1、数据分析：利用数据分析工具或手动对数据进行分析。可以分析销售趋势、销售季节性、销售地域性、客户购买行为等。通过分析，可以发现销售数据中的规律和异常情况。 结果呈现：将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，使结果易于理解。可以通过折线图、柱状图、饼图等形式展示数据。
2、提升整个销售团队的合作性，个人建议在门店里面采用团队进行作战，两人一小组，当甲做销售的时候乙必须在旁边协助，当乙做销售的时候甲必须在旁边协助，并且建立每天团队PK制度，团队业绩倒数第一的给予一个的惩罚。
3、越是畅销的商品，我们需要设置的库销比越小，这就能更好地加快商品的周转效率；越是滞销的商品，库销比就越大。我们日常可以通过销售和配货将库销比维持在一定水平，并且不允许出现库销比过高或过低。一旦库销比过高或过低则表明日常销售和配货工作没有做到位。
4、通过统计分析方法，可对门店销售数据进行趋势分析。可以使用线图、柱状图等方式呈现销售额、销售数量等随时间变化的趋势，找出销售的周期性、季节性等特点，以进一步优化销售策略。客户分析 根据顾客信息，可以对门店的客户进行分析。
无法引用对象。在关系型数据库中，通过SQL语言或视图可以表达属性值为对象的这个意思。但数据库本身并不能表达出来，需要人为设定，如果数据库设计者忘记了当初的设定，那数据库里的内容就失去含义了。我们需要的是一个本身能进行更复杂表达的数据组织方法。
纵向扩展很容易：增加硬件、处理能力、内存、磁盘和提高网络速度。其原理就是仍然在一台服务器上运行数据库，但是增加了服务器的处理能力和资源。这种方法很昂贵，但是非常简单 一般人们会选择纵向扩展（scale up）SQL Server数据库，而非横向扩展（scale out）。
扩展方式不同 因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。而NoSQL数据库是横向扩展的。
扩展方式不同：SQL数据库通过提升单机处理能力来实现纵向扩展，适用于处理速度和并发量的提升。然而，由于关系表的结构，可能会遇到性能瓶颈。NoSQL数据库则采用横向扩展，通过添加更多服务器节点来分担负载，这种分布式存储天然支持扩展。
可伸缩性。关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，因此能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩。
因为数据存储在关系表中，操作的性能瓶颈可能涉及很多个表，这都需要通过提高计算机性能来客服。1虽然SQL数据库有很大扩展空间，但最终肯定会达到纵向扩展的上限。1而NoSQL数据库是横向扩展的。
1、当前大数据应用尚处于初级阶段，根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才，从业人员的薪资待遇也很不错。这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
2、作为偏业务的高级数据分析师，我对大数据行业的发展前景，总结下来就是：前景是光明的，但门槛会越来越高。分享个真实故事：我有一个朋友，坐标北京，平时爱好研究房地产。
3、技术进步：大数据领域的技术不断演进和创新。例如，分布式计算和存储技术的发展，使得大规模数据的处理和分析变得更加高效和可行。机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术的发展，为大数据的挖掘和洞察提供了更多可能性。
