单价变动分析

willdavis 2009-02-20 02:56:43
现有如下数据(单价变动分析),要求出如下的分析报表,请各位指教
数据:
A 10 2008-01-12
A 11 2008-01-15
A 11 2008-02-01
A 11 2008-02-20
A 12 2008-02-23
A 13 2008-03-01
A 13 2008-03-11
A 13 2008-03-21
A 9 2008-05-15
A 7.5 2008-07-15
报表
A 10 11 12 13 9 7.5
2008-01-12 2008-01-15 2008-02-23 2008-03-01 2008-05-15 2008-07-15
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willdavis 2009-02-27
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不要沉底啊
问题是要解决的
coolwewewewe 2009-02-27
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你要的效果应该做不出来的吧
编码 单价1 单价2 单价3 单价4 单价5 单价6 单价7 单价8
怎么能是int 或者 varchar
下面是 datetime呢

A 10 11 12 13 9 7.5 12 2008-01-12 2008-01-15 2008-02-23 2008-03-01 2008-05-15 2008-07-15

我是菜鸟 随便说说
willdavis 2009-02-25
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A 10 11 12 13 9 7.5 12 11 13
这不是字段名,而是记录值
A 10 11 12 13 9 7.5 12 11 13
B 12 11 13
C 8 15 11 12 5 12 13 20
D 12 18 23 22 18 21 12
you_tube 2009-02-23
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[Quote=引用 6 楼 willdavis 的回复:]
dawugui 爱新觉罗.毓华(十八年风雨)
我要的是如下的效果
能否在提示一下呢
A    10    11    12  13  9  7.5    12  11  13
B    12    11    13
[/Quote]

六楼可以实现这种效果了
willdavis 2009-02-23
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dawugui 爱新觉罗.毓华(十八年风雨)
我要的是如下的效果
能否在提示一下呢
A 10 11 12 13 9 7.5 12 11 13
B 12 11 13
dawugui 2009-02-20
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create table tb(col1 varchar(10), col2 varchar(10),col3 varchar(10))
insert into tb values('A' , '10' , '2008-01-12')
insert into tb values('A' , '11' , '2008-01-15')
insert into tb values('A' , '11' , '2008-02-01')
insert into tb values('A' , '11' , '2008-02-20')
insert into tb values('A' , '12' , '2008-02-23')
insert into tb values('A' , '13' , '2008-03-01')
insert into tb values('A' , '13' , '2008-03-11')
insert into tb values('A' , '13' , '2008-03-21')
insert into tb values('A' , '9' , '2008-05-15')
insert into tb values('A' , '7.5' , '2008-07-15')
go

declare @sql varchar(8000)
set @sql = 'select col1 '
select @sql = @sql + ' , max(case col2 when ''' + cast(col2 as varchar) + ''' then col3 else '''' end) [' + cast(col2 as varchar) + ']'
from (select distinct col2 from tb) as a
set @sql = @sql + ' from tb group by col1'
exec(@sql)

drop table tb

/*
col1 10 11 12 13 7.5 9
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
A 2008-01-12 2008-02-20 2008-02-23 2008-03-21 2008-07-15 2008-05-15
*/
willdavis 2009-02-20
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而且单价可能有无限多个
willdavis 2009-02-20
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可能我提供的数据不够完整,大家理解上有点差别
数据:
A 10 2008-01-12
A 11 2008-01-15
A 11 2008-02-01
A 11 2008-02-20
A 12 2008-02-23
A 13 2008-03-01
A 13 2008-03-11
A 13 2008-03-21
A 9 2008-05-15
A 7.5 2008-07-15
A 12 2008-08-23
A 11 2008-09-01
A 13 2008-10-11
B 12 2008-07-23
B 11 2008-08-01
B 13 2008-10-11
报表(括弧日期可以不显示,主要是对应单价的时间顺序)
编码 单价1 单价2 单价3 单价4 单价5 单价6 单价7 单价8 单价9
A 10 11 12 13 9 7.5 12 11 13
( 2008-01-12 2008-01-15 2008-02-23 2008-03-01 2008-05-15 2008-07-15)
B 12 11 13
(2008-07-23 2008-08-01 2008-10-11)
lgxyz 2009-02-20
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IF NOT OBJECT_ID('TB') IS NULL DROP TABLE TB
GO
CREATE TABLE TB([ANAME] NVARCHAR(1),[ANUM] DECIMAL(18,1),[ADATE] DATETIME)
Insert TB
SELECT N'A',10,'2008-01-12' UNION ALL
SELECT N'A',11,'2008-01-15' UNION ALL
SELECT N'A',11,'2008-02-01' UNION ALL
SELECT N'A',11,'2008-02-20' UNION ALL
SELECT N'A',12,'2008-02-23' UNION ALL
SELECT N'A',13,'2008-03-01' UNION ALL
SELECT N'A',13,'2008-03-11' UNION ALL
SELECT N'A',13,'2008-03-21' UNION ALL
SELECT N'A',9,'2008-05-15' UNION ALL
SELECT N'A',7.5,'2008-07-15'
Go
SELECT * FROM TB

