⑴ 2021年紅蘿卜儲存行情怎麼樣
摘要 紅蘿卜行業前景預測分析報告是在對紅蘿卜行業的歷史發展現狀、供需現狀、競爭格局、經濟運行、下遊行業發展、下遊行業市場需求等分析的基礎上，對紅蘿卜行業的未來的發展趨勢、市場容量、競爭趨勢、細分下游市場需求等進行研判與預測。
⑵ 如何利用CRM分析並跟蹤客戶
1、全面整合客戶的動態業務信息
客戶信息是動態、多角度的，除了基本的靜態信息和聯系人信息外，還包括客戶需求信息、聯系歷史、交易過程、價值信息等;
2、融合多種溝通渠道，充分共享客戶溝通動態信息
用友TurboCRM整合了多種客戶接觸手段，包括：Web、E-mail、手機簡訊、PDA、電話、傳真等，可設置相應模版，自動完成批量的客戶溝通，同時可自動歸檔客戶接觸信息。
3、客戶關系全景透視
客戶關系圖：客戶與客戶之間可能是上下級單位，也可能是產業鏈或決策鏈中的關聯單位，系統可以自動繪制出客戶關系圖，通過一個單位可以查找到所有的關聯單位，有效幫助企業進行關聯銷售和進行關聯客戶管理;
聯系人關系圖：根據聯系人的上下級關系、影響力可以繪制出多維的聯系人關系圖，使企業能夠清楚客戶聯系人之間的關系及影響度，極大方便業務開展;
項目決策樹：一個客戶可能會有多個項目同時展開，每個項目的決策關系不盡相同，系統可以根據不同項目聯系人的關系影響自動繪制出項目決策樹，幫助企業更有效地推進項目。
4.客戶生命周期管理
客戶是企業的核心資源，企業的各項工作都是圍繞客戶生命周期的推進來開展的。如市場環節主要是解決機會客戶的獲取，銷售環節是推動機會客戶成為簽約客戶，服務環節則是使簽約客戶成為最終用戶，同時挖掘新的銷售可能。因此全面的客戶生命周期管理可以說是從客戶的角度重新詮釋企業的業務全過程。
1.全方位價值評估
根據著名的帕雷托分布理論，企業80%的利潤往往來自20%的客戶。所以企業需要識別出自己的價值客戶，並給予相應的重視，將企業有限的資源投向更有價值的客戶身上，而非平均、泛泛的投放。用友TurboCRM的客戶價值評估功能可以綜合客戶的特徵、交易情況、財務貢獻、聯絡狀況等四個方面100多項指標，如：客戶的規模、行業、交易額、利潤貢獻、服務情況等指標，綜合評估客戶的價值，幫助企業找出對企業價值較大的客戶群，為企業採取有針對性的營銷服務政策提供量化的決策支持.
2.價值挖掘及提升
向上銷售：即為追加銷售是提升客戶盈利能力的一種重要方法，是指向顧客銷售某一產品的有補充、加強或者升級作用的關聯產品。
交叉銷售：是提升客戶盈利能力的另一種重要方法。交叉銷售是一種發現顧客多種需求，並向其銷售多種相關服務或產品的營銷方式。這一方式最重要的是必須分析出該客戶的購買特徵，進而推薦符合這些特徵的產品及服務，以便於從橫向角度開發產品市場。
重復銷售：每種產品都是有生命周期的，每個客戶也都有交易的規律，掌握這兩方面的數據就可以主動的促進產品銷售。
1.全方位的計劃制定及分析
多維度的計劃制定：用友TurboCRM支持從客戶、產品、部門、員工等多個維度制訂多維的銷售計劃，滿足不同業務部門人員計劃管理的要求。
動態的計劃執行對比分析：隨時根據制訂的計劃動態對比銷售計劃的完成情況，改變管理信息滯後於財務信息，財務信息滯後於業務信息的狀況。
2.以客戶為中心的銷售過程透視管理
完整的銷售過程管控：用友TurboCRM系統提供從銷售機會設置、進度安排、資源計劃、執行控制、費用管理、團隊協同到項目分析和知識管理的全程銷售項目管機制。使銷售推進過程更有效，機會主線更清晰，信息可追溯，控制更嚴謹。
高效的銷售團隊協同：用友TurboCRM可以針對每個銷售機會建立虛擬的銷售團隊，團隊成員之員通過系統可以充分共享銷售項目推進過程中的動態信息。團隊負責人可以通過系統檢查銷售人員跟蹤過程的所有信息，當銷售項目出現風險時可及時發現;另外，銷售人員工作調動或離職的時候，可以確保接手人員能夠全面了解過去的聯絡過程，客戶的反饋，將人員變動可能帶來的損失減少到最小。
可視化的工作流程指導：專門為使用者設計直觀的工作流程圖示，實現對銷售人員日常行為的提示和指導。同時，可以將有價值的銷售過程信息轉入知識庫，便於銷售團隊內部的知識共享，幫助新員工快速提升銷售能力。
