在门店分组与商品动态规划中，以下哪种方法通常用于优化商品分配？
层次聚类分析
K均值聚类
主成分分析
决策树算法
线性回归
在进行门店分组时，以下哪个因素是考虑的关键因素之一？
地理位置
销售数据
员工数量
顾客反馈
竞争对手位置
商品动态规划中，以下哪种策略可以用于预测未来商品需求？
时间序列分析
回归分析
聚类分析
决策树
神经网络
门店分组的主要目的是什么？
提高商品销售效率
优化库存管理
提升顾客满意度
减少运营成本
增加门店数量
在商品动态规划中，以下哪种方法可以用来调整商品库存水平？
基于预测的库存管理
定期库存盘点
先进先出策略
库存周转率分析
供应商关系管理
门店分组时，如何确定门店之间的相似性？
通过地理位置
通过销售数据
通过顾客偏好
通过员工技能
通过竞争对手分析
以下哪种方法可用于分析门店的销售趋势？
时间序列分析
回归分析
聚类分析
决策树
神经网络
在门店分组中，如何评估分组的有效性？
比较分组前后的销售数据
评估顾客满意度
分析员工工作满意度
检查库存周转率
评估竞争对手的反应
商品动态规划中，以下哪种技术可以用于预测未来需求？
时间序列分析
回归分析
聚类分析
决策树
神经网络
门店分组时，考虑哪些因素可以提高商品销售效率？
地理位置
销售数据
顾客反馈
员工技能
竞争对手位置
在商品动态规划中，如何调整库存水平以应对需求波动？
基于预测的库存管理
定期库存盘点
先进先出策略
库存周转率分析
供应商关系管理
门店分组的主要目标是什么？
提高商品销售效率
优化库存管理
提升顾客满意度
减少运营成本
增加门店数量
如何通过分析销售数据来优化门店分组？
识别销售趋势
分析顾客购买行为
评估门店地理位置
比较不同门店的绩效
监测竞争对手的策略
在商品动态规划中，哪种方法可以用来预测未来需求？
时间序列分析
回归分析
聚类分析
决策树
神经网络
门店分组时，如何确保分组的有效性？
比较分组前后的销售数据
评估顾客满意度
分析员工工作满意度
检查库存周转率
评估竞争对手的反应