采购部门采购数据分析所应用到的报表

采购部门采购数据分析所应用到的报表

1.总仓到货满足率

2.采购单据汇总

3.采购员汇总

4.采购订单状态跟踪

5.采购到货分析

6.采购商品汇总

7.采购补货查询

8.采购供应商汇总

9.采购进货汇总

10.滞销品排行

11.B2B销售排行

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、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。

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路

【采购】采购数据分析的8个流程与常用 7个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、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。

采购采购数据分析的个流程与常用个思路

采购采购数据分析的个流 程与常用个思路 Last revision date: 13 December 2020.

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、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。

采购管理的案例分析

采购管理的案例分析 Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】

一、沃尔玛独特的采购管理模式 1.“一站式”采购模式沃尔玛是世界上最大的商品零售企业，它销售的熟食，新鲜蔬果，肉类海鲜冷冻品，服装服饰图书文具等商品的采购是企业发展的基础，也是带来更大利润的根源。对于这些商品的采购，沃尔玛提供了“一站式”采购这种新型的采购模式。所谓“一站式”采购是指为客户提供一全方位、多渠道的采购平台，它集合了众多供应商，客户进入这个平台后无需为采购而费心，对方为客户提供一系列后续服务，满足代购、配送及节约管理等要求，解决客户所需。如果客户采购很多种类数量的话，对方还可提供一个采购整合方案，为客户节约成本，合理搭配资源。因此沃尔玛把将顾客最需要的商品采购回来，给顾客提供一个一次性购足商品的平台作为采购重点，为顾客提供“一站式购物”面包，熟食，新鲜果蔬，肉类海鲜，冷冻食品，烟酒礼品，服装等质优价廉的大众商品，使顾客的购物更加方便快捷。而且，沃尔玛每周都有对顾客期望和反映的调查，通过信息收集、市场调查等方式，根据顾客的期望，及时更新商品的组合，组织采购，改进商品陈列摆放，从而营造一个舒适的购物环境。 2.集中和及时制采购早在1962年，沃尔玛就在报纸上刊登的开业促销广告上说：将“每天对所有商品提供最低价”，其中，全国性品牌商品最多可打50%的折扣，即比一般商店的售价低50%。而且，广告还列举了沃尔玛的商品标价，并与制造商建议的零售价进行了比较：如：阳光牌自动咖啡壶，一般商店卖$，在沃尔玛只卖$，便宜32%；阳光牌熨斗，一般商店卖$，在沃尔玛卖$，便宜34%；一种通常卖$的剪草机，在沃尔玛只卖$，便宜37%；威尔森牌手套，在别处卖$，沃尔玛只要$。而且广告还向顾客保证，所有商品的质量都是一流的，并有制造商提供担保。那么，为什么沃尔玛能为顾客提供如此大的折扣呢一是靠大量采购，使中间商把价格压到最低；二是多数商品直接从制造商处进货，节省了中间费用，从源头上降低了成本，进而实现了其“天天平价”的承

采购数据分析的8个流程与常用7个思路

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7 个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、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？

采购采购数据分析的个流程与常用个思路修订稿

采购采购数据分析的个 流程与常用个思路 Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】

【采购】采购数据分析的8个流程与常用7个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、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。

店铺销售数据分析报告

店铺销售数据分析 服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规报表） 在这销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在

500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？

电商数据分析之会员指标

电商数据分析之会员指标 会员信息：（行为体系标签） 1、CustId 唯一标识会员 2、性别 (可区分不同性别的购买行为规律) 3、年龄 (可区分不同年龄段的购买行为规律) 4、地域 (可区分不同地域的购买行为规律) 5、收入水平 (可区分不同收入水平人群的购买行为规律) 6、学历水平 (可区分不同学历人群的购买行为规律) 7、家庭结构如婚否，是否有孩子等，可分析其对购买行为的影响 8、联系方式客户回访、优惠信息的通知等 会员分类 1、新客老客：区分新老客，以便进一步区分新老客的购买行为。 2、会员等级：根据顾客的购买行为，设置不同等级，如普通会员、银卡会员、金卡会员、钻石卡会员。 会员指标 1.成交指标:成交金额、成交数量、成交用户数。 2.订单指标:订单金额、订单数量、订单用户数、有效订单、无效订单。 (区分不同客户的订单金额区间，针对不同的区间进行不同的营销，比如100-200金额段较多，占比较大，可以设置满300减100的促销活动。) 3.退货指标:退货金额、退货数里、退货用户数、金额退货率、数量退货率、订单退货率。 4.效率指标:客单价、件单价、连带率、动销率。 5.采购指标:采购金额、采购数量。 6.库存指标:库存金额、库存数量、库存天数、库存周转率、售罄率。 7.供应链指标:送货金额、送货数量、订单满足率、订单响应时长、平均送货时间。 会员统计 1.注册会员数：指曾经在网站注册过的会员总数。因为注册会员中有许多从来没有购物过的用户，也有曾经消费过但是现在已经流失掉的用户。所以我们定义了一个有效会员数概念，即在1年内有销售的会员数。 2.活跃会员数：指在一定时期内有消费或登录行为的会员总数，时间周期可以定义为30天、60天、90天等。这个时间周期的确定和产品购买频率有关，快速消费品会比较短，不过当这个时间周期确定后就不能轻易改变了。 3.活跃会员比率：即活跃会员占会员总数的比重。但会员基数大时，即便较低的