3.動態、量化的銷售預測分析
用友TurboCRM（海宇勇創，IT外包）銷售漏斗能夠讓銷售管理人員隨時知道銷售項目的狀態，可透視各個正在追蹤的項目進展情況，有效地安排和協調公司資源，提高銷售項目贏單的可能性;
五、抓住服務效率、成本、質量，促進客戶再銷售
在競爭日趨激烈的市場環境中，服務已經成為企業競爭的一種重要手段。今天，服務管理已經超越了傳統售後服務的理解范疇，服務的形式和內容發生了巨大的變化：
從被動式的響應服務更多的變為主動服務
從為所有客戶提供同樣標準的服務變為差異化和個性化的服務
從單純的售後服務，逐步轉變為銷售服務一體化
———————北京海宇勇創科技
⑶ 根據以前的數據預測未來的行為用的是什麼數據挖掘方法
數據挖掘(Data Mining)就是從大量數據中發現潛在規律、提取有用知識的方法和技術。因為與資料庫密切相關，又稱為資料庫知識發現(Knowledge Discovery in Databases，KDD) ，就是將高級智能計算技術應用於大量數據中，讓計算機在有人或無人指導的情況下從海量數據中發現潛在的，有用的模式(也叫知識)。
廣義上說，任何從資料庫中挖掘信息的過程都叫做數據挖掘。從這點看來，數據挖掘就是BI（商業智能）。但從技術術語上說，數據挖掘(Data Mining)特指的是：源數據經過清洗和轉換等成為適合於挖掘的數據集。數據挖掘在這種具有固定形式的數據集上完成知識的提煉，最後以合適的知識模式用於進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上，我們可以定義：數據挖掘是從特定形式的數據集中提煉知識的過程。數據挖掘往往針對特定的數據、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘演算法，找到數據下面隱藏的規律，這些規律往往被用來預測、支持決策。
數據挖掘的主要功能
1．分類：按照分析對象的屬性、特徵，建立不同的組類來描述事物。例如：銀行部門根據以前的數據將客戶分成了不同的類別，現在就可以根據這些來區分新申請貸款的客戶，以採取相應的貸款方案。
2．聚類：識別出分析對內在的規則，按照這些規則把對象分成若干類。例如：將申請人分為高度風險申請者，中度風險申請者，低度風險申請者。
3．關聯規則和序列模式的發現：關聯是某種事物發生時其他事物會發生的這樣一種聯系。例如：每天購買啤酒的人也有可能購買香煙，比重有多大，可以通過關聯的支持度和可信度來描述。與關聯不同，序列是一種縱向的聯系。例如：今天銀行調整利率，明天股市的變化。
4．預測：把握分析對象發展的規律，對未來的趨勢做出預見。例如：對未來經濟發展的判斷。
5．偏差的檢測：對分析對象的少數的、極端的特例的描述，揭示內在的原因。例如：在銀行的100萬筆交易中有500例的欺詐行為，銀行為了穩健經營，就要發現這500例的內在因素，減小以後經營的風險。
需要注意的是：數據挖掘的各項功能不是獨立存在的，在數據挖掘中互相聯系，發揮作用。
數據挖掘的方法及工具
作為一門處理數據的新興技術，數據挖掘有許多的新特徵。首先，數據挖掘面對的是海量的數據，這也是數據挖掘產生的原因。其次，數據可能是不完全的、有雜訊的、隨機的，有復雜的數據結構，維數大。最後，數據挖掘是許多學科的交叉，運用了統計學，計算機，數學等學科的技術。以下是常見和應用最廣泛的演算法和模型：
(1) 傳統統計方法：① 抽樣技術：我們面對的是大量的數據，對所有的數據進行分析是不可能的也是沒有必要的，就要在理論的指導下進行合理的抽樣。② 多元統計分析：因子分析，聚類分析等。③ 統計預測方法，如回歸分析，時間序列分析等。
(2) 可視化技術：用圖表等方式把數據特徵用直觀地表述出來，如直方圖等，這其中運用的許多描述統計的方法。可視化技術面對的一個難題是高維數據的可視化。
職業能力要求
基本能力要求
數據挖掘人員需具備以下基本條件，才可以完成數據挖掘項目中的相關任務。
一、專業技能
