訴和評價數據，構成了復雜的數據系統，實際上已經成為企業大數據系統的雛形。但是，該企業始終沒有設計出適應企業自身需求的數據分析系統，也無法使這些數據在系統的質量改進和控制中起到積極的作用，浪費了大量的數據資源和改進管理的機會。
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模型導向是指為實證某個新設計或新發現的統計模型而進行的質量改進過程，這些統計模型的成功應用有些可以獲得良好的改進效果，有些則無法適應真正的改進目標。從改革開放30多年中質量管理技術的進步過程來看，我們一直在追趕發達國家的.管理手段和技術方法，從20世紀80年代的全面質量管理、90年代的質量標準化管理到2000年代后的六西格瑪管理和卓越績效管理，似乎都體現了方法論上的盲目性，只顧追趕別人的腳步，不知道是否適合自身的發展。
從微觀角度審視，一些企業的質量管理技術人員，在質量方法的選擇上追求模型的“高大上”，簡單參考和引進國外的先進數學模型，用眼花繚亂的數學公式代替了扎扎實實的現場調查和改進過程，把質量管理活動變成了新統計模型的實驗室。
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統計軟件是質量統計的重要工具，從SPC的應用過程可以看到，休哈特博士設計的均值極差控制圖就是典型的工具導向的一個應用。由于當時的計算能力和工具不足，因此在作業現場計算方差比較困難，所以休哈特博士采用了計算更為簡易的極差來替代方差，用以表征質量過程的波動性。
專業的統計軟件是質量改進方法的重要推動力量，一些世界知名廠商也陸續推出面向質量管理的專用模塊和程序，這些軟件包括SAS、SPSS、STATISTICA
、Minitab、Matlab等。進入新世紀以來，大數據逐漸成為統計軟件工具必須面對的重要對象，數據挖掘（Data Mining）和商業智能（Business Intelligence）等方法成為統計軟件的主流方法，同時這些方法也被大量應用到質量管理活動中。于是，以統計軟件工具為導向的一大批質量管理成果開始出現在各種場合，比如六西格瑪黑帶項目、可靠性項目、多變量統計過程控制（MSPC）、實驗設計（Design of Experiment）等。
與模型導向一樣，工具導向的質量改進也是被動的，無法真正面向質量生產的過程，即便是成功的數據分析也只能是統計模型和軟件的新例證，而不能成為質量改進的新成果。
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案例導向的質量改進過程，來自商學院工商管理碩士（MBA）案例教學實踐中，來自企業、院校和研究所的MBA似乎更喜歡來自成功案例方法的質量改進過程。但商業模式和管理經驗并不總是可重復和可再現的，質量改進也是如此，商業案例只是對成功管理活動的總結和提煉，而不是輸出管理規則和盈利模式。因此，基于成功的商學院案例或者六西格瑪成功案例實施的質量改進方法進程中，有很大一部分是無法完成改進目標和任務的。
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所謂的任務導向是目前很多企業采用的一種中規中矩的質量統計方法，就是根據企業生產計劃和調度要求，提出某項生產或管理任務，從完成任務的目的考慮，采用常規的統計方法或者技術來完成任務，甘特圖的使用就是任務導向的一個典型例子。
企業在進行績效考核的時候，一般多采用多變量線性模型進行綜合評價，用來合成多項指標的考核分值，這類統計方法已經成為主流的績效評價方法，從卓越績效模式的評價到中小企業的員工績效考核，大多采用此法，這就是任務導向的方法選擇。這些方法是無法進行真正的質量改進的，只是一種較優的質量統計方法選擇。
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質量統計方法的基本功能是描述、解釋和探索，是基于過程或結果的統計數據而進行的有目的的質量改進活動，用以解決企業經營管理過程中出現的各種問題。因此，問題導向的質量統計方法主要是指以質量管理活動中出現的問題為核心改進目標，從問題的現狀調查、研判、因果關系判別以及對策、實驗和檢驗等基本目標出發，量身定制或者重新創建新的數據管理或質量改進統計方法，做到因地制宜、對癥下藥，達到追本溯源、藥到病除的效果，這才是真正的應用統計價值所在，也是質量統計方法追求的科學、合理和高效的真正動力。
