主题：哪家软件公司做数据分析比较好？

杭州商益6.0版系统的报表数据分析做得相当不错,LZ可以向他们了解一下!

七智BI商业智能分析，有品类分析、购物篮分析、会员RFM分析和KPI绩效分析等各种实用分析解决方案。

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以往零售商做促销，其潜在的促销对象是本店所有顾客，于是促销设计、折让、促销信息推广、销售分成等方面的投入，是平均分配到所有顾客身上的。这合理吗？实际上可能不合理。一项调查显示，低消费顾客（锡类顾客）的利润率更低，零售商花费了销售额的2%去告知或取悦这些顾客，而对金类顾客发广告，仅仅花费了销售额的0.1%。金类顾客所贡献的销售额仅仅比锡类顾客低了23.1%，但他们贡献的毛利率却提升了63.8%，实际毛利额也提升了25.2%。做DM，能毫无目的地撒吗？你可能会说：现在的金类顾客下次可能就变成锡类顾客。但几个星期监测下来，你会发现金类顾客的群体数量变化幅度并不大――如果数量趋增，那说明你的定位准确，找到了利基；如果数量趋降，那么说明你的营销策略大有问题，把投入都花到了不该花的人身上，比如那些专挑低价品的顾客上。最好的办法是让顾客填写资料，并给他们一张带磁条的卡。他们付账刷卡时自然就留下了其购物信息和个人信息。在2005年下半年，家乐福的门店开始请顾客填写资料档案，但并不发卡，只是用于投放DM（最近家乐福中国网站开始招收会员了）。如果没有系统支持，先做到这一步也可以，至少可以提高DM的投放精度，甚至可以针对不同远近、不同收入的顾客投放不同的DM。顾客分类管理后，你就能准确地判断：某一类顾客更喜欢什么样的商品？他们是不是该商品的目标顾客？他们对该商品做何评价？实际上大部分制造商的所谓产品（品牌）管理以及品质（质量）管理，都与顾客需求是割裂的。但为了掩盖这种对顾客需求的无知，制造商不得不想尽一切办法来夺取终端零售商的陈列空间。制造商（经销商）驱动的品类管理就是这些办法中的一个。他们依靠大量的促销和价格运作，可能还兼有商品品质的降低，给零售商带来大量的锡类顾客，并以此要求更多货架和堆头-销量涨了嘛！只有那些进行顾客分类，并采取细分策略的零售商，才能继续给收取通道费用一个光明正大的理由。假设你手上有一个名录，上面有区域所有高收入、常消费顾客的信息，并号称要专门针对他们做DM――你完全可以收取更高的费用，而且还有人抢着出。这就是“客类管理”及其时代。

看一下七智的数据分析模型吧，眼见为实。

数据分析的话，看用友U8的BI吧，财务业务+零售管理的数据分析都可以实现

arcplan公司BI产品像德国佬的汽车一样棒的BI产品
联系人：刘乃玉 电话：13352418941
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产品白皮书



1 总体架构 4
1.1 具有高度的集成性与易用性、可定义模板以重复使用 4
2 全面支持OLAP与各类平面数据源 4
2.1 真正的全数据源支持 5
2.1.1 OLAP的通用浏览器 5
2.1.2 高效地、毫无功能损失的发挥OLAP的模型处理能力 6
2.1.3 支持丰富的信息模型，具有灵活的表现形式 7
2.1.4 可以进行灵活的互动分析。 7
2.2 对平面数据源同样具有强大的支持能力 7
2.2.1 几乎支持所有主流平面数据源 7
2.2.2 对于平面数据源的连接进行专门优化，使得整体效率空前提高 8
2.3 对于多数据源融合的支持 9
2.4 对于BI数据源选择的建议 10
2.5 SOA – arcplan Web Service Analytics 10
3 arcplan信息部署 12
3.1 灵活的部署方式： 12
3.2 具有强大的集成性、开放性 12
3.3 支持集群、负载平衡等相关技术，保证应用的不间断、高效运行 13
3.4 拥有完整的权限管理与权限集成功能，可满足任意复杂需求 13
3.5 提供完备的信息输出接口 14
4 拥有智能报表系统及丰富的展现图形 14
4.1 arcplan可以迅速的开发出任意复杂的报表 14
4.2 实现了回写功能 18
4.3 通过内部强大的函数，可以完成任意复杂的表间运算需求 18
4.3.1 对于表内运算的支持 19
4.3.2 对于表间运算的支持 19
4.4 对其他程序提供强大支持 20
4.5 提供人性化的用户体验，将报表的应用提升高到了一个新的阶段 20
4.6 查询、分析和报表功能全部融合于一张表中，使用户工作更具连贯性 21
4.7 arcplan具有先进的钻取、旋转等分析功能 22
4.8 丰富的图形展示功能，同时支持图形叠加 23
4.8.1 仪表盘 23
4.8.2 动态地图 24
4.8.3 雷达图 25
4.8.4 异常指标预警 26
4.8.5 瀑布图 28
4.8.6 3D柱图： 28
4.8.7 基准线图 28
5 arcplan综合应用举例 29
5.1 arcplan中各种主流管理工具的应用 29
5.1.1 平衡记分卡（BSC） 29
5.1.2 ABC分析法： 30
5.1.3 杜邦分析法： 30
5.1.4 波士顿矩阵（BCG）分析 31
5.1.5 本量利分析（Cost-Volume-Profit Analysis） 32
5.1.6 绩效棱柱（Performance Prism）分析 33
5.1.7 GE矩阵分析（九盒矩阵分析） 34
5.1.8 80/20分析 35
5.2 各种分析方法的应用： 35
5.2.1 趋势分析 35
5.2.2 环比分析 36
5.2.3 同比分析 37
5.2.4 相关性分析 37
5.2.5 Top-N与Bottom-N分析 38
5.2.6 切片切块分析 38
5.2.7 钻取分析 39
5.2.8 回归分析 40
5.2.9 聚类分析 40
5.2.10 复选对比分析 41
6 arcplan产品介绍 42


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