碩士以上學歷，數據挖掘、統計學、資料庫相關專業，熟練掌握關系資料庫技術，具有資料庫系統開發經驗
熟練掌握常用的數據挖掘演算法
具備數理統計理論基礎，並熟悉常用的統計工具軟體
二、行業知識
具有相關的行業知識，或者能夠很快熟悉相關的行業知識
三、合作精神
具有良好的團隊合作精神，能夠主動和項目中其他成員緊密合作
四、客戶關系能力
具有良好的客戶溝通能力，能夠明確闡述數據挖掘項目的重點和難點，善於調整客戶對數據挖掘的誤解和過高期望
具有良好的知識轉移能力，能夠盡快地讓模型維護人員了解並掌握數據挖掘方法論及建模實施能力
進階能力要求
數據挖掘人員具備如下條件，可以提高數據挖掘項目的實施效率，縮短項目周期。
具有數據倉庫項目實施經驗，熟悉數據倉庫技術及方法論
熟練掌握SQL語言，包括復雜查詢、性能調優
熟練掌握ETL開發工具和技術
熟練掌握Microsoft Office軟體，包括Excel和PowerPoint中的各種統計圖形技術
善於將挖掘結果和客戶的業務管理相結合，根據數據挖掘的成果向客戶提供有價值的可行性操作方案
應用及就業領域
當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐),電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。如果你訪問著名的亞馬遜網上書店()，會發現當你選中一本書後，會出現相關的推薦數目「Customers who bought this book also bought」，這背後就是數據挖掘技術在發揮作用。
數據挖掘的對象是某一專業領域中積累的數據；挖掘過程是一個人機交互、多次反復的過程；挖掘的結果要應用於該專業。因此數據挖掘的整個過程都離不開應用領域的專業知識。「Business First, technique second」是數據挖掘的特點。因此學習數據挖掘不意味著丟棄原有專業知識和經驗。相反，有其它行業背景是從事數據挖掘的一大優勢。如有銷售，財務，機械，製造，call center等工作經驗的,通過學習數據挖掘，可以提升個人職業層次，在不改變原專業的情況下，從原來的事務型角色向分析型角色轉變。從80年代末的初露頭角到90年代末的廣泛應用，以數據挖掘為核心的商業智能(BI)已經成為IT及其它行業中的一個新寵。
數據採集分析專員
職位介紹：數據採集分析專員的主要職責是把公司運營的數據收集起來，再從中挖掘出規律性的信息來指導公司的戰略方向。這個職位常被忽略，但相當重要。由於資料庫技術最先出現於計算機領域，同時計算機資料庫具有海量存儲、查找迅速、分析半自動化等特點，數據採集分析專員最先出現於計算機行業，後來隨著計算機應用的普及擴展到了各個行業。該職位一般提供給懂資料庫應用和具有一定統計分析能力的人。有計算機特長的統計專業人員，或學過數據挖掘的計算機專業人員都可以勝任此工作，不過最好能夠對所在行業的市場情況具有一定的了解。
求職建議：由於很多公司追求短期利益而不注重長期戰略的現狀，目前國內很多企業對此職位的重視程度不夠。但大型公司、外企對此職位的重視程度較高，隨著時間的推移該職位會有升溫的趨勢。另外，數據採集分析專員很容易獲得行業經驗，他們在分析過程中能夠很輕易地把握該行業的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況，因此如果想在某行創業，從數據採集分析專員干起是一個不錯的選擇。
市場/數據分析師
1. 市場數據分析是現代市場營銷科學必不可少的關鍵環節: Marketing/Data Analyst從業最多的行業: Direct Marketing (直接面向客戶的市場營銷) 吧，自90年代以來, Direct Marketing越來越成為公司推銷其產品的主要手段。根據加拿大市場營銷組織(Canadian Marketing Association)的統計數據: 僅1999年一年 Direct Marketing就創造了470000 個工作機會。從1999至2000，工作職位又增加了30000個。