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采购的8个流程与常用7个思路.docx

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  • 卖家[上传人]:小****
  • 文档编号:595804799
  • 上传时间:2024-12-09
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    • 数据分析八流程1、为什么分析首先,你得知道为什么分析?弄清楚此次数据分析的目的比如,什么类型的客户交货期总是拖延你所有的分析都的围绕这个为什么来回答避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦2、分析目标是谁要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的3、想达到什么效果通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了4、需要哪些数据采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据:采购总额、零部件行业竞争度、货款周期、采购频次、库存备货数、客户地域因子、客户规模等等列一个表避免不断增加新的因子5、如何采集数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊6、如何整理整理数据是门技术活不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。

      Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用7、如何分析整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?这个是很考验逻辑思维和推理能力的同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长8、如何展现和输出数据可视化也是一个学问如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表:①折线图:合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化②柱型图:主要用来表示各组数据之间的差别主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图③堆积柱形图:堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小④线-柱图:这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。

      ⑤条形图:类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较⑥饼图:主要显示各项占比情况饼图一般慎用,除非占比区别非常明显因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观而且饼图的项,一般不要超过6项6项后建议用柱形图更为直观⑦复合饼图:一般是对某项比例的下一步分析⑧母子饼图:可直观地分析项目的组成结构与比重图表不必太花哨,一个表说一个问题就好用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重数据分析七思路1、简单趋势通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况如产品类型,供应商区域(交通因子),采购额,采购额对供应商占比2、多维分解根据分析需要,从多维度对指标进行分解例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度3、转化漏斗按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等4、用户分群在精细化分析中,常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化供应链,提升供应链稳定性。

      5、细查路径数据分析可以观察供应商的行为轨迹,探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设6、留存分析留存分析是探索用户行为与回访之间的关联一般我们讲的留存率,是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点7、A/B 测试A/B测试就是同时进行多个方案并行测试,但是每个方案仅有一个变量不同;然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估不单是供应商及时交货的数据分析,其他的数据分析流程和思路也一样适用,只是维度重点很多,以及组合的维度也非常多,因此就需要更清晰的思路和大局观,避免陷入到数据海洋中。

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