便利店销售数据分析类型中不属于常见的结构分析的是

在便利店销售数据分析中，常见的结构分析类型包括：

1. 时间序列分析：这种分析方法用于研究销售数据随时间的变化趋势。通过观察一段时间内的销售数据，可以发现销售额、销售量等指标的周期性变化规律，从而为制定销售策略提供依据。

2. 分类分析：这种分析方法用于研究不同类别商品或服务的销售情况。通过对各类商品的销售数据进行比较，可以了解哪些商品更受欢迎，哪些商品需要改进或淘汰。此外，还可以根据消费者的购买习惯和需求，对商品进行分类，以便更好地满足市场需求。

3. 关联分析：这种分析方法用于研究不同商品之间的销售关系。通过分析消费者购买行为与商品之间的关系，可以发现哪些商品之间存在相互促进或相互制约的关系，从而为制定商品组合策略提供依据。

4. 聚类分析：这种分析方法用于将相似的商品或服务归为一类。通过聚类分析，可以发现消费者购买行为的相似性，从而为制定个性化营销策略提供依据。

5. 预测分析：这种分析方法用于预测未来一段时间内的销售情况。通过对历史销售数据进行分析，可以建立数学模型，对未来的销售情况进行预测。预测分析可以帮助便利店提前做好库存管理、促销活动等方面的准备工作，提高销售额。

6. 成本效益分析：这种分析方法用于评估各项销售活动的成本与收益。通过对各项销售活动的投入与产出进行比较，可以找出成本效益最高的销售策略，从而提高整体盈利能力。

7. 满意度分析：这种分析方法用于评估消费者对便利店产品和服务的满意程度。通过对消费者反馈信息的分析，可以了解消费者的需求和期望，从而为改进产品和服务提供依据。

8. 流失率分析：这种分析方法用于计算消费者在一定时间内离开便利店的比例。通过对流失率的分析，可以了解消费者流失的原因，从而为制定挽留策略提供依据。

9. 渠道分析：这种分析方法用于研究不同销售渠道的销售情况。通过对线上线下销售渠道的销售数据进行比较，可以了解各销售渠道的优势和不足，从而为优化销售渠道组合提供依据。

10. 竞争分析：这种分析方法用于研究竞争对手的销售情况。通过对竞争对手的销售数据进行分析，可以了解竞争对手的优势和不足，从而为制定竞争策略提供依据。