現實中，一些QC項目和六西格瑪項目，就是為了做項目而刻意尋找項目，而不是面向企業生產經營和管理實踐活動本身，他們根據比較好的一些質量特性，逆向設計統計方法，模擬和推斷出可能的數據改進方法和計算模型，從而達到項目要求或評獎要求，實際上放棄了統計方法對于質量改進的真正貢獻，也放棄了科學改進的真正目的，違背了質量改進的最初目的和終極價值。
二、問題導向的質量改進統計方法選擇
問題導向的質量改進過程中，要一切從問題的現狀出發，擬定合理目標，設計跟進數據集，選擇合適的統計方法，帶著問題逐步深入才能得到滿意的改進效果。
問題導向的質量改進一般應遵循三個基本原則，一是厘定問題，單一目標；二是自頂向下，逐步求精；三是優選方法，單入單出。在這個原則下，質量改進的過程可以分為以下步驟：
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和一般的改進過程一樣，面向問題的改進過程主要是對于質量問題的定義和選擇，這些問題不是上級決定的，也不是財務目標中挑出來的，而應該來自質量經營和管理的實踐中出現的質量問題和可能造成不良的機會。因此質量改進的動因本身就具有補償性質量的能力，如果不出現問題，質量管理的重點則應放在質量保證能力建設和預防性質量的提升方面。
�。ǘ┟枋鰡栴}并抽象成統計模型。
精確定義質量生產和使用過程中出現的問題，并力圖把這個問題抽象成為統計模型。比如對于推土機首次故障時間的確認，就可以根據統計建模的經驗和方法，考慮通過構建指數模型來計算一批推土機銷售以后首次故障時間的期望均值，并以此通過假設檢驗來設定首次故障時間，并最終實現質量的全面提升。
�。ㄈ┇@得過程和結果的數據。
統計模型方法依賴大量數據和檢驗，因此模型方法所需要的數據必須和問題產生的過程保持一致，也就是說，必須回到問題發生的現場去收集整理數據并獲得數據口徑、背景和計算方法的要求。這些數據可以客觀地描述、解釋和探索質量過程中的細節，可以由此回溯和推斷問題出現的可能性、因果性以及相關性，真正地做到“讓數據說話”、“讓模型作證”和“讓結果指向”。
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根據得到的數據和所選的統計方法創建統計模型，對問題進行深入的分析和解剖，得到解決問題的基本方向和思路，并設計出解決問題的路徑和方法，對這些方法進行實地實驗和驗證，力求得出解決問題的全局性對策。
�。ㄎ澹┓椒ㄟx擇的導向性。
有些問題的出現和解決，似乎有定數，比如因果圖就經常被用來解決質量改進中的可能性關聯問題。有些研究者更愿意采用復雜的數理統計模型來完成該改進任務，但我們的建議是選擇最適合的方法，而不是最先進或者最豪華的方法。面向問題是質量改進的第一動力，因此統計方法的選擇只有依照這個原則來進行，才有可能真正起到質量改進的作用，也從而實現質量提升的最終目標。
三、統計數據的來源和統計方法的適應性
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傳統的企業統計數據來源于三個方面，即企業統計臺賬、生產記錄和檢驗記錄，這些數據是工業生產過程的人工記錄，需要對質量生產過程進行人工干預才可以獲得，有些數據因此產生了較大的誤差和偏移，以至于很多統計方法無法接近真實過程。
目前，我國已進入工業化后期，國際先進的制造技術和設備被大量引進，其中包括具備強大數據生產能力的數控設備、網控設備和電子自動檢測裝置等，這些先進的電子設備可以大量測定、檢驗和記錄數據，生成連續性、大規模和高精度的同步數據集，此即企業大數據的雛形。在一些先進的制造企業，技術人員已經可以直接從設備上導出大量的數據用以完成SPC、MSA、DOE等經典統計模型的擬合和研判，可以實現真正的大數據同步質量分析、檢驗和預警目標。
因此，當前企業主要的數據來源有四個方面，一是企業管理數據，包括企業管理統計臺賬、績效考據數據、經營管理數據、投資和財務數據、營銷數據等；二是企業生產過程數據，包括來自電子設備和網絡設備中自動記錄和篩選的數據；三是質量檢驗和驗收的數據；四是來自供應鏈和客戶調查的數據。這些數據大部分是連續生產的，主要是定量數據，也包含一些定性數據，這些數據構成企業經營管理活動的新資源。
