供應商數據流程分析數據來源

㈠ 怎樣寫供應商評比分析報告

一.認真調查供應商,廣泛收集供應商的有關數據； 二.對調查情況和收集的數據進行分析對比； 三.將分析對比的結果歸納提煉出有用的論據； 四.具體撰寫《關於供應商評比分析報告》：1.概述：根據領導指示（或年度工作計劃）,於某年某月某日至某年某月某日對哪些供應商採取哪些方法進行了調查研究,現綜合評比分析如下，如此雲雲…… 2.主要供應商的情況：單位名稱,法人代表,地址,電話傳真號碼,企業規模,經濟實力,獲得哪些榮譽和評優情況,供貨能力,商譽信譽情況等等； 3.寫出你對比評價分析的結論,比如：綜上所述,我認為某公司和某公司（或還有某公司）可以成為我公司的合格供應商等等； 4.要表示謙虛和對領導的尊重,比如：以上意見僅供領導決策時參考,錯誤之處請領導批評指正,等等。

㈡ 需要在來貨明細後面匯總出各供應商的來貨匯總，為後面的分表提供數據，需要怎麼設置公式

使用SUMIFS函數先簡單按你這個格式，每個零件顯示對應公司的合計。如D2=SUMIFS($B$2:$B$11,$A$2:$A$11,"="&A2,$C$2:$C$11,"="&D$1)

有相同零件相同供應商會重復顯示合計數，如果你要每個零件每個公司只顯示一次合計，還需要調整，看你要什麼數據格式了。

㈢ excel個供應商數據匯總怎麼做

假定你需要將第一個抄供應商的數據求和放在第二個表的a1，b1等單元格，記不得表達式就這樣做
在表二的a1單元格上輸入=sum（點表一的fn【看不清你的表格單元格，就是表上的第一個數字的單元格】，點第四行數字的單元格），注意小括弧以及裡面兩個數字之間用逗號隔開，回車
選中表二的a1單元格，游標移動到右下角出現一個粗線十字元號，按住右鍵往右拖動到你需要的單元格，松開滑鼠
你的第一個供應商的統計就好了，下面同樣操作
以後切圖最好連表頭切來

㈣ 怎麼樣用數據分析說明企業的供應商選擇存在的問題

供應商主數據
一、 概述
在二十一世紀的今天，人們已經逐步認識到，企業之間的競爭已不完全是單個企業之間的競爭，而是企業所擁有的供應鏈之間的整體競爭。企業供應鏈的效率與質量如何，關繫到企業在日益殘酷的市場游戲中能否取得競爭優勢。企業與供應商之間的關系，也不再是過去簡單的買賣關系，而是越來越深入、緊密的合作夥伴關系。企業與自己的供應商之間既有不同利益的矛盾，也有共同利益的合作。

在企業的管理實踐過程中，涉及「供應商」的管理信息系統的設計主要有兩方面內容，一是與供應商在日常業務過程中的商務協同，包括供應商門戶、訂單協同、計劃協同、詢報價、招投標等等內容，通常歸入SCM產品的范疇；二是供應商的生命周期與關系管理，包括供應商准入管理、資格認證、協議與合同管理、績效考評等內容，通常歸入SRM產品的范疇。這兩方面的內容的連接點就是「供應商主數據」，前者涉及供應商主數據的使用，後者

㈤ 銷售數據分析都要分析些什麼數據，公司做超市供貨的，請問需要怎麼分析才能知道具體的問題。

其實比較簡單的 不用想太復雜
第一；分析那些商品、那些品牌、那些規格、那些包裝的產品銷量比較大，這就能說明一定的問題
第二；結合時段來分析，看那些時段對應的上面因素中那些最好銷，也能反映一定的問題
第三；如果你們的供貨不僅局限在一個區域，那就可以在比較不同區域不同商品、品牌等的供貨量差異
所謂的供貨量其實就是反映的市場銷售情況

㈥ 市場分析報告中的數據是怎麼得來的

先來界定一下，什麼叫做市場分析報告。

3.微指數、微信指數

社交媒體已經成為人們生活中不可或缺的一部分，其中微博和微信所產生的數據無疑是其中的佼佼者。而微指數和微信指數的誕生，其實就是將自己一部分數據公開了出來。通過輸入關鍵詞，可以知道微博上以及微信上人們的討論某些詞的熱烈程度。

4.自家數據

除此以外，還有一些是通過自家技術積累、業務積累等產生的數據。譬如目前很多的網頁分析方面的數據、廣告監測方面的數據以及輿情爬蟲方面的數據。通過這些自家積累的數據，我們也可以獲得良好的數據分析資產。

5.友商數據

有時，我們需要和一些友商進行合作，使得雙方的數據能夠得到一定程度的打通及共享，從而讓自己掌握更多的數據資產，分析更多的數據維度。

基本上，我們可以從這五個角度去獲得相關的數據。但是，需要記住的是，數據源或許千差萬別，但市場分析的角度卻基本都是一致的。多總結，多思考不同數據源下分析視角的實現才更具意義。

