본 프로젝트는 유통정보 분석을 통한 특이 스토어 조기탐지 방법에 대한 연구를 목적으로 진행되었다. 데이터마이닝 기법을 활용하여 다양한 상황 하에서 특이 스토어의 조기 탐지가 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 상대적인 실 판매 정보를 측정할 수 있는 Quantity Sales Score를 제안했으며 이를 이용하여 (1) 잠재 역량 대비 우수/부진 스토어 탐지를 위한 Segment-Based chart, (2) 급격한 판매 상승/하강을 보이는 스토어 탐지를 위한 Moving Average Gap Chart, (3) 지속적인 판매 상승/하강의 패턴을 보이는 스토어 탐지를 위한 Moving Average Gap Count Chart를 개발하였다. 이들 기법의 적용을 통해 부진패턴을 보이는 스토어를 체계적이고 과학적으로 조기탐지 할 수 있었으며 이에 대한 분석을 통해 모든 스토어의 판매역량 상향 평준화를 달성하는데 도움을 주었다.