1.会员走势图——商品消费趋势图，商品销售排行榜，找到周期规律，了解历史，是为了更好的预测未来。哪些商品名列前茅是时下热点，哪些是冷门商品，哪个店铺的会员数量的一个活动趋势是如何，都能非常直观的通过系统的统计趋势图分析得来一些现象，透过现象看本质，这个商品的势头会这么好，我们可以重心往这块延伸，展开一些相关的捆绑活动促使这个头魁更红火，那么在它自身的优势下和我们重重包装下这件商品可能会显得更实惠更有卖头。

    2.数据筛选——找到各个分类的特征，可以通过事先设定好的自定义属性查询属性值下的客户群体，这些分类下的历史情况，等等更多的信息抓取。

    3.高级查询——找到异常、极值，积分清零时提醒客户消费积分兑换礼品。未消费会员闲置的情况，会员积分，会员余额，累计消费，大于等于小于某个值时针对性的采取措施。会员积分多了，我们可以鼓励这部份群体去兑换礼品，消耗多少积分的同时并且购买产品可以购买商品特价，办理储值礼品卡可以赠送多少金额再次促进会员消费，可以通过一些数据报表分析做过一些客户的回访维护。

找到了周期规律，我们就可以知道哪些波动是好的可以去提倡的，哪些是需要注意的，了解了特征，我们就可以总结一些相同分类的事务，可能也具备这一特征，了解了异常和极值，我们就可以深入分析，找到解决它的原因去规避，或者采取措施去发扬极值。

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