阅读指南：采购的最终目的是从销售中获利。因此，数据中显示了采购的最终绩效。数据非常真实。如果设定的目标没有实现，效率将被判定为“差”。因此，在采购数据管理方面，提出了几种管理数据作为分析和判断的工具：
1、采购、销售和库存数据的获取
我们应该能够清楚地计算出每个部门、每个类别和每个月的采购、销售和库存数据，并通过POS系统和EOS系统快速掌握公司的销售数据和采购数据。换言之，如果能够更科学地获取购销和库存信息，将给运营带来巨大的效益。
2、分类的构成比分析
要管理一家公司的商品，我们不仅要了解整个商店的营业额和利润，还要考虑该部门的营业额和利润。例如，我们不仅要了解饮料类别的营业额和效益，还要了解其构成比例，以便了解销售的薄弱环节在哪里以及如何改善。
3、毛利率分析
毛利率=毛利率/营业额×100
对于每个类别，我们还应该能够计算毛利率，了解哪些类别盈利能力好，哪些类别盈利能力差，并调整商品结构或加强薄弱分类。
4、商品周转率分析
商品周转率=周转率/初始库存+期末库存/2×100
商品周转天数=365天/年商品周转率
超市的经营手法之一是获得快速的商品周转率。因此，必须计算每个类别的周转率。周转率越快越好。因为周转率越快，商品的新鲜度越好，资本回收率越快；这样，良性循环就会形成，运作就会出色。一般来说，超市的周转次数应保持在每年20-22次以上，以达到标准。操作员可以检查其公司的周转时间是否在标准范围内。如果超出标准，他们应该努力工作。
采购部门是超市创造业绩的部门，因此如果没有完整的采购组织，超市根本不可能存在，更不用说想要赚钱了。因此，超市谈论利润的第一步是组织一支高效的采购团队，如此严密地把守商品进出的第一关，这才有可能使超市真正立于不败之地。
与制造业的生产部门一样，采购部门也是一个盈利单位。如果这张通行证有适当的保护，只有一些商品能赚钱，自然就能保证超市的基本性能。一般来说，采购组织可以分为分散采购组织和集中采购组织。这两种组织模式各有优缺点。运营商可以根据个人规模和目标选择自己的型号。
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，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？下面梳理了数据分析的8个步骤和7个常见的分析思路。在开始数据分析之前，最好与主管或具有丰富数据经验的同事确认每个步骤的分析过程。
5、数据分析的八个过程：
1.为什么要进行分析？
首先，你需要知道为什么要分析？找出数据分析的目的。例如，什么样的客户总是延迟交货。你所有的分析都必须围绕这个原因来回答。避免重复进行不符合目标的返工，这将是痛苦的。
2.分析对象是谁？
记住明确的分析因素，统计维度是否为数量、产品、供应商行业竞争趋势、供应商规模等，避免以数量为产品，以产品为数量。计算结果非常不同。
3.你想要达到什么效果？
通过分析每个维度的产品类型、公司的采购周期和采购条款，找出真正的问题。例如，本分析中的薄弱环节供应商，全部集中采购并维持现状，不符合利益最大化原则。通过分析，找出问题的真正根源，找到精细化的采购管理是非常必要的。
4.需要什么数据？
采购过程中涉及大量数据。需要哪些源数据？总购买量？零部件行业的竞争力如何？付款周期？购买频率？库存客户区域因素？客户规模？等等，做张桌子。避免添加新的因素。
5.如何收集？
为了在数据库中收集供应商信息，平时输入各种供应商信息和产品特性，必须有数据分析的原材料，否则熟练的女性很难无米制砖。
6.如何组织？
数据排序是一项技术活动。我不得不承认excel是一个强大的工具。熟练使用数据透视表对支付数据分析至关重要。还需要稍微了解各种函数和公式，以避免低效的数据排序。SPSS也是一个非常优秀的数据处理工具，尤其是当数据量相对较大，并且字段由特殊字符组成时，它更易于使用。
7.如何分析？
排序后，如何对数据进行综合分析和相关性分析？这是对逻辑思维和推理能力的测试。同时，在分析和推理的过程中，你需要对产品了如指掌，了解供应商，熟悉采购流程。看似简单的数据分析，其实是各种能力的体现。首先是技术层面，理解和理解数据源提取转换加载原理；事实上，这是一个整体的看法，与季节，公司和其他业务水平的明确认识；最后，它是专业的，对业务流程和设计了如指掌。实践数据分析的力量不是一夜之间就能实现的，而是在实践中不断增长和升华的。一个好的数据分析应该以价值为导向，着眼全局，立足业务，利用数据推动增长。
8.如何显示和输出？
数据可视化也是一种知识。如何使用合适的图表？每个图表的寓意是什么？以下是八种常用图表：
（1）折线图：适用于随时间变化的连续数据，如收入随时间变化和增长率变化。
（2）柱状图：主要用于显示各组数据之间的差异。主要有二维柱面图、三维柱面图、柱面图、圆锥图和棱锥图。
（3）堆积柱状图：堆积柱状图不仅可以显示同一类别中各类数据的大小，还可以显示总量的大小。
（4）折线柱形图：这种类型的图表不仅可以显示同一类别的比较，还可以显示趋势。
（5）条形图：与水平条形图类似，其显示效果与条形图相同。它主要用于各种类别的比较。
（6）饼图：主要显示每个项目的比例。除非比例上的差异非常明显，否则饼图通常会谨慎使用。因为饼图的比例对肉眼来说是不直观的。饼图的项目通常不超过6个。6项之后，建议使用柱状图，使其更直观。
（7）复合饼图：它通常是下一步分析的某个比例。
（8）父子饼图：直观分析项目的构成、结构和比例
图表不必太花哨。每桌只说一个问题。使用友好的视觉图表来节省阅读者的时间并尊重阅读者。
有一些数据经过精心整理和分析。最后，我们发现它与结论的输出无关。虽然已经做了很多工作，但它不能堆叠数据以反映工作负载。
在陈述过程中，请注明数据来源、时间、指标描述和公式算法，这不仅体现了数据分析的专业性，也尊重阅读者。
7、数据分析的七个理念：
1.简单趋势
通过实时获取趋势，了解供应商的及时交付。例如产品类型、供应商区域（交通系数）、采购金额、采购金额占供应商的比例。
2.多维分解
根据分析的需要，对指标进行了多维分解。例如，产品采购金额、供应商规模（待量化）、产品复杂性和其他维度。
3.转换漏斗
根据已知的转化路径，利用漏斗模型分析了整个转化过程和每一步的转化过程。常见的转型场景包括不同供应商的及时交货率趋势。
4.用户集群
在精细分析中，经常需要分析和比较具有特定行为的供应商群体；数据分析需要以多维多指标为聚类条件，优化供应链，提高供应链的稳定性。
5.仔细检查路径
数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与公司的互动过程；然后找出问题，激发灵感或检验假设。
6.保留分析
保留分析旨在探索用户行为与回访之间的关系。一般来说，保留率是指“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体和使用不同功能的供应商的保留差异，我们可以找到供应链的优化点。
7.A/B测试
A/B测试是同时测试多个方案，但每个方案只有一个不同的变量；然后选择具有一定生存规则的最佳方案。在数据分析过程中，需要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的评价。
不仅供应商及时交货的数据分析适用，其他数据分析流程和思路也适用，而且有许多关键维度和许多组合维度。因此，我们需要一个更清晰的想法和整体观点，以避免落入数据的海洋。
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