采购数据分析

采购数据分析 一、采购数据分析目的 采购人员仅知道如何以最低价、最优惠条件采购到商品是不够的，因为作为消费者的采购代理，采购人员必须从过往销售数据中，从消费者分析中，洞悉目标客层的消费特性，才能提升采购效率、提升消费者满意度。 二、消费数据的分析运用 1、当前买方市场情况下，采购技术的核心由议价技术上升为“消费 数据的分析、运用技术”。 2、消费数据分为两大块： （1）、商品销售数据分析运用 （2）、顾客购买行为数据 三、采购人员数据分析方法 采购人员数据分析的目的在于发现问题，优化商品策略及卖场营销。采购人员面对海量的销售数据，如何采取科学的分析方法？ 1、联动分析法 目的在于分析两个关联因素间的互动关系而拟订方案： （1）、销售占比VS毛利占比分析 （2）、周转天数VS付款天数分析 2、因果分析法 目的在于分析两个关联因素间的因果关系

（1）购物篮分析：沃尔玛啤酒与尿布案例 （2）、销售与温度、节令、性别、年龄 （3）、时段/周段与与客流量/客单价分析 3、ABC分析法（关键的少数分析法、20/80分析法） 目的在于把有限的资源集中用在关键的少数身上，避免眉毛胡子一把抓的局面 （1）、商品ABC分析VS缺货管理/排面管理/库区管理 （2）、顾客ABC分析VS促销商品选择、促销模式选择 四、经营效益数据分析： 鉴于超市经营的周期性变化，更多地表现为以周为单位的经营规律性变化，超市数据分析应运用以周为单位进行分析及拟订方案：1、业绩= 来客数×客单价 = 销售品项数目×品单价 = 米效×米数 = 人均生产力值×工作总时数 = 每小时营业额×营业时间×营业日数 2、商品周转率= 月营业额÷月平均库存额 3、交叉贡献率= 毛利额÷平均库存额 = 商品周转率×商品毛利率 4、品单价= 营业额÷销售品项数 5、米效=营业额÷米数 6、平效=营业额÷平方面积

采购采购数据分析的8个流程与常用7个思路

在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、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。

国内招标采购情况统计分析报告

国内招标采购情况统计分析报告 （2010年） 一. 概述 随着政府采购范围的日益扩大和工程招投标领域的逐步扩展，越来越多的政府机关和企事业单位采用了招标或采购的方式来进行项目建设和产品采购，因为这种方式能够较好的体现“公开、公平、公正”的原则，而要实现“三公”原则首先要做到信息的公开。本报告将根据目前已公开的各类招标采购信息，进行初步的统计分析，以期为公共采购和招投标领域的相关单位和人员提供一些有价值的参考。 本次统计的范围是公共领域的招投标和政府采购项目，时间跨度为2010年1月初至12月底，原始信息来自中央和各地方的政府采购中心、建设工程交易中心、公共资源交易中心、各级人民政府的官方网站，类别包括招标（采购）公告、资格预审公告、澄清变更公告、中标候选人公示、成交结果公示等方面的信息，覆盖了制造业、建筑业、信息产业、交通、水利、电力等行业。本报告由搜标网（https://www.wendangku.net/doc/6b16480626.html,）撰文，旨在加强业界人士交流，内容相对简单，日后逐步完善。 二. 统计图表 1. 根据2010年各类招标（采购）信息的发布情况，可以按月份统计如下： 2010年公告预告澄清变更资格审查评标公示中标结果合计(条) 1月41419 5245 939 12126 26654 86383 2月26740 3104 628 8227 17953 56652 3月53927 5587 1117 12032 27931 100594 4月58900 6320 1246 14107 31163 111736 5月56247 6442 1046 13778 31218 108731 6月58960 6870 1154 14948 32680 114612 7月67562 7546 1270 15382 38955 130715 8月66635 7577 1280 15401 40251 131144 9月67889 8130 1275 16213 41623 135130 10月40681 4755 865 12066 26499 84866 11月63332 8013 1069 15650 39633 127697 12月76463 9825 1194 19692 52609 159783 其中，公告预告和中标结果两种信息的变化和对比情况，可以用折线图表示如下：