DECLARE @S nvarchar(4000)
SET @S='SELECT ANAME'
SELECT @S=@S+','+QUOTENAME(ANUM)
+N'=CONVERT(VARCHAR(10),MIN(CASE ANUM WHEN '+QUOTENAME(ANUM,N'''')
+N' THEN ADATE END),120)'
FROM TB
GROUP BY ANUM

EXEC (@S+N'FROM TB GROUP BY ANAME')

/*

ANAME 7.5 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0
----- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
A 2008-07-15 2008-05-15 2008-01-12 2008-01-15 2008-02-23 2008-03-01
*/
百年树人 2009-02-20
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行转列?看精华帖
数据分析---数据分析的流程 做每⼀件事,都需要⼀定的流程,数据分析也不例外。下⾯,我将从我理解的⾓度介绍数据分析⼯作具体需要哪些⼯作流程: ⼀、⽬标确定 在数据分析之前,我们需要明确我们要解决什么问题,要达到什么⽬的,只有明确了⽬标,我们才能进⾏下⾯的⼯作。 我们还要明确分析⽅式,我们是对现有情况进⾏分析,也就是描述性分析,还是基于现状,预测未来的情况,也就是预测性分析,这两种分 析⽅式决定了我们接下来的⼯作步骤。 ⼆、数据获取 在这⼀步我们需要进⾏字段设计,也就是根据第⼀步的⽬标确定到底要分析哪些指标,并确定相应的字段,以便进⾏分析。 若当前的基础数据中有需要的字段,就对其保留;若没有,则需要根据现有字段进⾏计算,如通过单价和购买数量计算总额。 三、数据提取 有两种常⽤的⽅式: 从软件中导出数据。例如从销售管理软件中导出销售数据。 通过SQL语句从数据库中提取数据。 四、数据清洗 需要对四种不正常的数据进⾏清洗: 异常值:⾸先,识别异常值,可以通过计算与平均值的倍数;其次,判定异常值是否合理,是否有其产⽣的合理原因;最后,对异常值 进⾏处理。 空⽩值:可以对其进⾏平均值填补或删除。 ⽆效值:可以对其进⾏修正、平均值填补或删除。 重复值:可以对其进⾏删除。 五、数据整理 两种基本操作: 格式化:如对⽇期的处理、对⾏和列进⾏格式化。 指标计算:对原始数据进⾏基础的计算,如平均值、总额、频数、频率,以便快速了解数据。 六、描述分析 数据描述:对数据的基本情况进⾏描述,如数据的总数、时间跨度、数据来源等。 指标统计:分析实际情况的数据指标,主要包括四个部分: (1)变化:数据随着时间的变动⽽增减,如近期销售额表现。 (2)分布:数据在不同层次上的表现,如地域分布、⼈群分布。 (3)对⽐:数据项之间的对⽐,如产品线对⽐、⽤户数对⽐。 (4)预测:根据数据现有的增减幅度,预测未来的状况。 七、洞察结论 此步骤是数据报告的核⼼,体现了数据分析师的分析能⼒,主要是对图表进⾏解读。 ⼋、撰写报告 主要包括以下五个步骤: 报告分析背景,如业务的现状。 报告分析的⽬的,如本次分析主要解决什么问题。 报告数据的基本情况,如数据的来源、数据的可信度、数据的缺失情况,是怎样处理数据的。 粘贴可视化图表,对图表进⾏解释。 根据分析结果对做出决策,提出解决⽅案。