為什麼Direct Marketing需要這么多Analyst呢? 舉個例子, 隨著商業競爭日益加劇，公司希望能最大限度的從廣告中得到銷售回報, 他們希望能有更多的用戶來響應他們的廣告。所以他們就必需要在投放廣告之前做大量的市場分析工作。例如，根據自己的產品結合目標市場顧客的家庭收入，教育背景和消費趨向分析出哪些地區的住戶或居民最有可能響應公司的銷售廣告，購買自己的產品或成為客戶，從而廣告只針對這些特定的客戶群。這樣有的放矢的篩選廣告的投放市場既節省開銷又提高了銷售回報率。但是所有的這些分析都是基於資料庫，通過數據處理，挖掘，建模得出的，其間，市場分析師的工作是必不可少的。
2. 行業適應性強: 幾乎所有的行業都會應用到數據, 所以作為一名數據/市場分析師不僅僅可以在華人傳統的IT行業就業，也可以在政府，銀行，零售，醫葯業，製造業和交通傳輸等領域服務。
現狀與前景
數據挖掘是適應信息社會從海量的資料庫中提取信息的需要而產生的新學科。它是統計學、機器學習、資料庫、模式識別、人工智慧等學科的交叉。在中國各重點院校中都已經開了數據挖掘的課程或研究課題。比較著名的有中科院計算所、復旦大學、清華大學等。另外，政府機構和大型企業也開始重視這個領域。
據IDC對歐洲和北美62家採用了商務智能技術的企業的調查分析發現，這些企業的3年平均投資回報率為401%，其中25%的企業的投資回報率超過600%。調查結果還顯示，一個企業要想在復雜的環境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復雜的商業結構，若沒有詳實的事實和數據支持，是很難辦到的。因此，隨著數據挖掘技術的不斷改進和日益成熟，它必將被更多的用戶採用，使更多的管理者得到更多的商務智能。
根據IDC(International Data Corporation)預測說2004年估計BI行業市場在140億美元。現在，隨著我國加入WTO，我國在許多領域，如金融、保險等領域將逐步對外開放，這就意味著許多企業將面臨來自國際大型跨國公司的巨大競爭壓力。國外發達國家各種企業採用商務智能的水平已經遠遠超過了我國。美國Palo Alto 管理集團公司1999年對歐洲、北美和日本375家大中型企業的商務智能技術的採用情況進行了調查。結果顯示，在金融領域，商務智能技術的應用水平已經達到或接近70%，在營銷領域也達到50%，並且在未來的3年中，各個應用領域對該技術的採納水平都將提高約50%。
現在，許多企業都把數據看成寶貴的財富，紛紛利用商務智能發現其中隱藏的信息，藉此獲得巨額的回報。國內暫時還沒有官方關於數據挖掘行業本身的市場統計分析報告，但是國內數據挖掘在各個行業都有一定的研究。據國外專家預測，在今後的5—10年內，隨著數據量的日益積累以及計算機的廣泛應用，數據挖掘將在中國形成一個產業。
眾所周知，IT就業市場競爭已經相當激烈，而數據處理的核心技術---數據挖掘更是得到了前所未有的重視。數據挖掘和商業智能技術位於整個企業IT-業務構架的金字塔塔尖，目前國內數據挖掘專業的人才培養體系尚不健全，人才市場上精通數據挖掘技術、商業智能的供應量極小，而另一方面企業、政府機構和和科研單位對此類人才的潛在需求量極大，供需缺口極大。如果能將數據挖掘技術與個人已有專業知識相結合，您必將開辟職業生涯的新天地！
職業薪酬
就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據倉庫和數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺，在二線成熟，高端數據倉庫和數據挖掘方面的人才尤其稀少。高端數據倉庫和數據挖掘人才需要熟悉多個行業，至少有3年以上大型DWH和BI經驗，英語讀寫流利，具有項目推動能力，這樣的人才年薪能達到20萬以上。
職業認證
1、SAS認證的應用行業及職業前景
SAS全球專業認證是國際上公認的數據挖掘和商業智能領域的權威認證，隨著我國IT環境和應用的日漸成熟，以上兩個領域將有極大的行業發展空間。獲取SAS全球專業認證，為您在數據挖掘、分析方法論領域積累豐富經驗奠定良好的基礎，幫助您開辟職業發展的新天地。
