对决策层来说，免不了要按区域、时间段来分析服装零售数据，及时充分地掌握各区域服装零售品类占比、趋势、top10（热销）等情况之后，再针对性地制定各区服装零售目标与策略。问题就在于，这个区域服装零售数据分析报表要怎么做，才能让决策层又快又全面地掌握各区域的服装零售情况。
服装零售市场变化快，且由于各区的气候等客观因素影响，不同区域的服装需求差别大，零售情况大不相同。对决策层来说，免不了要按区域、时间段来分析服装零售数据，及时充分地掌握各区域服装零售品类占比、趋势、top10（热销）等情况之后，再针对性地制定各区服装零售目标与策略。问题就在于，这个区域服装零售数据分析报表要怎么做，才能让决策层又快又全面地掌握各区域的服装零售情况。
奥威BI工具针对服装零售行业封装了一套标准的零售BI方案，内含40余张零售核心业务数据分析报表，其中就有这么一张针对区域服装零售数据分析的可视化报表，综合采用筛选、联动、智能钻取功能，可在短时间内重新匹配区域零售数据展开立体多维的零售数据分析可视化，让浏览者迅速掌握关键分析指标以及各品类占比、销售趋势变化等信息，辅助数据化决策。
和以往单纯展示特定维度下零售数据分析结果的报表不同，奥威BI工具分享出来的这张服装零售门店经理驾驶舱更注重灵活自主、多维立体分析与展现。例如浏览者可点击左右上角的筛选框，自行决定整张报表围绕哪个区域、哪个时间段展开服装零售数据分析。
比如说如今要分析东北区域2018年1月到3月的成衣销售情况，只需点击左右上角的筛选框，筛选时间2018年1月到2018年3月，区域为东北区域后，再只需点击品类结构中的成衣，即可立即联动商品TOP10、各时段销售情况等图表展开分析。奥威BI工具立即就能从大量零售数据中精准匹配到成衣类服装销售数据进行智能分析，将2018年1月到3月东北区域的成衣零售情况直观展现出来。
在这张服装零售门店经理驾驶舱背后是专业的服装零售数据分析模型和内存计算等智能分析技术的通力合作。正是有了它们才使得浏览者能够随时调整筛选条件，展开立体多维数据分析，又快又直观地掌握各区域、各品类服装零售信息，为决策提供丰富数据支持。如果服装零售企业有意与智能零售数据化运营管理，可前往奥威软件的服装零售BI方案专题页面深入了解一下！