㈦ ERP數據都從哪裡來 僅僅是指財務數據嗎

1、你得從系統功能模塊去對應搜集了，傳統的erp包括生產，銷售，倉儲，財務和供應鏈管理等功能，所以數據自然包括了生產數據，供應商數據，采購數據，倉儲數據，財務核算數據，銷售業績統計數據等等，而現在不少企業erp更加泛華，連人事系統都涵蓋進去，所以erp數據已經幾乎囊括很多數據了;
2、erp的數據有幾方面來源，一方面是erp系統自身，通過業務人員的手工錄入產生，二方面來自其他系統(例如mes系統等)，通過在系統上開發介面實現數據的同步傳遞。不過erp的特點是太重了，而我們又知道現在新技術新場景變化那麼快，肯定要求我們的業務響應更快速調整更靈活，但要想在erp實現這樣的效果是極其困難的，遠不如藉助BPM工具和方法論去實現數據的統一集成和流程的統一管控，在這一點像長隆集團採用天翎BPM平台打造企業統一管控平台就很成功，類似的案例還有很多。

㈧ 如何查找供應鏈數據，如何獲取供應鏈數據

供應鏈管理SCM,是一種集成的管理思想和方法，是對企業供應、需求、原材料采購、市場、生產、庫存、定單、分銷發貨等的管理，包括了從生產到發貨、從供應商的上流到顧客的下流的每一個環節的管理。
如WISSIP應用軟體租用超市在線SCM模式，該軟體系統在功能上不但可以實現企業的內部業務管理，包括采購管理、庫存管理、配貨管理、銷售管理、退貨管理、財務管理等，同時也會支持企業內部多組織的業務協同。 內部管理的數據與供應鏈協同的數據是共享式的，這將大大減少數據的重復，減少數據輸入環節的錯誤，提高供應鏈的信息傳遞效率和效果。處於WISSIP應用軟體租用超市在線SCM模式下的供應鏈最大的優勢在於可以搭建供應鏈網路管理。不同行業的用戶都可以獨立地使用WISSIP應用軟體租用超市在線SCM模式軟體，方便用戶比較自主地在平台上選擇自己的上下游企業從而形成自己的供應關系，而突破以前依附於核心企業的單條供應鏈結構，形成相互交織的網狀結構供應鏈。每個企業都成為了這個網狀供應鏈的一個節點，進行客戶關系管理、供應商關系管理，進行業務單據的電子化和敏捷傳遞。由於使用統一的系統，統一的標准，統一的數據格式，企業間的數據傳遞變得簡單而即時，真正實現了供應鏈的整合。供應鏈整合的最大貢獻在於流程的集成與簡化。當上游企業的采購訂單提交之後，直接轉換為下游的銷售單據，財務結算過程也是如此，上游的付款單據可以轉換成下游的收款單據信息。這樣同樣的業務，只需要一方製作單據，通過協同可以轉換為對方的相逆流程單據。