采购与供应链管理案例分析(含解题思路)

案例课本P120页为W公司的采购与供应商管理写一篇案例分析报告 1.前言包括案例的背景、主要问题、主要措施、建议方案与预期收益。 a．企业背景：企业所处行业，生产的产品或提供的服务，规模，地位等 b．案例分析的逻辑描述结构，用什么样的理论工具进行分析？解决什么样的问题？ W公司是一家生产某国际知名品牌饮料在国内合作的两大企业之一的合资企业。W公司在全国的市场中分到了几个省份的份额，并在这几个省中都投资建设了瓶装厂。W公司的产品是软饮料产品，分为碳酸饮料和非碳酸饮料，包括果汁、水、茶饮料等。 W公司在采购与供应链管理环节主要问题是： ①．销售量增长而利润不涨反跌。需要降低库存水平，降低成本。 ②．销售预测精度不能达到让人满意的程度。库存数据的准确性较差，可用性也较差。 需要提高预测精度，加强库存数据的分析和利用。 ③．采购成本逐年上涨，而产品销售价格却稳中有降。需要寻找合适的替代材料来降低 生产成本。 ④．供应商供货不稳定。需要重新评估供应商，满足生产供应。 ⑤．与重要的供应商之间产生了矛盾。需要与重要的供应商建立更为紧密的合作伙伴关 系。 ⑥．生产计划的变更使生产线的利用率降低。合理预估生产计划，减少生产线上品种更 换的频率。 ⑦．运输成本的上升。学习长途运输把市内配送服务业外包给第三方，控制车辆的线路 安排与制定装载计划，合理安排运输线路。 ⑧．绩效考核体系不健全，缺乏可比性。可以对8个厂进行标杆管理。 2.现状描述（要求描述精确） a．企业遇到的问题【流程问题、效益问题、采购人员问题（岗位设置、权限、绩效）、供应商问题（供应商选择、绩效、关系）、采购商业环境、信息化工具的应用等】b．结合具体的分析工具，需求对所使用的理论分析工具进行阐述。 具体的采购常用理论分析工具： 一．商业环境分析 A．宏观环境 PESTN模型政治，经济，社会文化，科学技术，自然环境B．中观环境 a 波特五力模型竞争激烈程度、行业产品生命周期、供应商讨价还价能力、 客户讨价还价能力、潜在进入者的威胁 b SCP范式市场结构—市场行为—市场绩效 C．微观环境 SWOT分析优势劣势机遇挑战 微观环境是指企业自身资源和能力，包括：企业的战略目标、市场营销能力、 筹资和投资能力、市场响应度、生产水平和提供服务能力等方面。直接影响采 购与供应链的运营，如企业的采购预算，配送能力，库存水平。

