用函数VLOOKUPVLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)lookup_value：要查找的值，数值、引用或文本字符串table_array：要查找的区域，数据表区域col_index_num：返回数据在查找区域的第几列数，正整数range_lookup：模糊匹配，TRUE（或不填） /FALSE

新零售是一种新的零售模式，而万物互联是一种新的技术，也就是我们通常说的物联网技术，或者说比物联网技术更进一层的技术，这两者有什么区别呢？新零售简单的理解的话就是线上+线下+现代化物流，但是如果详细地解释的话，就包括了全渠道、全场景、人货场核心的改变等内容，其中有一点是新技术，运用新技术去实现新零售，而这个新技术包括了云计算、大数据、物联网等等。物联网技术使得万物互联，将人，流程，数据和事物结合一起使得网络连接变得更加相关，更有价值，将信息转化为行动力。所以说新零售模式会运用到万物互联，而万物互联

大数据分析的前提是要有数据来源，俊竹客流统计对商场进出客流进行实时统计，通过对采集的数据分析实现的商业价值有1. 根据客流统计数据分析，对商铺的定位及招商方面提供了参考价值2. 根据不同时段和不同区域客流数据信息对比分析，从而提高了管理人员的工作效率。3. 从各个区域的吸引率及繁忙度效果，来对铺位进行合理分布，从而提高销售量4. 评估商场服务质量等。

大数据不仅仅意味着数据大，最重要的是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。下面介绍大数据分析的五个基本方面——预测性分析能力：数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。数据质量和数据管理：通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。可视化分析：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让

全球大约有1000家公司生产智能手机，但几乎所有利润均被苹果斩获。市场调研机构Canaccord Genuity分析师迈克·沃克利（Mike Walkley）预计，在今年一季度全球智能手机市场上，苹果公司的营业利润是前八家厂商营业利润之和的92%，创下新纪录，在去年这一数字为65%。同期三星智能机营业利润占15%。苹果和三星两家公司的利润份额居然超过100%，原因是：在智能手机行业内，其他厂商有的不赚不赔，有的甚至亏损。来自上周的多篇报道，凸显了当前智能手机行业发展不平衡状况。首先是苹果要求供应

据国家统计局数据，7月份全国社会消费品零售总额达到30734亿元，同比增长8.8%，增速较6月份回落0.2个百分点，1至7月份累计增长9.3%。商务部监测的5000家重点企业7月份销售额同比增长4.6%。从前6个月居民消费数据看，全国人均消费增长（实际增长）6.7%，高于去年同期6.1%的水平。其中，城镇居民人均消费增长4.7%，低于去年同期5.1%的水平。农村居民人均消费增长达到10.1%，远高于去年同期7.0%的水平。农村居民人均收入起点低，边际消费倾向比城市居民高，即农村居民收入增长一个点

手机社交网络也将成为智能手机的热点应用。目前的文字加图片的SNS，有可能进化为文字加视频的SNS。值得注意的是，继手机社交即时通讯后，微博等新型社交应用正迅速兴起，有后来居上之势。 手机未来2-3年的发展，将是智能手机的天下。所有趋势，都将围绕手机智能化展开。抓住了这一点，就抓住了要点。 当前，智能手机正以70%的速度高速发展。据赛诺、Suppli公司预测计，中国智能手机销量未来3年，将从现在的4700万部，增长到8000万部；而平均价格则从几年前近4000元，一路下降到2000

analysis on“有关于.......的分析”， 用on 一般侧重深层次的分析analysis of “.......的分析”， 用of 表所属关系例句筛选1.Superficial Analysis on Scientific Connotation for The Heart Controls Mental Activities . 浅析“心主神明”的科学内涵。2.Chemical analysis of the matter, Jim? Adams asked, nervously

商品周转日数=本期平均商品库存/本期日平均销售 期末库存=期初库存+本期购进-本期销售=58900+358960-385670=32190 库存是时点数据，本期平均商品库存=期初库存/2+期末库存/2=58900÷2+32190÷2=45545 本期日平均销售=385670÷365=1056.63 商品周转日数=45545÷1056.63=43.10(天)，故A正确。

商品分析应该是零售行业最最关注的点，无论是领导或是业务人员，都会面对以下问题： 到底哪些商品能够获得消费者青睐，一路飘红？哪些商品应该淘汰？应该淘汰的商品销售额占比是多少？同一种商品的价格区间分布是怎样的等等。 为此，我用FineBI整合了多个业务系统中的数据，进行数据加工、清洗后，进行下面三个分析，ABC分析：根据商品对店面销售的贡献度及顾客对商品的本身的需求，按照70%，20%，10%将商品分为A，B，C分类，并进行分类数据分析，包括SKU数量，销售金额，库存金额。商品价格带分析：商品价格带