一、供应链数据分析的目的？

①以更完整的产品组合，满足不断增长的市场需求

②面对市场需求多样化的趋势，不断缩短供应链完成周期

③对于市场需求不确定性，缩短供给与消费的市场距离，实现快速与有效反应；

④不断降低整个供应链的成本和总费用。

二、供应链数据分析有前途吗？

相关区块链技术推广大数据云计算分析，景气度好，就业门槛低

三、供应链数据分析和全球供应链管理区别？

供应链数据分析和全球供应链管理没有区别，因为，供应链数据分析和全球供应链管理没有区别的，所以说，供应链数据分析也就是说，供应链数据的分析，而全球供应链管理也就是说，全球供应链的管理，无论怎么说，供应链数据分析和全球供应链管理，因此，没有区别的。

四、供应链计划需要哪些数据分析能力？

一、供应商准入数据分析：

供应商可自主查看修改自己的企业信息：营业执照、产品合格证书、供应商产品信息等。同时，采购方也可以对各个供应商提供的数据信息进行比对与选择。

二、采购需求数据分析

统一入口去管理公司内部采购需求，不用再一个部门一个部门的用Excel统计再统计了，可以直接在系统中上传采购需求，再集中收集与汇总采购信息，大大地提高了申请效率。采购申请流程化管理，历史记录的数据也随时可查。

三、采购报价、比价数据分析

利用供应商管理系统，根据公司采购业务的需要制定出报价单模版，选择需要发起报价的供应商，系统一键生成报价单，系统批量群发报价并自动通知到对应供应商，供应商只需输入价格便捷报价，采购方根据报价自动汇总生成比价单，比价数据结果公开透明。

四、采购发货、入库、退货数据管理

供应商一键发货，自动打印出发货单，同时系统也会保存好电子发货单，采购方收货时数据可以自动传递过来，无需手动录入，核对数量后确认即可。双方发货、入库、退货数据实时同步，以避免信息出现滞后与遗漏。

五、采购对账、发票、付款数据管理

发货、入库等数据实时自动生成汇总看板，采供双方可以实时在线对账。对账、发票、付款流程化管理，可随时稽核审查。

六、供应到货数据分析

系统自动统计供应商协作过程数据，自动生成多维度考核看板，对供应商到货入库数量、各个供应商的到货及时率以及合格率进行统计分析，看是否与合同约定一致，从而判断是否可以继续和此供应商合作，也可“优胜略汰”帮助企业沉淀和选择优秀供应商资源。

五、数据分析的三大标准？

商品数据分析三个常用指标有：

1、客流量、客单价分析：

主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。

2、售罄率：

指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下，售罄率越高表示该类别货品销售情况越好，但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。

3、库销比：

指库存金额同销售牌价额之比例。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标，合理的标准在3-5 左右。在销售数据正常的情况下，存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。

六、巨量百应数据大屏的数据如何分析？

回答如下：巨量百应数据大屏的数据分析可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集：从巨量百应平台获取所需要的数据，包括广告投放数据、用户行为数据、转化数据等。

2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。

3. 数据可视化：利用数据可视化工具，将数据转换成易于理解的可视化图表，如折线图、柱状图、饼图等，以便更好地展示数据。

4. 数据分析：通过对数据的分析，发现数据之间的关联和趋势，了解广告效果、用户行为、转化率等方面的情况。

5. 结果呈现：根据数据分析结果，提出相应的优化建议，以优化广告投放策略、提升用户体验、提高转化率等。

需要注意的是，数据分析不是一次性的，需要不断地收集、清洗、可视化和分析数据，以及不断地优化广告投放策略，才能使广告投放达到最佳效果。

七、供应链 数据分析

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供应链数据分析的重要性

供应链是任何企业运营的重要组成部分，它涵盖了从原材料采购到产品分销的整个过程。随着市场竞争的加剧，对供应链的管理和控制也变得越来越复杂。数据分析作为一种强大的工具，在供应链管理中发挥着越来越重要的作用。

供应链中的数据分析应用

数据分析可以应用于供应链的各个方面，如库存管理、供应商选择、运输计划等。通过数据分析，企业可以更准确地了解供应链的运行状况，预测未来的需求和供应变化，及时调整策略，优化资源配置，降低成本，提高效率。