㈨ 網站分析的數據來源

網站分析的數據來源

Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一書中將數據的來源分為4部分：點擊流數據（Clickstream）、運營數據（Outcomes）、調研數據（Research/Qualitative）和競爭對手數據（Competitive Data）。點擊流數據主要指的是用戶瀏覽網站時產生的數據；Outcomes我更習慣叫做運營數據，主要指用戶在網站中應用服務或者購買產品時記錄下來的數據；調研數據主要是網站通過某些用戶調研手段（線上問卷或者線下調研）獲取的一些定性數據；Competitive Data直譯為競爭對手數據可能不太合適，因為根據Avinash Kaushik的闡述，更像是跟網站有業務關系或競爭關系或存在某種利益影響的一切網站的可能的數據來源。
在獲取上述幾類數據的同時，也許我們還可以從其他方面獲取一些更為豐富的數據。下面是我對網站分析數據獲取途徑的整理：
網站內部數據
網站內部數據是網站最容易獲取到的數據，它們往往就存放在網站的文件系統或資料庫中，也是與網站本身最為密切相關的數據，是網站分析最常見的數據來源，我們需要好好利用這部分數據。
伺服器日誌
隨著網站應用的不斷擴張，網站日誌不再局限於點擊流的日誌數據，如果你的網站提供上傳下載、視頻音樂、網頁游戲等服務，那麼很明顯，你的網站伺服器產生的絕不僅有用戶瀏覽點擊網頁的日誌，也不只有標準的apache日誌格式日誌，更多的W3C、JSON或自定義格式的輸出日誌也給網站分析提供了新的方向。
網站分析不再局限於網頁瀏覽的PV、UV，轉化流失等，基於事件（Events）的分析將會越來越普遍，將會更多的關注用戶在接受網站服務的整個流程的情況：上傳下載是否完成，速度如何；用戶是否觀看的整部視頻，視頻的載入情況；及用戶在玩網頁游戲時的操作和體驗分析等。Google Analytics已經支持了基於事件的分析——Event Tracking，通過JS的動作響應獲取數據，但是還存在著一定的局限性。
網站分析工具
當然，通過網站分析工具獲得數據是一個最為簡便快捷的方式，從原先的基於網站日誌的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基於JS Tags的Google Analytics、Omniture的SiteCatalyst，及JS和網站日誌通吃的WebTrends。通過網站分析工具獲得的數據一般都已經經過特殊計算，較為規范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趨勢圖或比例圖，通過細分、排序等方法讓結果更為直觀。
但通過網站分析工具得到數據也不遠只這些，上面的這些數據也一樣可以通過統計網站日誌獲得，但網站分析工具的優勢在於其能通過一些嵌入頁面的JS代碼獲得一些有趣的結果，如Google Analytics上的Overlay或者也叫Click Density——網站點擊密度分布，及一些其它的網站分析工具提供的點擊熱圖，甚至滑鼠移動軌跡圖。這些分析結果往往對網站優化和用戶行為分析更為有效。
資料庫數據
對於一般的網站來說，存放於資料庫中的數據可以大致分為3個部分：
網站用戶信息，一般提供注冊服務的網站都會將用戶的注冊賬號和填寫的基本信息存放在資料庫裡面；
網站應用或產品數據，就像電子商務的商品詳細信息或者博客的文章信息，如商品信息會包含商品名稱、庫存數量、價格、特徵描述等；
用戶在應用服務或購買產品時產生的數據，最簡單的例子就是博客上用戶的評論和電子商務網站的用戶購買數據，購買時間、購買的用戶、購買的商品、購買數量、支付的金額等。
當然，這一部分數據的具體形式會根據網站的運營模式存在較大差異，一些業務范圍很廣，提供多樣服務的網站其資料庫中數據的組合會相當復雜。
其它
其它一切網站運營過程中產生的數據，有可能是用戶創造，也有可能是網站內部創造，其中有一大部分我們可以稱其為「線下數據（Offline Data）」。如用戶的反饋和抱怨，可能通過網站的交流論壇，也有可能通過網站時公布的客服電話、即時通訊工具等，如果你相信「客戶中心論」，那麼顯然對於這些數據的分析必不可少；另外一部分來源就是網站開展的線下活動，促銷或推廣，衡量它們開展的效果或投入產出，以便於之後更好地開展類似的線下推廣。
外部數據
網站分析除了可以從網站內部獲取數據以外，通過互聯網這個開放的環境，從網站外部捕獲一些數據可以讓分析的結果更加全面。
互聯網環境數據
即使你的網站只是一個很小的網站，但如果想讓你的網站變得更好，或者不至於落後於互聯網的前進腳步，那麼建議你關注一下互聯網的發展趨勢。可以上Alexa查一下互聯網中頂級網站的訪問量趨勢；看看comScore發布的數據或者199IT–中國互聯網數據中心網站上的各種數據分析和研究資料；如果經營電子商務網站，淘寶數據中心也許會讓你感興趣。
競爭對手數據
時刻關注競爭對手的情況可以讓你的網站不至於在競爭中落伍。除了在Alexa及一些其他的網站數據查詢平台以外，直接從競爭對手網站上獲取數據也是另外一條有效的途徑，一般網站會出於某些原因（信息透明、數據展示等）將自己的部分統計信息展現在網站上，看看那些數據對於掌握你的競爭對手的情況是否有幫助。
合作夥伴數據
如果你有合作的網站或者你經營的是一個電子商務網站，也許你會有相關的產品提供商、物流供應商等合作夥伴，看看他們能為你提供些什麼數據。
用戶數據
嘗試跟蹤用戶的腳步去看看他們是怎麼評價你的網站的。如果你的網站已經小有名氣，那麼嘗試在搜索引擎看看用戶是怎麼評價你的網站，或者通過Twitter、新浪微博等看看用戶正在上面發表什麼關於你的網站的言論。
當然通過用戶調研獲取數據是另外一個不錯的途徑，通過網站上的調查問卷或者線下的用戶回訪，電話、IM調查，可用性實驗測試等方式可以獲取一些用戶對網站的直觀感受和真實評價，這些數據往往是十分有價值的，也是普通的網站分析工具所獲取不到的。
在分析網站的外部數據的時候，需要注意的是不要過於相信數據，外部數據相比內部數據不確定性會比較高。網站內部數據即使也不準確，但我們至少能知道數據的誤差大概會有多大，是什麼原因造成了數據存在誤差。而外部數據一般都是有其他網站或機構公布的，每個公司，無論是數據平台、咨詢公司還是合作夥伴都可能會為了某些利益而使其公布的數據更加可信或更具一定的偏向性，所以我們在分析外部數據是需要更加嚴格的驗證和深入的分析。而對於用戶調研中獲取的數據，我們一般會通過統計學的方法檢驗數據是否可以被接受，或者是否滿足一定的置信區間，這是進行數據分析前必須完成的一步。

㈩ 采購數據分析

重點要了解三方面：1、采購數量；2、采購價格；3、供應商。分析通過集中采購以後能：降低采購價格，優化供應商，提高供貨質量，保證供貨期，減少庫房儲備，降低采購成本等。