2、SAS認證的有效期
目前SAS五級認證沒有特定有效期，但是時間太久或版本太老的認證證書會有所貶值。
3、五級認證的關系
五級認證為遞進式關系，即只有通過上一級考試科目才能參加下一級認證考試。
4、SAS全球認證的考試方式
考試為上機考試，時間2個小時，共70道客觀題。
相關鏈接
隨著中國物流行業的整體快速發展，物流信息化建設也取得一定進展。無論在IT硬體市場、軟體市場還是信息服務市場，物流行業都具有了一定的投資規模，近兩年的總投資額均在20-30億元之間。政府對現代物流業發展的積極支持、物流市場競爭的加劇等因素有力地促進了物流信息化建設的穩步發展。
易觀國際最新報告《中國物流行業信息化年度綜合報告2006》中指出，中國物流業正在從傳統模式向現代模式實現整體轉變，現代物流模式將引導物流業信息化需求，而產生這種轉變的基本動力來自市場需求。報告中的數據顯示:2006-2010年，傳統物流企業IT投入規模將累計超過100億元人民幣。2006-2010年，第三方物流企業IT投入規模將累計超過20億元人民幣。
由於目前行業應用軟體系統在作業層面對終端設備的硬體提出的應用要求較高，而軟體與硬體的集成性普遍不理想，對應性單一，因此企業將對軟體硬體設備的集成提出更高要求。
物流行業軟體系統研發將更多的考慮運籌學與數據挖掘技術，專業的服務商將更有利於幫助解決研發問題。
物流科學的理論基礎來源於運籌學，並且非常強調在繁雜的數據處理中找到關聯關系(基於成本-服務水平體系)，因此數據挖掘技術對於相關的軟體系統顯得更為重。
⑷ 如何做電商數據分析
主要用到的是數據透視表;主要是提供一些報表供領導參考。應該用到了5W2H分析法，SWTO矩陣分析法。
數據分析要有以下的一些步驟：明確分析思路，數據收集，收集存儲，數據整理，數據分析，數據呈現，報告撰寫等。
電商的數據分析，我個人以為，應該至少有銷量分析，包括銷量，銷售額，客戶人數，地區分布，top30等，我們公司還有頁碼分析;倉庫分析，包括庫存清倉表，庫存預警表，銷售渠道分析;購買意向性分析，季節性，促銷活動等對銷售的影響等。電商數據分析也需要採用的是數學模型分析預測的。
---------------------來自小A服務
⑸ 銷售數據分析的內容一般有哪些
銷售數據分析一般包括：
1、營運資金周轉期分析銷售收入結構分析
2、銷售收入對比分析
3、成本費用分析
4、利潤分析
5、凈資產收益率分析
銷售數據分析，主要用於衡量和評估經理人員所制定的計劃銷售目標與實際銷售之間的關系，它可以採用銷售差異分析和微觀銷售分析兩種方法。
(5)存儲銷售預測分析擴展閱讀：
針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。
針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。
微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。
銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。
銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。
⑹ 全球第二大存儲晶元商預警：下半年需求或降溫，周期逆轉要如何實現
雖然伴隨著銷售量持續提高，公司在第二季度創下了單一季度營業收入紀錄，但公司卻對後半年存儲晶元市場的需求持慎重心態，預估後半年存儲晶元要求將有一定的減溫。
SK海力士是僅次三星電子的全球第二大存儲晶元商。當月稍早，早已有消息人士透露，因為預計未來市場的需求解暑，SK海力士正考慮到減少2023年投資支出，大概將下降四分之一至16萬億韓元（約122億美金）。
先前，包含美光科技在內的好幾家晶元製造商早已警示稱，在全球處理晶元緊缺將近兩年之後，伴隨著最近處理晶元供給量提高，而PC和智能手機出貨量下降，處理晶元供大於求的情況已經加重。