数据分析在销售决策中的作用

促销的效果如何不能只凭感觉，必须通过数据分析来验证。 尽管啤酒与尿布的经典案例让人们认识到数据分析的神奇，然而在实际应用中，数据分析往往没有那么神奇，不过也并不容易实现。 对于企业负责人而言，在进行信息系统相关的投资决策时，并不容易。一方面，若不投入资金，企业的发展可能会受到限制，毕竟人工管理相对信息系统管理，不仅成本高而且效率低下; 另一方面，若投入资金，又感觉难以准确把握信息系统的投资收益。零售企业在数据分析方面的投资就最能体现他们的这种两难境地。数据分析被公认为是提升信息系统价值的有力工具，但很少见到真正成功的案例。投还是不投，真是很为难。不过，在笔者看来数据分析的效果是很显著的，关键在于如何使用它。 数据分析并不神秘 事实上，数据分析曾经困惑笔者多年。十年前，第一次看到啤酒与尿布的案例时，笔者就深信不疑地认为，数据分析大有可为，只要努力追寻其中的规律，就一定会创造出另一个神话。今天，这个案例仍然被笔者奉为经典，不过笔者已经不太相信能够创造出这样神话般的奇迹了，反而更愿意相信某个大类的客单价这样一个简单的统计数字。实际上，笔者甚至认为自己被这个案例误导了，它过分神话了数据分析。其实数据分析就存在于报表的字里行间中，关键是要去发现它，了解它。 笔者曾经接触过一个企业并和他们的管理人员进行了一些探讨。他们的店长凭借着多年的经验管理着门店。店长每天关心门店的销售额多少，当某天销售额低落的时候，店长总会分析周围竞争店的促销活动和天气因素，甚至分析到顾客情绪的变化。 这些变化真的影响了门店销售吗？如果是，具体影响了哪些商品的销售呢？这些店长却说不清楚，只是一种感觉。其实我们最关心的“门店销售额”是无法帮助我们分析原因的，因为它只是一个经营结果，而非经营优劣的原因。我们企业的老总每天关注的公司销售额，但业务部门不能像企业老总一样仅仅看销售额这个结果，我们要分析的是造成结果的原因。 笔者的习惯做法就是分析门店哪些大类的销售占比和以往的销售占比相比偏低？影响这些大类销售降低的原因是哪些？用促销额占比来分析促销力度是否过度以致造成毛利损失，或者促销占比太低结果导致人气不足; 用大类客单价来分析大类商品的价格带是否符合周围消费者的消费能力; 用捆绑来增加客单数和客单价; 用某个惊爆价商品的客篮商品资料分析它是否对某类商品的销售起到了带动效应等。还有很多数据都可以带给我们意向不到的信息，这些信息提示我们如何去改善经营方式。笔者认为，这就是数据分析，并不一定很神秘，但也不容易做到，关键看如何使用它。 将信息技术与业务知识融合 在数据分析中，信息部的技术资源与业务部的业务资源融合是非常重要、非常实际的问题。离开了业务部的业务经验支持，信息部的数据分析将是没有业务指导意义的。很多企业的老总或采购部经理常指责信息部的业务能力偏低，无法提供精确的数据，理由是能够从数据报表中发现“不懂业务的痕迹”。 有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行。我们如何将提供的数据信息转化为实实在在的策略行动，这是非常重要的。 是的，目前信息部门确实缺乏与业务经营有关的业务知识，但是这种差距还远没达到不可弥补的程度，而且更多的问题存在于信息部门与业务部门的合作关系中，而不仅仅是某个部门的问题。例如，曾经有一个企业的采购部经理举了一个例子，信息部为采购部提供的自动补货订单中没有考虑过供应商的送货量要求，这就说明信息部不了解采购部的特性。还有，信息部提供的淘汰商品是根据销售数据提供的，但是某些商品是有特性的，包括: 某些暂时缺货的商品销售量肯定低的; 某些是冬季商品，目前夏季不能淘汰; 某些商品包装偏大适于在节假日销售，在平日销售偏低都不能淘汰，某些商品是拍卖陈列的不能淘汰……种种理由

大数据对采购与供应链的影响

大数据对采购与供应链的影响 字号：T|T 2015年01月06日11:45 中物联采购委 ?大数据(Big Data)是指所涉及的规模巨大的数据。随着时代的不断进步以及科技的飞速发展，互联网、物联网、移动通讯、管理信息化、电子商务等技术不断相互渗透，并作用到国家、企业和民生的方方面面，今天，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，以及在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助人们处理事务和决策等更积极目的的资讯与知识。 一、大数据时代对采购和供应链带来的挑战和机遇 1. 大数据时代及其特征 大数据(Big Data)是指所涉及的规模巨大的数据。随着时代的不断进步以及科技的飞速发展，互联网、物联网、移动通讯、管理信息化、电子商务等技术不断相互渗透，并作用到国家、企业和民生的方方面面，今天，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，以及在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助人们处理事务和决策等更积极目的的资讯与知识。 美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。从这些数据每天增加的数量来看，世界目前已进入大数据时代。 大数据时代凸显了数据资源的重要意义。2012年奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业的发展，将“大数据战略”上升为国家战略，将大数据定义为“未来的新石油”，把对数据的占有和控制视为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。2013年，法国政府发布了其《数字化路线图》，列出了将会大力支持的5项战略性高新技术，“大数据”就是其中一项。2012年，日本总务省发布2013年行动计划，明确提出“通过大数据和开放数据开创新市场”。联合国在2012年发布的大数据政务白皮书中指出，大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇。我国也将大数据产业看作为战略性产业，成立了“大数据专家委员会”。在“大数据”2014年十大趋势预测中，包括了数据商品化与数据共享联盟化，大数据生态环境逐步发展等内容。同时，大数据专家委员会预测，2014年大数据在互联网和电子商务、金融(股市预测、金融分析)、健康医疗(流行病监控和预测等)、生物信息、制药等方面将会有令人瞩目的应用。 大数据时代是大数据价值充分发挥的时代。据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB），年增67％。世界上每分钟产生1700TB 的数据，但是吸引我们的不仅仅是这个庞大的数字本身，而是我们如何利用

采购数据分析的八个流程七个思路

采购数据分析的八个流程七个思路 在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。 那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。 一、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：