供应链数据分析的挑战和解决方案

虽然数据分析在供应链管理中具有很大的潜力，但它也面临着一些挑战，如数据收集、数据处理、数据分析方法的正确选择等。企业可以通过建立数据仓库、采用先进的算法和工具、培养数据分析人才等措施，解决这些挑战，充分发挥数据分析在供应链管理中的作用。

总的来说，随着市场竞争的加剧，供应链数据分析将成为企业运营中不可或缺的一部分。通过运用数据分析技术，企业可以更好地控制供应链，提高运营效率，降低成本，增强竞争力。

如何提升供应链数据分析能力

要提升供应链数据分析能力，企业可以从以下几个方面入手：

建立完善的数据管理体系

企业应建立完善的数据管理体系，包括数据收集、存储、处理、分析等环节。确保数据的准确性和完整性，为数据分析提供可靠的基础。

培养专业的数据分析团队

数据分析需要专业的知识和技能，企业应培养自己的数据分析团队，或者与专业的数据分析机构合作，提升数据分析的水平和效果。

采用先进的分析工具和技术

随着数据分析技术的发展，企业应采用先进的分析工具和技术，如大数据分析、人工智能等，提升数据分析的效率和准确性。 综上所述，提升供应链数据分析能力是企业应对市场竞争、提升运营效率的重要手段。

八、企业的供应链管理分析？

供应链管理是一种新型的管理方式,对企业传统的生产经营理念产生了巨大影响。通过对我国的企业进行深入调查分析发现,我国大部分能实现供应链管理的企业都需要雄厚的实力和先进的管理理念。

而对于供应链管理,其应用取得的成效是肯定的,但不同的企业有着不同的管理内容,不同企业在应用供应链管理方面产生的问题也存在的一定差异。

九、供应链流转的合理分析？

利益冲突是供应链中的一个共性问题,因而建立合理的利益协调机制对农村土地流转的成功运作无疑是重要的。本文应用博弈论建立了供应链中利益协调的博弈模型——一个两阶段的委托代理模型,以此来分析我国农村土地间接流转模式运作中存在的双重委托代理风险问题,以至于可采取各种措施和手段促进供应链中的信息沟通与协调行为。最后,通过数值模拟与数值算例说明了机制设计的有效性,并对分析结果进行验证。研究结果表明,通过选择合理的机制可以使供应链各成员的期望收益达到帕累托改进,从而实现农村土地间接流转供应链系统的协调。

可以从系统的角度理解供应链，系统包含要素和关系。供应链主要包含四个维度，第一层是销售（包含逆向）等，第二层是仓储、配送和仓储等，第三层生产、加工、包装等，第四层是采购、供应等。

十、供应链数据属于什么数据？

属于大数据。

供应链中的大数据主要包括以下四种类型：结构数据、非结构数据、传感器数据、新类型数据。

1、结构数据是指那些在电子表格或是关系型数据库中储存的数据，这一类型的数据只占数据总量的5%左右，主要包括交易数据和时间段数据。

现在的大数据分析大多以这一类数据为主，其中重要的结构数据包括ERP数据，因为ERP系统中存储的数据是企业运转多年的系统积累的大量行业数据，这些数据对于企业的经营决策和预测来说意义非常重大。

2、非结构数据主要包括库存数据、社会化数据、渠道数据以及客户服务数据。尽管现在有大量的研究和报告在探讨数据和分析能力对供应链管理的重要性，但对于非结构数据，例如社会化数据对供应链的影响和作用的研究却相对缺乏。

然而，社会媒体数据对于供应链运营管理的作用是十分重要的，如何利用社交媒体数据来指导企业进行供应链活动的规划（包括新产品的开发、利益相关者的参与、供应链风险管理以及市场探查等）以及社交媒体数据对供应链绩效产生影响的具体机制将需要深入探讨。

而要想从内容丰富的非结构化数据中挖掘出商业智慧，就需要使用不同的研究方法和度量方式，包括描述性分析、内容分析以及网络分析等。

3、传感数据主要包括RFID数据、温度数据、QR码以及位置数据，这类数据增长很快，并能为供应链金融带来巨大商机。

4、新类型数据主要有地图数据、视频数据、影像数据以及声音数据等，这类数据多用于可视化领域，并能够帮助提高数据质量，使数据的实时性更强、提高了数据分析的精准度。