一、引言
在当今信息化时代，服务器作为企业信息化建设的重要组成部分，其品牌与价格差异已成为众多企业和个人关注的热点。
Excel服务器作为市场上的一种主流服务器产品，其价格差异受品牌、性能、配置等多方面因素影响。
本文将通过对比研究的方法，对不同品牌Excel服务器的价格差异进行分析，旨在为消费者提供有益的参考。
二、对比研究的意义
对比研究是一种科学的研究方法，通过对不同对象之间的对比，揭示其差异和相似点。
在本文中，对比研究意味着对不同品牌的Excel服务器进行全面比较，包括性能、配置、价格等方面的对比分析，以揭示各品牌之间的差异，为消费者提供购买决策的依据。
三、不同品牌Excel服务器的价格概述
目前市场上，Excel服务器的品牌众多，价格差异较大。
高端品牌如IBM、华为、浪潮等，其产品价格较高，但性能稳定、配置强大；中端品牌如联想、惠普等，价格相对亲民，性能与配置也具备一定的竞争力；低端品牌则价格较低，但可能在某些方面存在性能限制。
以下对不同品牌Excel服务器的价格进行简要概述：
1. IBM：作为国际知名IT企业，IBM的Excel服务器产品价格较高，但性能卓越，适用于大型企业和关键业务。
2. 华为：作为国内领先的IT企业，华为的Excel服务器产品线丰富，价格相对较高，但具备较高的性价比。
3. 浪潮：浪潮的Excel服务器在国内市场占有较大份额，价格适中，性能稳定。
4. 联想：联想的Excel服务器产品以中端市场为主，价格较为亲民，性能与配置均衡。
5. 惠普：惠普的Excel服务器产品在国内外市场均有销售，价格相对合理，品质有保障。
四、不同品牌Excel服务器的价格差异分析
1. 品牌影响力：不同品牌的Excel服务器在市场上的影响力不同，知名品牌往往具有更高的价格。这是因为品牌影响力代表了产品的信誉、品质和服务等方面的保障。
2. 研发投入：各品牌在研发方面的投入不同，导致产品性能、配置和技术的差异，从而影响价格。高端品牌在研发方面的投入较大，产品性能更优秀，价格也相应较高。
3. 生产成本：生产成本包括原材料、制造工艺、人力成本等。不同品牌在生产成本方面的差异也会导致价格差异。例如，某些品牌采用高性能的芯片、存储等原材料，其价格自然较高。
4. 市场定位：各品牌的市场定位不同，针对不同客户群体制定不同的产品价格。高端品牌定位于大型企业、金融机构等高端市场，价格较高；而中端和低端品牌则面向中小企业和个人用户，价格相对亲民。
五、消费者如何选择合适的Excel服务器
1. 根据需求确定预算：消费者在购买Excel服务器前，应根据自身需求确定预算，避免购买过于昂贵或性能过剩的产品。
2. 对比各品牌产品：消费者应通过对比研究，了解各品牌Excel服务器的性能、配置和价格等方面的信息。
3. 注重性价比：消费者在选择Excel服务器时，应注重产品的性价比，选择性能稳定、配置强大且价格合理的产品。
4. 考虑售后服务：购买时，消费者还应关注品牌的售后服务，确保在使用过程中能得到及时的技术支持和服务保障。
六、结论
通过对比研究不同品牌Excel服务器的价格差异，我们可以发现各品牌在品牌影响力、研发投入、生产成本和市场定位等方面的差异是导致价格差异的主要原因。
消费者在选择合适的Excel服务器时，应根据自身需求确定预算，对比各品牌产品的性能、配置和价格等信息，注重性价比，并关注售后服务。
希望本文能为消费者提供有益的参考。
什么是联合分析
联合分析(conjoint analysis)是一种研究消费者产品选择偏好情况的多元统计分析方法。
比如消费者对于手机产品的偏好，对于电脑产品的偏好，也或者消费者对于汽车产品的偏好情况等。
联合分析中涉及几个专业术语名词，分别如下所述：
联合分析的步骤上通常分为3步，依次是确定属性和水平、正交实验、设计问卷收集数据、联合分析，如下表格所示：
述第3步设计问卷，关键在于针对‘轮廓’进行数据收集的方式，通常包括3种方式，分别是‘打分法’、‘排名法’和‘选优法’，‘打分法’是指让被试对侯选产品进行打分，分值越高越偏好该产品，‘排名法’是指让被试对候选产品进行排名，排名越好越偏好该产品，‘优选法’指针对侯选产品进行选择yes或no。
通常情况下‘打分法’和‘排名法’使用较多。
使用3种方式收集数据整合得到的EXCEL表格类似如下：
比如上图中，被试1针对9个侯选产品（轮廓）进行打分、或者排名、或者进行选优法。
比如1个样本对9个产品进行打分，那么100个样本即为100*9=900行数据。
联合分析的理论：
联合分析的数据原理为将各属性作为X，将效应用打分值作为Y进行ols回归，由于各属性均为定类数据，因而各属性全部均进行哑变量处理，并且将第1个水平作为参照项，然后进行ols回归。
得到各项的回归系数值后（回归系数即水平的效用值），反回计算参考项的效用值（该值 = 0 – 其它各水平的效用值），水平的效用值越大代表着其越重要。
在得到各属性各水平的效用值后，某属性的重要性情况如何呢？此时使用‘最大落差’法进行计算，某属性对应水平的最大效用值 减去 该属性对应水平的最小效用值，即落差值即为该属性的重要性值。
针对重要性值进行归一化处理后，即得到各属性的重要性相对值。
上述可得到各属性的相对重要性情况，并且得到属性各水平的相对重要性情况。
因而可分析得到各轮廓的重要性排名情况，SPSSAU提供参数输出轮廓的效用值。
除此之外，还可对联合分析模型的优劣情况等进行评价，包括ols回归模型的拟合优度情况，整体模型的拟合优度情况等。
SPSSAU操作：
SPSSAU中提供‘保存效用值’和‘保存残差和预测值’两个参数。
关于’保存效用值’，该参数选中后，系统会将各轮廓对应的效用值进行计算，并且存储在原始数据中，该效用值计算是直接针对各水平效用值进行求和得到。
‘保存残差和预测值’为ols回归模型的残差值或预测值，选中后，系统会将ols回归模型的残差/预测值存储在原始数据中，可用于进一步使用。
SPSSAU共输出2个表格和1个图。
2个表格分别是: 联合分析结果汇总、联合分析(Cojoint analysis)估计结果。
联合分析结果汇总。该表格展示各属性的重要性值及占比，并且列出各水平的效用值情况；
联合分析(Cojoint analysis)估计结果。