2008年爆发全球金融危机,同年11月1日,一个自称中本聪(Satoshi Nakamoto)的人在P2P foundation网站上发布了比特币白皮书《比特币:一种点对点的电子现金系统》 [6]  ,陈述了他对电子货币的新设想——比特币就此面世。2009年1月3日,比特币创世区块诞生。 和法定货币相比,比特币没有一个集中的发行方,而是由网络节点的计算生成,谁都有可能参与制造比特币,而且可以全世界流通,可以在任意一台接入互联网的电脑上买卖,不管身处何方,任何人都可以挖掘、购买、出售或收取比特币,并且在交易过程中外人无法辨认用户身份信息。2009年1月5日,不受央行和任何金融机构控制的比特币诞生。比特币是一种数字货币,由计算机生成的一串串复杂代码组成,新比特币通过预设的程序制造。 每当比特币进入主流媒体的视野时,主流媒体总会请一些主流经济学家分析一下比特币。早先,这些分析总是集中在比特币是不是骗局。而现如今的分析总是集中在比特币能否成为未来的主流货币。而这其中争论的焦点又往往集中在比特币的通缩特性上。 [7]  不少比特币玩家是被比特币的不能随意增发所吸引的。和比特币玩家的态度截然相反,经济学家们对比特币2100万固定总量的态度两极分化。 凯恩斯学派的经济学家们认为政府应该积极调控货币总量,用货币政策的松紧来为经济适时的加油或者刹车。因此,他们认为比特币固定总量货币牺牲了可调控性,而且更糟糕的是将不可避免地导致通货紧缩,进而伤害整体经济。奥地利学派经济学家们的观点却截然相反,他们认为政府对货币的干预越少越好,货币总量的固定导致的通缩并没什么大不了的,甚至是社会进步的标志。 比特币网络通过“挖矿”来生成新的比特币。所谓“挖矿”实质上是用计算机解决一项复杂的数学问题,来保证比特币网络分布式记账系统的一致性。比特币网络会自动调整数学问题的难度,让整个网络约每10分钟得到一个合格答案。随后比特币网络会新生成一定量的比特币作为区块奖励,奖励获得答案的人。 [6]  2009年,比特币诞生的时候,区块奖励是50个比特币。诞生10分钟后,第一批50个比特币生成了,而此时的货币总量就是50。随后比特币就以约每10分钟50个的速度增长。当总量达到1050万时(2100万的50%),区块奖励减半为25个。当总量达到1575万(新产出525万,即1050的50%)时,区块奖励再减半为12.5个。该货币系统曾在4年内只有不超过1050万个,之后的总数量将被永久限制在约2100万个。 [3]  [8]  比特币是一种虚拟货币,数量有限,但是可以用来套现:可以兑换成大多数国家的货币。你可以使用比特币购买一些虚拟的物品,比如网络游戏当中的衣服、帽子、装备等,只要有人接受,你也可以使用比特币购买现实生活当中的物品。 2014年2月25日,“比特币中国”的比特币开盘价格为3562.41元,截至下午4点40分,价格已下跌至3185元,跌幅逾10%。根据该平台的历史行情数据显示,在2014年1月27日,1比特币还能兑换5032元人民币。这意味着,该平台上不到一个月,比特币价格已下跌了36.7%。 同年9月9日,美国电商巨头eBay宣布,该公司旗下支付处理子公司Braintree将开始接受比特币支付。该公司已与比特币交易平台Coinbase达成合作,开始接受这种相对较新的支付手段。 虽然eBay市场交易平台和PayPal业务还不接受比特币支付,但旅行房屋租赁社区Airbnb和租车服务Uber等Braintree客户将可开始接受这种虚拟货币。Braintree的主要业务是面向企业提供支付处理软件,该公司在2013年被eBay以大约8亿美元的价格收购。 2017年1月22日晚间,火币网、比特币中国与OKCoin币行相继在各自官网发布公告称,为进一步抑制投机,防止价格剧烈波动,各平台将于1月24日中午12:00起开始收取交易服务费,服务费按成交金额的0.2%固定费率收取,且主动成交和被动成交费率一致。 [9]  5月5日,OKCoin币行网的新数据显示,比特币的价格刚刚再度刷新历史,截止发稿前高触及9222元人民币高位。1月24日中午12:00起,中国三大比特币平台正式开始收取交易费。9月4日,央行等七部委发公告称中国禁止虚拟货币交易。同年12月17日,比特币达到历史高价19850美元。 2018年11月25日,比特币跌破4000美元大关,后稳定在3000多美元。 [10]  11月19日,加密货币恢复跌势,比特币自2017年10月以来首次下探5000美元大关,原因是之前BCH出现硬分叉,且监管部门对首次代币发行(ICO)加强了审查。 [10]  11月21日凌晨4点半,coinbase平台比特币报价跌破4100美元,创下了13个月以来的新低。 2019年4月,比特币再次突破5000美元大关,创年内新高。 [11]  5月12日,比特币近八个月来首次突破7000美元。 [12]  5月14日,据coinmarketcap报价显示,比特币站上8000美元,24小时内上涨14.68%。 [13]  6月22日 ,比特币价格突破10000美元大关。比特币价格在10200左右震荡,24小时涨幅近7%。 [14]  6月26日,比特币价格一举突破12000美元,创下自去年1月来近17个月高点。 [15]  6月27日早间,比特币价格一度接近14000美元,再创年内新高。 [16]  2020年2月10日,比特币突破了一万美元。据交易数据,比特币的价格涨幅突破3% [17]  。3月12日,据加密货币交易平台Bitstamp数据显示,19点44分,比特币低价格已跌至5731美元 [18]  。5月8日,比特币突破10000美元关口,创下2月份以来的新高 [19]  。5月10日早上8点开始,比特币单价在半小时内从9500美元价位瞬间下跌了上千美元,低价格跌破8200美元,高价差超1400美元 [20]  。7月26日下午6点,比特币短时极速拉升,高触及10150.15USDT,日内大涨幅超过4%,这是2020年6月2日以来首次突破1万美元关口 [21]  。11月4日,比特币价格正式突破14000美元 [22]  。11月12日晚,比特币价格突破16000美元,刷新2018年1月以来新高,一周涨超8.6%。比特币总市值突破2915亿美元 [23]  。11月18日,比特币价格突破17000美元 [24]  。12月1日,比特币价格报19455.31美元,24小时涨幅为5.05%。 [25]  12月17日,比特币价格突破23000美元整数关口,刷新历史新高,日内涨幅超7.5%。 [26]  截至12月27日19时20分,比特币报价28273.06美元。 [27]  2021年1月8日,比特币涨至4万美元关口上方,高至40402美元 
商务数据报告撰写 与商业分析案例 12.1.1数据报告类型&12.1.2 数据报告撰写流程&12.1.3数 据报告撰写技巧&12.2.1市场 分析&12.2.2用户舆情分析 &12.2.3互联网话题分析 1 数据报告类型 2 CONTENTS 数据报告撰写流程 3 数据报告撰写技巧 4 市场分析 5 用户舆情分析 6 互联网话题分析 数据报告类型 PART ONE 数 据 报 告 类 型 给上级汇报是职场工作者的基本能力,其中报告撰写是非常重要的环节,也是数据分析师的基本能力。 按报告的场景分类,可分为以下两种场景。 第一种类型是以"演 讲+报告"的形式给企业或者老 板汇报,这种报告的内容要精炼, 文字描述要少,有简单直观的图 表即可。 第二种类型是以"报 告"的形式给企业或者老板汇 报,这种报告的文字描述要清 楚,字数相较多一些。 按报告的内容分类 市场分析报告 店铺诊断报告 消费者舆情报告 竞品分析报告 按报告的汇报周期 日报 周报 月报 季报 年报 数据报告撰写流程 PART TWO 评 价 词 频 分 析 报告撰写流程也是数据分析的流程,数据分析师收到企业需求或者任务时,先要对需求进 行分析,应用拆分法拆解出若干个子问题,再进一步思考每个子问题的解决方法,每个子问题的观察 视角便是数据报告的框架。 拆解问题 确定视角 收集数据 制作素材 报告撰写 图1 评 价 词 频 分 析 图2 撰写的文字阐述分为客观描述和主观建议两种类型。 客观描述 主观建议 客观描述:基于数据的客观表述。如:(图1)苹果公司在 中国2019财年Q1(2018年10月—2018年12月)同比2018 财年Q1(2017年10月—2017年12月)销售额下降26.66%。 