�。ǘ┙y計方法選擇的基本原則。
問題導向的統計方法選擇一般以數據為基礎，有的方法要求的數據量比較少，因而容易在實踐中使用，比如SPC、DOE等，而有的統計方法則要求更多的數據量和數據質量，比如時間序列和可靠性統計分析方法等。因此，選擇統計方法時，應考慮所需要的數據在多個方面的特征和要求。
一是數據的易得性，要能夠很容易和低成本地采集數據，對于網控設備來說，還應考慮網絡聯通問題；二是數據的統計口徑、測量設備和測定方法要保持一致，這樣的數據才具備基本的分析基礎和分析能力；三是大數據的連續性采集能力，一些現場數據的采集必須滿足連續性的要求，才可以輔助實施和分析，采用管理學意義上的價值，比如統計過程控制和抽樣檢驗的數據等；四是保持數據采集的可重復性、可復現性和可控制性，大量統計數據的誤差只有通過較為嚴格的方差分析和參數檢驗、分布模擬可能付諸建模分析和質量改進，因此要保證數據的采集技術不會帶來較大的誤差影響。
面向數據流的分析方法 篇3
服裝行業的數據分析從商品流向來講就是大家熟知進、銷、存，其中商品銷售環節可以細化為人、貨、場。造成庫存過高的原因一般都會認為是進的太多或賣得不好，很少有人從商品的追蹤、預測、分析上下功夫。
1、 如何建立商品數據追蹤體系？
商品追蹤一般是按照天或周為單位來實施，隨著POS系統的普及，數據收集越來越及時，按天來追蹤商品銷售狀況變成可能。追蹤內容：店鋪庫存數量、過去4或8周的銷量（快時尚服裝可以縮短為1—2周）、大倉庫存。追蹤方向：如果不能覆蓋全產品鏈，可以按照大品類（比如體育服裝的鞋、服、配，女裝的上、下、套裝、配飾等）的銷售前20大和庫存的前20大來跟進，前者是為了讓賣得好的商品賣的更好，后者是為了讓庫存大的商品盡快消化掉。
新品消化率也是必須要追蹤的一個數據，今年很多服裝公司都在更新一個觀念，什么是新品？只要消費者沒有穿過的都應該是新品。這種觀念對于就庫存的消化是有幫助的，特別是那些新品依賴性越來越高的企業更應該如此。
通過POS采集到基礎數據后，剩下的就是用EXCEL建立一個追蹤模型，讓它每天/周自動產生分析結論（策略部分需要人為制定），再根據庫存天數等邏輯建立一個自動配貨/調撥模型。目的就是監控主要商品進銷存狀況，迅速補貨，讓商品在不同客戶或門店間流動起來。一般情況下不要讓店員來下單調撥，因為店員可能較忙會忘記下單，對好賣的商品會有”占庫存”的惡習。
2、 如何做商品的銷售預測？
庫存周數（WOI）是商品預測的一個KPI值，庫存周數 = 即時庫存 / （周期內的銷售數量 / 銷售周期），銷售周期可以是4周、8周等。比如某個商品目前庫存2000件，過去4周銷售1000件，則它的庫存周數就是8周，意義就是根據最近4周的銷售狀況來看，此商品還有8周即將售罄。
需要注意的是如果銷售周期取4周，如果某款商品是兩周前上市的新品，則銷售周期要改成實際的銷售周數。按銷量排名往往會漏掉這個因素。
按庫存周數進行貨品的預測是一個相對粗糙的預測方法，因為它并沒有考慮到季節、節假日、促銷等因素。要精確的進行商品的銷售預測就需要引入周銷售權重指數的概念，它根據歷史銷售記錄將每一天都賦予不同的權重值。
單店服裝銷售數據分析
1、 暢滯消款分析。
暢滯消款分析是單店服裝銷售數據分析報表中最簡單、最直觀、也是最重要的數據因素之一。暢消款即在一定時間內銷量較大的款式，而滯消款則相反，是指在一定時間內銷量較小的款式�？钍降臅硿潭戎饕骺钍降目芍鋷齑鏀担丛嗀浖由峡梢匝a上的貨品數量的總和）有關，比如某款銷售非常好，但當初訂貨非常少，也無法補到貨，這樣在很短的時間內就銷售完了，其總銷售數量并不大，那么也不能算是暢消款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。在暢滯消款的分析上，從時間上一般按每周、每月、每季；從款式上一般按整體款式和各類別款式來分。暢滯消款式的分析首先可以提高訂貨的審美觀和對所操作品牌風格定位的更準確把握，多次的暢滯消款分析對訂貨時對各款式的審美判斷能力會大有幫助；暢滯消款式的分析對各款式的補貨判斷會有較大幫助，在對相同類別的款式的銷售進行對比后，再結合庫存，可以判斷出需要補貨的量，以快速補貨，可以減少因缺貨而帶來的損失，并能提高單款的利潤貢獻率；暢滯消款分析還可以查驗陳列、導購推介的程度，如某款訂貨數量較多，銷售卻較少的情況下，則首先應檢查該款的陳列是否在重點位置、導購是否重點去推介該款；暢滯消款分析可以及時、準確對滯消款進行促銷，以加速資金回攏、減少庫存帶來的損失。