该表格展示ols回归模型的输出结果，并且提供pearson相关系数和kendall相关系数等指标，用于进行联合分析模型拟合优度判断。
除此之外，SPSSAU将重要性占比进行图示化，便于可视化查看。
比如SPSSAU的t检验：t检验(独立样本t检验),用于分析定类数据与定量数据之间的关系情况.例如研究人员想知道两组学生的智商平均值是否有显著差异.t检验仅可对比两组数据的差异,如果为三组或更多,则使用方差分析.如果刚好仅两组,建议样本较少(低于100时)使用t检验,反之使用方差分析。
首先判断p值是否呈现出显著性,如果呈现出显著性,则说明两组数据具有显著性差异,具体差异可通过平均值进行对比判断
SPSSAU操作如下：
九大常用数据分析方法
1、直接评判法直接评判法即根据经验直接判断数据的好坏并给予评判，通常用于内部过往运营状况评估，如评估近期阅读量是否过低，评判近期销售量是否异常，评估当日文章推送量是否正常。
直接评判法有两个必要的条件：一是运营者有一定的新媒体运营经验，能够对跳出率，阅读量等有正确的评估；二是经过加工处理的数据足够直观，可以直接代表某项数据的优缺点。
2、对比分析法对比分析法，是将两个或两个以上的数据进行对比，分析差异进而揭示这些数据所代表的规律。
对比分析法包括横向比较及纵向比较。
横向比较即同一时间下不同总体指标的对比，如今日头条同领域作者文章阅读量对比，粉丝数对比等；纵向比较不同时间条件下同一总体指标的对比，如本月文章阅读量与上月阅读量进行对比，本月粉丝增长数与上月增长数进行对比等。
通过对比分析，可以直接观察到目前的运营水平，一方面找到当前已经处于优秀水平的方面，后续予以保持；另一方面及时发现当前的薄弱环节，重点突破。
3、分组分析法分组分析法是指通过一定的指标，将对象统计分组并计算和分析，以便于深入了解所要分析对象的不同特征，性质及相互关系的方法。
分组分析法遵循相互独立，完全穷尽的枚举分析法原则。
所谓相互独立，即分组之间不能有交叉，组别之间具有明显的差异性，每个数据只能归属于某一组；所谓完全穷尽，即分组中不要遗漏任何数据，保持完整性，各组的空间足以容纳总体的所有数据。
4、结构分析法结构分析法是在统计分组的基础上，将组内数据与总体数据之间进行对比的分析方法。
结构分析法分析各组部分占总体的比例，属于相对指标。
例如，新媒体运营团队可以统计粉丝所在的地域分布，统计出各个地方粉丝的占比情况，此情景便属于结构分析法。
5、平均分析法例如，在分析今日头条的文章阅读量时，借助Excel导出的数据可以快速找到阅读量大于平均值的文章，接下来可以继续挖掘这些文章的标题，排版，配图等规律，便于后续内容质量的提升。
6、矩阵分析法矩阵分析法是一种定量分析问题的方法，它是指以数据两个重要指标作为分析依据，并将这两个指标作为横，纵坐标轴，构成四个象限，从而找出解决问题的办法，为运营者提供数据参考。
例如，某餐饮企业的大众点评评价分析，可以借助四个象限“紧急且重要，重要但不紧急，紧急但不重要，不紧急也不重要”进行矩阵分析，并重点处理“紧急且重要”的事项。
7、漏斗图分析法漏斗图分析法因展现形式如漏斗，故而得名。
漏斗图可以对文章阅读量，产品购买量等情况进行逐层分析，展示整个关键路径中每步的转化情况。
重要强调的是，单一的漏斗图难以衡量各个环节的好坏，运营者可以结合本节介绍的“对比分析法”，对同一环节不同时间对比，评估运营效果。
8、雷达图分析法雷达图常用于指数分析，即通过对新媒体账号的内容质量，领域专注等不同维度的计算而得出的客观评分结果。
分数越高，代表账号的质量越好。
可以利用雷达图进行分析的指数，包括今日头条指数，大鱼号星级指数，百家号指数等。
9、回归分析法回归分析法是通过研究事物发展变化的因果关系来预测事物发展走向，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法。
例如，将今日头条粉丝数据导出到Excel表格，对累计粉丝数进行一元线性分析，就可以尝试预测某个时间的粉丝量。
如何成功经营管理一家服装店五大关键点
在服装店铺的经营管理过程中，会产生大量的与服装营销有关的数据信息，这些数据信息是服装店铺研究服装市场营销规律，制定订货、补货、促销计划，调整经营措施的基本依据。
随着资讯科技的发展，服装企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。
某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网，在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。
Excel软件也有着强大的数据分析功能。
服装店铺管理漫谈 店铺管理之5大关键点
相反，更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据(如日报表、月报表等)都没有，甚至上月销售多少都不知道，有些是有数据却仅仅作为摆设，并没有去作以分析和应用。
加强营销数据的采集与管理，并进行合理、正确、有效的实时性分析，有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。
一、 店铺销售数据分析的作用
1、有助于正确、快速的做出市场决策
服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。
在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。
2、有助于及时了解营销计划的执行结果
详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。
通过对服装销售数据的分析，可及时反映销售计划完成的情况，有助于营业人员分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。
3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率
数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。
服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控，如货品丢失等。
