怎么做采购数据分析,数据分析怎么做才能使数据更直观?

数据分析怎么做才能让数据更直观？如何做好数据分析搜狐博客>凌云>日志20091026|如何做好数据分析数据分析可以从以下几个方面进行分析:客户分析:主要是指对客户群体的购买行为进行分析。客户购买的相关性分析(即商品分组布局分析，也叫购物篮分析)是根据两种商品同时出现在同一文档中的频率来分析客户购买的相关性，以便根据这些相关性程度合理安排商品摆放位置和采购、库存计划，提高产品销售，合理利用库存。

1。建立关键设备汇总表:每个产品都会有一些关键设备，有些设备的生产周期特别长。要考虑可以用EXCEL建立表格，设置采购周期和月消耗，跟踪重点，提前备货。2.分析材料的用法:每种材料都有一定的用法。我们可以帮助一些ERP系统统计这种物料的使用频率，最高月使用量，最低月使用量，平均月消耗量。通过导出进货、消耗和库存统计数据等表格，这些数据可用于数据分析。

1。建立关键设备汇总表:每个产品都会有一些关键设备，有些设备的生产周期特别长。要考虑可以用EXCEL建立表格，设置采购周期和月消耗，跟踪重点，提前备货。2.分析材料的用法:每种材料都有一定的用法。我们可以帮助一些ERP系统统计这种物料的使用频率，最高月使用量，最低月使用量，平均月消耗量。通过导出进货、消耗和库存统计数据等表格，这些数据可用于数据分析。

1。建立关键设备汇总表:每个产品都会有一些关键设备，有些设备的生产周期特别长。要考虑可以用EXCEL建立表格，设置采购周期和月消耗，跟踪重点，提前备货。2.分析材料的用法:每种材料都有一定的用法。我们可以帮助一些ERP系统统计这种物料的使用频率，最高月使用量，最低月使用量，平均月消耗量。通过导出进货、消耗和库存统计数据等表格，这些数据可用于数据分析。

供应链的数据分析供应链的数据分析，越来越多的企业利用数据分析来应对供应链中断，加强供应链管理(SCM)。目前，几个主要的中断正在影响供应链。下面分享一下供应链的数据分析，看看吧。供应链的数据分析1全面分析大数据给供应链带来的好处现在的大数据已经完全跨越了概念炒作，成为很多行业业务发展中真正应用的重要武器。而在供应链管理领域，大数据技术的应用行业发展处于起步阶段，但我相信随着大数据在其他行业的快速发展，供应链管理的大数据也会快速赶上，所以人们难免会问大数据能给供应链带来什么好处。让我们和甘一起了解一下大数据对供应链的影响。

比如SAS独有的强大库存优化模型，可以在保持高客户满意度的同时，最大限度地降低供应成本，提高供应链的响应速度。其库存成本在第一年将下降15% ~ 30%，对未来的预测准确率将提高20%，从而带来其整体收入增长7% ~ 10%。当然，还有一些其他潜在的好处，比如增加市场份额。

1。市场变化和外部环境变化引起的需求变化可能产生的影响，如新产品和新技术、自然灾害、事故、与供应商有关的危机等。2.供应渠道:如新供应商的进入和当前供应商竞争对手的相关信息；3.库存和消耗:是否按正常进度进行，异常点分析和管理等。；4.相关绩效指标的分析、控制和管理；5.采购和供应的相关数据:是否满足5R的要求等。6、采购策略分析等。

1.市场和外部环境变化引起的需求变化的可能影响，如新产品和新技术、自然灾害、事故和与供应商有关的危机；2.供应渠道:如新供应商的进入和当前供应商竞争对手的相关信息；3.库存和消耗:是否按正常进度进行，异常点分析和管理等。；4.相关绩效指标的分析、控制和管理；5.采购和供应的相关数据:是否满足5R的要求等。6、采购策略分析等。

搜狐博客>凌云>期刊20091026|如何做好数据分析数据分析可以从以下几个方面进行分析:客户分析:主要指对客户群体购买行为的分析。如:客户细分(普通客户、会员客户、VIP等。)、客户忠诚度分析、客户贡献结构分析、客流分析等。客户购买的相关性分析(即商品分组布局分析，也叫购物篮分析)是根据两种商品同时出现在同一文档中的频率来分析客户购买的相关性，以便根据这些相关性程度合理安排商品摆放位置和采购、库存计划，提高产品销售，合理利用库存。

销量的变化一定会影响企业的采购、销售、库存策略的变化。比如，面对销量的剧增，企业的库存会发生变化。怎样才能及时知道哪些商品可能缺货，需要及时补货？怎样才能直观的知道哪些产品卖的最好，最有销售前景，从而决定是否增加采购量，减少哪些采购量？当分析师想要快速解决这些疑惑时，就需要对相关数据进行分析，及时发现业务中存在的问题，以便及时解决。

我们可以将企业数据可视化。比如采购，将采购数据可视化后，管理层可以查看采购的历史价格趋势，从子群体、公司、供应商、商品、采购部门、采购员等不同维度分析采购员的议价能力，从退货项目、数量、金额比例、频次趋势等方面分析供应商的质量；结合订单的交货期分析及时率。比如在销售方面，管理层可以通过直观的图表数据来概览各地区、各门店的商品销售情况，并可以根据自己的分析视角对异常数据进行详细的跟踪分析。