2、 單款銷售生命周期分析。
單款銷售生命周期是指單款銷售的總時間跨度以及該時間段的銷售狀況（一般是指正價銷售期）。單款銷售周期分析一般是拿一些重點的款式（訂貨量和庫存量較多的款式）來做分析，以判斷出是否缺貨或產生庫存壓力，從而及時做出對策。單款的銷售周期主要被季節和氣候、款式自身銷售特點、店鋪內相近產品之間的競爭等三個因素所影響。單款的銷售周期除了專業的銷售軟件以外，還可通過Excel軟件，先選定該款的銷售周期內每日銷售件數，再通過”插入”—”圖表”功能，通過矩形圖或折線圖等看出其銷售走勢，從而判斷其銷售生命周期。如果該款在某時間段內的陳列等其他因素未作改變， 5—9日是該款的銷售高峰期，而前后幾天都是非常大的.反差，這樣我們就應該對照近期的天氣氣溫和該款式特點。一般來講，單款銷售出現嚴重下滑主要有以下三個原因：一是近期天氣氣溫不適合該款銷售；二是銷售生命周期已到，是一種正常的下滑；三是新上了一個與之相類似的款式，并且可能在陳列時更突出一點，由于消費者的視覺疲勞而更青睞于新到的款式。如果該款庫存量較大，我們就應該做出相應對策。如果是第一種原因，我們不用急，等到最適合天氣氣溫時重點陳列，但應考慮一下自己的上貨時間把握是不是存在一些問題；如果是第二種原因，我們應該即時促銷，以提高該款的競爭力和該款的庫存風險；如果是第三種情況，則應考慮把與之競爭的新款撤掉或陳列在較一般的位置，并檢討自己的上貨時間把握。相反，如果根據銷售走勢判斷出還有一定的銷售潛力，則完全可以分析出該款大概還可以銷售多少件，這樣再結合自己的庫存量，進行合適的數量快速補貨，以減少缺貨損失。
3、 營業時間分析。
一般一個地區的店鋪開業和打烊時間都是差不多的，但中間的班次安排就可能有所區別。這就要求我們對每個時間段對進店人數、試穿人數、成交票數和金額等進行分析，從而得出哪些時間段的進店率、進店試穿率和試穿成交率更高，再根據這一結果對員工班次進行調整。比如上午這些因素數據較低而下班前一小時這些因素數據較高，則可考慮改變全天營業時間；比如某一時間段這些因素數據非常集中，則可考慮將最多的員工、精力、促銷等集中在這一時間段……通過準確的數據分析來合理調整工作時間和工作安排，能有效促進員工工作激情和銷售增長。
多店之間的服裝銷售數據分析
對于品牌公司、省級代理商或開單一品牌多家店鋪的加盟商而言，店鋪之間的銷售對比與貨品調配能有效提升總倉的物流管理能力以及各店銷售水平和解決庫存能力。我們可以通過某一時間段內所選定的店鋪之間的銷售/庫存對比分析表格來做多店之間的服裝銷售數據分析報表。對于銷售/庫存對比表，一般店鋪的選擇是在同一區域內；在款式選擇上一般是上貨時間差不多。
A款：第一、如果所有的店鋪銷售都不錯，為什么A店鋪銷售不太好？是因為A店鋪當地確實不喜歡該款的風格，還是該款的陳列有問題，還是導購在該款的推介上有問題……是否需要將該店鋪庫存往其他店鋪進行調撥？第二、如果該款的整體銷售都不錯，結合該款的銷售生命周期，總部是否需要繼續下單生產，需要下多少。第三、就目前的總部庫存而言，應該如何給B店鋪和C店鋪進行分配，是平均分配，還是先滿足某一家店鋪？
B款：第一、如果A店鋪和B店鋪的銷售庫存存在較大的反差，應考慮將兩店的該款貨品進行調配，這樣不但可以提高該款在A店的銷售量，而且可以有效除低B款的庫存；第二、如果C店鋪銷售一般，但庫存也較少，其銷售是因為本身訂貨量不足還是本身銷售潛力所致，是否應考慮將總倉庫存再給C店鋪補點貨。當然，在實際的店鋪之間的銷售/庫存對比分析工作中，還會出現更多的現象，只要針對不同的現象分析并做出相應對策，對店鋪間的銷售都會有較大的幫助的。
品牌的市場定位分析
