前言
终端管理是服装企业管理中很重要的一块，往往也是零售分析商业智能系统中必会实现的且会考虑首要实现一块。
在这里，将考虑的一些门店终端管理相关分析做一个梳理。
分析的方式
1 、基础分析
指零售金额、零售数量、退货、退货率、平均单价等一系列基础指标或衍生的展示，通常反应基本的现状。
2、成长性分析
当期指标数据与同期、前期进行对比，以及本年累计与同年累计对比；
3、趋势分析
指标在时间轴上的发展趋势分析，用以发现异常。
4、构成分析
部分指标，如零售金额、数量在某些维度上的构成，显示为占比数据，譬如区域/门店。
门店/区域销售状况的80/20分析，一定程度上也可以归类到这个方向。
另外，门店零售的货品品类分布，也可以组织成结构分析。
5、排名分析
对某些指标进行排名，指标可以是零售金额、数量，也可以是退货数量、退货率，还可以是零售占比；
6、进度分析
实际数据与目标数据的对比分析。
可以是零售金额与目标，也可以是实际费用与费用预算的对比；
可以是月度执行情况，年度进度完成情况等等。
7、对比分析
指标与参考数据的对比，发现异常。譬如：
指标与行业经验数据的对比，或者指标与公司本期平均数据比较；
当指标与时间轴序列上的进行对比，则可以变为成长性或者趋势分析。
8、监控告警
本质上来说，应当也是一种对比分析，只是对比的数据定义为指标阀值参数，并结合图形展示，应用颜色告警或者进度条等手段来达到目的。
9、其他方式
不在以上列举的分析手段，或是不好单独归类的。譬如散点图应用、气泡图应用，对门店依据一些指标或者规则进行象限划分，使用户轻松定位到需要关注的门店对象，又或者，基于一系列较为全面综合的指标，赋以权重，计算考核分数。
写在最后
其实分析方式是通用的，比如，针对其他行业，或者针对非门店管理的主体进行分析，但是此处，个人整理的出发点，均是门店终端的报表、分析等应用。
以上列举的是从分析方式来考虑可以予以开发的应用，有所遗漏或是不严谨有问题亦是难免的，也欢迎一起探讨。
