马红兵

上文中我们介绍了这家企业在全国共有11个总经销商，117个地区性经销商，1280个二级经销商。
对于总经销商的代理价格是所在地市场价格的90%，地区性经销商代理价格是所在地市场价格的95%，二级经销商代理的价格为所在地市场价格的97%。并且各类经销商的代理价格还可以随销售量的增加而降低。销售量又分为1个月销售量、连续销售量等不同，降低的代理价格幅度也不同。每一款产品对于不同级别的经销商又分别在销售量上设立了5档。单一产品销量与代理价格升降幅有关，经销商总销售量与总代理价格也有关。之所以制定这样较为复杂的经销商回报，就是鼓励经销商多销售公司奶制品，从而在销售中获得更好的利润和回报，刺激经销商的积极性。
我们可以想象一下，132类产品在这样一个经销体系下，光是计算经销商回报率就将是：∑（这里是产品循环从1到132）∑（这里是总经销商循环从1到11）∑（这里是销售量档级从1到5）（Y（这里的Y是每一种产品的销量）×（90-∑（这里是销售量相关的进一步折扣）））＋∑（这里是产品循环从1到132）∑（这里是总经销商循环从1到117）∑（这里是销售量档级从1到5）（Y（这里的Y是每一种产品的销量）×（95-∑（这里是销售量相关的进一步折扣）））＋∑..

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数据分析讲堂

第二课 OLAP系统的功能性需求

第六讲　OLAP和数据挖掘

OLAP和数据挖掘的关系问题是很多人都混淆了的，在这有必要将这个问题阐述清楚。当OLAP在1994年、1995年产生的时候，产品供应商们很自然地取得了与其他相关技术一样的成功。于是在1995年到1997年期间，人们进行了很多尝试将数据挖掘产品化，并且用和OLAP工具一样的方式进行推销。但是这些尝试从一开始就是值得怀疑的，因为正确使用数据挖掘工具需要具备基本的统计知识，从而不可能将数据挖掘产品销售给使用OLAP查询工具的同一批商业用户。除此之外，作为销售和市场活动的一部分，很多数据挖掘供应商甚至通过批评OLAP，或至少是置之不理，来提升数据挖掘的地位。于是在很多刊物上都出现了这样的宣传：OLAP是在汇总数据上进行的，而数据挖掘是在详细数据上进行的。这种非常不正确的说话是如此地扎根在很多人的思想中，以至于要花很多时间来消除这种错误的认识。
OLAP和数据挖掘之间的区别完全和汇总及详细数据无关。它们之间的差别，应该是描述型和建模型之间的差别。OLAP工具中的功能和算法（如聚合、分配、比率、比例、乘积等）都是描述型建模功能，而数据挖掘工具包中的功能（如回归、神经元网络、决策..

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