一個服裝品牌如果沒有找準自己的定位其招商難度就會大增，而且很多終端店鋪即使地段、面積等方面在當地都非常一流，卻總是業績不好，或從事該品牌的投資回報比過低，這就是因為對市場定位的把握不夠準確。服裝品牌的定位主要有三個方面構成。一個是產品定位，主要包括產品的風格和價格等；由產品定位決定的是品牌的主流顧客群體定位，主要包括顧客群體的年齡、收入、職業、學歷等；而顧客群體定位則決定了品牌的市場定位，主要包括城市定位、店鋪地段地位和店鋪面積定位等。把握準確的市場定位對于招商策略和招商計劃的制定和實施、改善店鋪服務質量和服務標準、提高加盟商的投資回報比都是有著極其重要的作用的，而準確把握市場定位的唯一可靠依據就是通過數據的分析。
1、 城市定位分析。
品牌公司總部或省級代理商首先將區域市場進行劃分，按市場類別分如地級市場、縣級市市場和鄉鎮級市場等；按地理位置分如南方市場、北方市場等。然后按全年計算出分類別后的不同市場的投資回報比，這樣便可看出我們的品牌是更適合南方市場還是北方市場，是更適合一線市場還是二級市場，是更適合南方的一線市場還是北方的一線市場……這樣的結果對品牌公司總部或省級代理商的招商策略制定有著非常重要的意義，是一個前期的方向性問題。把最適合的市場作為重點拓展市場，對公司總部和終端加盟商的長遠擴張和穩定發展都是非常大的好處。
2、 店鋪定位分析。
某些品牌公司總部或省級代理商在招商時過于在乎店鋪面積，認為店鋪面積越大越好，這也是不科學的。我們應該通過全年的不同面積段店鋪的投資回報比分析結果來確定最適合我們品牌的面積段，如60—200平方，300—500平方等。哪一個面積范圍是盈利最大的，我們在招商的時候就重點放在這個面積范圍，如一些好的意向加盟商其店鋪面積不夠我們可以幫助其尋找到達到這個面積范圍的店鋪，相反如果某位加盟商店鋪面積超出，則可以考慮隔開一部分，以保證加盟商單店的最高盈利，從而增強其對公司的信心和忠誠度，并提高了終端店鋪的質量。店鋪定位的另一個因素就是店鋪的形式，主要有沿街店鋪、百貨商場和超市賣場等，其依據也同樣是分類別進行盈利分析對比，使得我們的品牌定位與店鋪的面積和店鋪形式定位完全相符。
面向數據流的分析方法 篇4
一、面板數據
面板數據：其有時間序列和截面兩個維度，當這類數據按兩個維度排列時，是排在一個平面上，與只有一個維度的數據排在一條線上有著明顯的不同，整個表格像是一個面板,所以把panel data譯作“面板數據”。但是,如果從其內在含義上講,把panel data譯為“時間序列—截面數據” 更能揭示這類數據的本質上的特點。也有譯作“平行數據”或“TS-CS數據（Time Series - Cross Section）”。
線性面板線性面板數據里面各種估計量的關系，每個箭頭都是可以證明的，感興趣的可以自己證明：
二、離散選擇模型和受限因變量模型
在實證微觀計量經濟學分析當中，我們常常會碰到這樣一類計量經濟模型，其中的因變量或者是定性的，或者是取值范圍受到限制。在這兩種情形下，必須要使用特殊的方法才能對這類計量經濟模型進行有效分析，才能獲得其中參數的一致估計。
當因變量是定性的時候，某些場合我們可以給它賦予諸如LL,,,2,1,0n等數值。但是，前提必須是有意義的.。在實證微觀計量經濟學分析當中，我們常常會碰到這樣一類計量經濟模型，其中的因變量或者是定性的，或者是取值范圍受到限制。在這兩種情形下，必須要使用特殊的方法才能對這類計量經濟模型進行有效分析，才能獲得其中參數的一致估計。當因變量是定性的時候，某些場合我們可以給它賦予諸如0,1，...,n...等數值。但是，前提必須是有意義的。二元選擇模型的特點就是其因變量僅有二個結果。
三、靜態面板數據
我們一般所說的靜態面板數據模型，是指解釋變量中不包含被解釋變量的滯后項（通常為一階滯后項）的情形。但嚴格地講，隨機干擾項服從某種序列相關的模型，如AR(1)，AR(2)，MA(1)等，也不是靜態模型。動態和靜態模型在處理方法上往往有較大的差異。用靜態面板數據建立的模型通常有三種，即混合模型、固定效應模型和隨機效應模型。
四、動態面板數據
動態面板數據是研究現象動態行為的一種重要方式，在一個模型中添加動態因素，是對方程理解上的一個變化。在方程中添加滯后變量即右邊變量的整個歷史，所以所觀測的任何影響都以這個歷史為條件。假如在面板數據模型右端加入滯后因變量的話，則模型變為動態面板數據模型。
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