主观建议:报告者对数据信息的高度提炼及应对策略。如: (图2)预测2019年新生儿数缩减至1017万~1404万,新 生儿市场竞争将持续加剧。 数据报告撰写技巧 PART THREE 在撰写给上级汇报的报告时有通用的撰写思路,主要回答以下6个问题。 数 据 报 告 撰 写 技 巧 1.发生了什么? 2.问题出现在哪里? 3.为什么这件事情会发生? 4.需要采取什么行动? 5.下一步将发生什么? 6.可能发生的最好结果是什么 ? 图3 1.发生了什么 ? 先把分析结果展现出来。这一步要充分利用对比法,如图3所示,将不同月份的销售额进行对 比。 数据分析师在撰写文本说明时,要提供更多的数据作为参考,而且措辞很重要。假设图3的纵 坐标轴的单位是"百万元",那么会发生什么?图4所示是回答这个问题。 把数字说出来,这是最为简单的汇报方式,但这过于简单。需要加入对比,体现销量的变化, 如图5所示。 图4 图5 数 据 报 告 撰 写 技 巧 只有通过对比,才能清楚地了解本月和上个月销量的变化。特别要注意"高达"这个词,是 数据分析师对这个数据的程度定义,用于定义本案例中的数据是比较夸张的。这种词容易引导读者, 当然也容易误导读者。既然这里给出了"高达"一词,那么就要给出用"高达"一词的理由,如图6所 示。 图6 由上给出了判断这次数据下滑程度比较严重的原因。上一季度销售额下滑速度增长了 2.3%,对比后,此次下滑比上次下滑速度增长了1282%。这样写是为了让读者重视这个问题,这 也是数据分析有趣的地方。撰写数据分析报告既要尊重客观事实,又要适当地提醒读者重点该关注 的地方。 数 据 报 告 撰 写 技 巧 图6 2.问题出现在哪里 ? 数 据 报 告 撰 写 技 巧 通过第1个模块从数据层面上了解发生了什么,结果不一定是坏的。现在要找出问题的所在, 即究竟是什么因素导致数据变动? 事出必有因。结果有变化,中间过程一定也会有变化。这个时候要运用拆分法进行分析。 基于算法公式:销售额=访客数*转化率*客单价,将销售额的问题拆解成3个子问题,分析事件的" 罪魁祸首"究竟是哪个或那几个子问题。 由于3个指标的量纲不同,先做归一化处理再插入图表。由图12-8可以发现访客数和客单 价没有下降,只有转化率在本期下降了,初步可以断定是转化率的问题。 图7 知道这个事件和转化率有关系时,并不能直接判断转化率就是真正的"罪魁祸首",接下来要调查 转化率。下面进行两个操作: 第一是细分转化率,第二是分析与转化率相关的因素。 通过细分转化率可以发现,转化率变动的因素和询单转化率有关系,主要是询单转化率的变化影响了总体转 化率的变化,如图7所示。 进一步分析影响转化率的其他因素,发现访客数和客单价都与转化率是中等负(线性)相关,如图8所示。 在展现分析图表后,撰写报告,如图9所示。 数 据 报 告 撰 写 技 巧 图8 图9 数 据 报 告 撰 写 技 巧 3.为什么这件事情会发生 ? 这个问题不是用数据层面就能解释
简单超市数据库管理系统需求分析 前,无论是公司还是企业对于货物都实行了信息化管理,以提高管理水平和工作效率, 同时也可以最大限度地减少手工操作带来的错误。于是,进销存管理信息系统便应运而 生。在工厂中,产品的进销存涉及产品原料的采购、库存、投入生产、报损,甚至有时 涉及到销售,同时,对于产品也有相应的生产、库存、销售、和报损等环节。在其他非 生产性单位,如超市、商店等,则主要涉及到进货、库存、销售和报损4个方面。 在设计一个系统时,首先要做好需求分析。合理地运用好Visual Basic的基本方法,建立一个适合企业或公司的进销存管理系统。 系统概况 一、课题名称 《超市进销存管理系统》 二、开发工具 Visual Basic 6.0 三、运行环境 (1)、硬件环境 CPU赛扬1.2,内存64Mb以上,硬盘3G以上,打印机。 (2)、软件环境 各种操作系统,如:windows98/windowsxp/windos2000。 需求分析 系统功能分析 1)基本信息的维护 商品类型的建立与维护,包括商品类型的新建、修改和删除等。 商品基本信息管理:包括商品基本信息的新建、修改和删除等。 供货商信息管理:包括供货商信息的新建、修改和删除等。 管理员信息管理:系统管理员的添加、删除和修改密码等。 2)进货管理 商品进货信息管理:商品进货信息包括商品进货数量、单价、供货商等。商品进货管理 功能完成进货信息登记、修改和删除等。 分类查看:可以根据商品类型来查看某种商品的进货情况。 更新库存:进货信息的变动直接关系到库存的变化。 进货分析:列出当前进货量最多的前几项商品和进货量最少的前几项商品。 库存分析:列出当前库存量最多的前几项商品和库存量最少的前几项商品。 3)销售管理 商品销售信息管理:商品销售信息包括商品销售数量、单价、统计日期等。商品销售管 理功能完成销售信息登记、修改和删除等。 分类查看:可以根据商品类型来查看某种商品的销售情况。 更新库存:销售信息的变动直接关系到库存的变化。 销售分析:列出当前销售量最多的前几项商品和销售量最少的前几项商品。 4)报损管理 商品报损信息管理:商品报损信息包括商品报损数量、报损原因等。商品报损管理功能 完成报损信息登记、修改和删除等。 分类查看:可以根据商品类型来查看某种商品的报损情况。 更新库存:报损信息的变动同样直接关系到库存的变化。 报损分析:列出当前报损量最多的前几项商品和报损量最少的前几项商品。 二、系统性能分析 1)多层结构设计 严格意义上的三层结构设计,其程序逻辑结构分为用户界面层、业务逻辑处理层和数据 存储层。本系统采用的上有三层结构进一步扩展而成的多层结构。 2)面向对象设计 在系统中将商品类型、商品等都封装成相应的类,同时每个类都有自己对应的集合类和 操作类,从而再次提高了对数据库操作的安全性和程序的可扩展性。 3)指导经营的功能 进销存管理系统并不仅仅能代替传统的书面操作,更重要的是它提供了信息分析的功能 ,只要单击一个按钮就可以查到目前销售最好的商品或是库存最多的商品,从而起到指 导经营的作用。 三、系统功能模块设计 按结构化程序设计思想,分析得出如下系统功能模块图: 一、系统设计概述 1)经济可行性分析 货物管理中节省人力,减轻的劳动强度。 降低成本及其他费用。 赶紧薄弱环节,提高工作效率。 提高数据处理的及时性和准确性。 2)技术可行性分析 CPUPIII 800 RAM64MB 硬盘3G 网络协议 TCP/IP 打印机windows98/windowsxp/windos2000支持的各类打印机 二、代码设计 采用规划的格式和命名方式,层次分明,有条理,代码中附有程序注释,让人容易明白 ,可读性强。 界面设计 界面设计美观,用户友好性强。 数据库设计 1、数据库需求分析 1)针对超市进销存管理系统,分别对采购部门、销售部门和库存保管部门进行详细的调 研和分析,总结出如下的需求信息: 商品按类管理,所以需要有一商品类型信息。 商品必须属于一个商品类型。 如果一个商品类型存在商品,或存在下级商品类型,则该类型不可删除。 需要记录供应商品信息。 在涉及商品数量的地方,要给出相应的单位。 商品销售信息单中要包含登记商品销售数量、单价等信息。 在进货信息中要包含商品供应商等信息。 商品报损要有报损原因。 进货、销售、报损操作要有相应操作员信息。 只有管理员登录之后才可以使用系统。 默认的管理员不可以删除。 进货、销售、库存、报损信息都要可以添加、修改、删除、分类查找。 当进行进货、销售和报损操作后,能相应更新库存。 需要对进货、销售、库存、报损进行分析,总结热门商品。 2)经上述系统功能分析和需求总结,考虑到将来功能的扩展,设计如下的数据项和数据 结构: 商品类型信息,包括数据项

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