而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。
品牌服装连锁店长在店铺管理中的4个着力点
二、 单店货品销售数据分析
1、 畅滞销款分析
畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。
畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。
款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数(即原订货加上可以补上的货品数量的总和)有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率大。
在畅滞销款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。
畅滞销款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞销分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞销式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率;畅滞销式分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款;畅滞销款分析可以及时、准确对滞销款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。
2、 单款销售生命周期分析
单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况(一般是指正价销售期)。
单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式(订货量和库存量较多的款式)来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。
单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。
单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过插入-图表功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。
如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。
3、 营业时间分析
一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。
这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。
比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间;比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段……通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。
三、 多店之间的货品销售数据分析–销售/库存对比分析
对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。
我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理。
对于销售/库存对比表，一般店铺的选择是在同一区域内;在款式选择上一般是上货时间差不多。
举例其中款式X有三个重要问题，第一是所有的店铺销售都不错，为什么A店铺销售不太好?是因为A店铺当地确实不喜欢该款的风格，还是该款的陈列有问题，还是导购在该款的推介上有问题……是否需要将该店铺库存往其他店铺进行调拨?第二个问题是，该款的整体销售都不错，结合该款的销售生命周期，总部是否需要继续下单生产，需要下多少。
第三个问题是，就目前的总部库存而言，应该如何给B店铺和C店铺进行分配，是平均分配，还是先满足某一家店铺?而款式Y则有两个问题。
第一个是A店铺和B店铺的销售库存存在较大的反差，应考虑将两店的该款货品进行调配，这样不但可以提高该款在A店的销售量，而且可以有效除低B款的库存;第二个是C店铺销售一般，但库存也较少，其销售是因为本身订货量不足还是本身销售潜力所致，是否应考虑将总仓库存再给C店铺补点货。
当然，在实际的店铺之间的销售/库存对比分析工作中，还会出现更多的现象，只要针对不同的现象分析并做出相应对策，对店铺间的销售都会有较大的帮助的。
四、 老顾客贡献率分析
行销学一个著名的法则叫做20/80法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是持我们品牌VIP卡的顾客。
所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。
由于某些品牌和店铺对VIP卡的办理条件制定不合理，或因顾客的其他特殊原因(如他人赠送购物、旅游购物等)，常常造成部分发放的VIP卡为无效卡。
相反，一些顾客虽然经常光顾，却由于某种原因一直无法达到VIP办卡条件，这对店铺的VIP卡客户管理都带来了一定的麻烦，所以老顾客的贡献率分析就显得尤为重要了。
我们需要对老顾客(特别是持VIP卡的顾客)进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。
这样首先我们可以制定出更合理的VIP卡办理条件，其次是对老顾客的管理工作就更加准确了。
比如有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，对老顾客的品牌忠诚度、介绍朋友、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。
五、 员工个人销售能力分析
通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。
