シフトマネージャーの出退勤シフトとシフト、予約管理の予約枠と貸出枠では、同時間帯の情報を相互に表示できるようになりました。出勤しているスタッフの確認や同時間に別の業務の状況確認など、視覚的に判断することが可能です。
表側で表示される共通データを変更し、該当する行のデータを一括変換することが可能です。たとえば、該当する行のスタッフや販路を個別に表示することなく、表側の操作ですべて変更できます。また、未設定の選択なども行えます。
権限は、サービスの使用不可、編集の可否、表示制限の設定、非表示項目の設定をユーザーごとに設定することが可能です。
たとえば、販路データを使って営業エリア別に閲覧可能なデータを選別したり、特定データだけ編集を可能にするなど業務内容に応じて設定が可能です。管理者と一般ユーザーで設定の操作を可能にするなど、サービスごとに設定することもできます。
詳細は、アクセスコントロールをご確認ください。
「顧客データ」に基づいた管理で、顧客ごとに支払済み、キャンセルなどステータスにより状況が一目でわかります。
定員数が限定されている講座やスクール等で利用可能な予約枠、レンタルなどの貸出枠の2つの商品で、予約特有の期間のあるサービスの管理が可能です。
詳細は、予約管理をご確認ください。
「在庫管理」では、「販売管理」に連動しており、販売データを登録するごとに、意識することなく在庫数が変動されます。
また、「支出管理」から在庫コストの管理も可能です。
「販路データ」をもとに在庫を管理するので、手間のかかる在庫の移動による在庫数計算を簡単に行うことができます。
詳細は、在庫管理をご確認ください。
デシとは「10分の1」という意味で、データを大きい順に並べて相対的な位置を把握します。上位から累積でどの程度の比率を占めるかを算出し、その重要度を把握します。
詳細は、デシル分析
コレスポンデンス分析は、対応分析ともよばれ、数量化3類と同様の手法です。分割表を作成して相関が最大になるようにカテゴリを並び替える方法です。カテゴリデータを散布図上に配置できるため直感的に把握できる特徴があります。
詳細は、コレスポンデンス分析
因子分析は、変数間にある関連性を直接観測できない変数（潜在変数）によって説明する分析手法です。
詳細は、因子分析
文字列を含む統計量は度数が表示され、データの状態をひと目で把握することが可能です。
詳細は、基本統計量
より統計的なARIMAモデルを採用し、季節周期による予測精度の向上を図りました。
詳細は、時系列分析
非階層型クラスタリングで有名なK平均法（k-means）を追加しました。多くのデータに対して視覚的にわかりやすいグラフの出力が可能になりました。
詳細は、クラスター分析
AICをもとにしたステップワイズ法により、有意な説明変数の選択をスムーズに行なうことが可能になりました。
分散分析に多重比較を追加しました。実際にどのカテゴリーに差があるかが明確になります。データの性質に合わせて、テューキー法、ゲームズ・ハウエル法、スティール・ドゥワス法から適した手法を選択します。
詳細は、分散分析
正規性の検定（シャピロ・ウィルク検定）やマン・ホイットニーのU検定の追加により、さらに詳細な分析を可能としました。
詳細は、F検定、t検定
相関係数を散布図とともにグラフ化し、視覚的に把握できるように修正しました。
詳細は、相関
せっかく集計して得た、有意義な分析結果を消してしまうことはありません。
ブックマークに登録していつでも復元できるようになりました。
メンバーと分析結果を共有したり、ミーティングで発表するなど、分析結果を無駄にしません。
詳細は、分析手法
シフトマネージャーの基本的な機能は、スタッフのシフトを管理することです。
特徴として、各シフトで発生した収入と支出を販売・売上管理と支出管理に登録できるので、シフトごとの収支を確認できます。
詳細は、シフトマネージャー