供应商数据流程分析数据来源

㈠ 怎样写供应商评比分析报告

一.认真调查供应商,广泛收集供应商的有关数据； 二.对调查情况和收集的数据进行分析对比； 三.将分析对比的结果归纳提炼出有用的论据； 四.具体撰写《关于供应商评比分析报告》：1.概述：根据领导指示（或年度工作计划）,于某年某月某日至某年某月某日对哪些供应商采取哪些方法进行了调查研究,现综合评比分析如下，如此云云…… 2.主要供应商的情况：单位名称,法人代表,地址,电话传真号码,企业规模,经济实力,获得哪些荣誉和评优情况,供货能力,商誉信誉情况等等； 3.写出你对比评价分析的结论,比如：综上所述,我认为某公司和某公司（或还有某公司）可以成为我公司的合格供应商等等； 4.要表示谦虚和对领导的尊重,比如：以上意见仅供领导决策时参考,错误之处请领导批评指正,等等。

㈡ 需要在来货明细后面汇总出各供应商的来货汇总，为后面的分表提供数据，需要怎么设置公式

使用SUMIFS函数先简单按你这个格式，每个零件显示对应公司的合计。如D2=SUMIFS($B$2:$B$11,$A$2:$A$11,"="&A2,$C$2:$C$11,"="&D$1)

有相同零件相同供应商会重复显示合计数，如果你要每个零件每个公司只显示一次合计，还需要调整，看你要什么数据格式了。

㈢ excel个供应商数据汇总怎么做

假定你需要将第一个抄供应商的数据求和放在第二个表的a1，b1等单元格，记不得表达式就这样做
在表二的a1单元格上输入=sum（点表一的fn【看不清你的表格单元格，就是表上的第一个数字的单元格】，点第四行数字的单元格），注意小括号以及里面两个数字之间用逗号隔开，回车
选中表二的a1单元格，光标移动到右下角出现一个粗线十字符号，按住右键往右拖动到你需要的单元格，松开鼠标
你的第一个供应商的统计就好了，下面同样操作
以后切图最好连表头切来

㈣ 怎么样用数据分析说明企业的供应商选择存在的问题

供应商主数据
一、 概述
在二十一世纪的今天，人们已经逐步认识到，企业之间的竞争已不完全是单个企业之间的竞争，而是企业所拥有的供应链之间的整体竞争。企业供应链的效率与质量如何，关系到企业在日益残酷的市场游戏中能否取得竞争优势。企业与供应商之间的关系，也不再是过去简单的买卖关系，而是越来越深入、紧密的合作伙伴关系。企业与自己的供应商之间既有不同利益的矛盾，也有共同利益的合作。

在企业的管理实践过程中，涉及“供应商”的管理信息系统的设计主要有两方面内容，一是与供应商在日常业务过程中的商务协同，包括供应商门户、订单协同、计划协同、询报价、招投标等等内容，通常归入SCM产品的范畴；二是供应商的生命周期与关系管理，包括供应商准入管理、资格认证、协议与合同管理、绩效考评等内容，通常归入SRM产品的范畴。这两方面的内容的连接点就是“供应商主数据”，前者涉及供应商主数据的使用，后者

㈤ 销售数据分析都要分析些什么数据，公司做超市供货的，请问需要怎么分析才能知道具体的问题。

其实比较简单的 不用想太复杂
第一；分析那些商品、那些品牌、那些规格、那些包装的产品销量比较大，这就能说明一定的问题
第二；结合时段来分析，看那些时段对应的上面因素中那些最好销，也能反映一定的问题
第三；如果你们的供货不仅局限在一个区域，那就可以在比较不同区域不同商品、品牌等的供货量差异
所谓的供货量其实就是反映的市场销售情况

㈥ 市场分析报告中的数据是怎么得来的

先来界定一下，什么叫做市场分析报告。

3.微指数、微信指数

社交媒体已经成为人们生活中不可或缺的一部分，其中微博和微信所产生的数据无疑是其中的佼佼者。而微指数和微信指数的诞生，其实就是将自己一部分数据公开了出来。通过输入关键词，可以知道微博上以及微信上人们的讨论某些词的热烈程度。

4.自家数据

除此以外，还有一些是通过自家技术积累、业务积累等产生的数据。譬如目前很多的网页分析方面的数据、广告监测方面的数据以及舆情爬虫方面的数据。通过这些自家积累的数据，我们也可以获得良好的数据分析资产。

5.友商数据

有时，我们需要和一些友商进行合作，使得双方的数据能够得到一定程度的打通及共享，从而让自己掌握更多的数据资产，分析更多的数据维度。

基本上，我们可以从这五个角度去获得相关的数据。但是，需要记住的是，数据源或许千差万别，但市场分析的角度却基本都是一致的。多总结，多思考不同数据源下分析视角的实现才更具意义。

㈦ ERP数据都从哪里来 仅仅是指财务数据吗

1、你得从系统功能模块去对应搜集了，传统的erp包括生产，销售，仓储，财务和供应链管理等功能，所以数据自然包括了生产数据，供应商数据，采购数据，仓储数据，财务核算数据，销售业绩统计数据等等，而现在不少企业erp更加泛华，连人事系统都涵盖进去，所以erp数据已经几乎囊括很多数据了;
2、erp的数据有几方面来源，一方面是erp系统自身，通过业务人员的手工录入产生，二方面来自其他系统(例如mes系统等)，通过在系统上开发接口实现数据的同步传递。不过erp的特点是太重了，而我们又知道现在新技术新场景变化那么快，肯定要求我们的业务响应更快速调整更灵活，但要想在erp实现这样的效果是极其困难的，远不如借助BPM工具和方法论去实现数据的统一集成和流程的统一管控，在这一点像长隆集团采用天翎BPM平台打造企业统一管控平台就很成功，类似的案例还有很多。

㈧ 如何查找供应链数据，如何获取供应链数据

供应链管理SCM,是一种集成的管理思想和方法，是对企业供应、需求、原材料采购、市场、生产、库存、定单、分销发货等的管理，包括了从生产到发货、从供应商的上流到顾客的下流的每一个环节的管理。
如WISSIP应用软件租用超市在线SCM模式，该软件系统在功能上不但可以实现企业的内部业务管理，包括采购管理、库存管理、配货管理、销售管理、退货管理、财务管理等，同时也会支持企业内部多组织的业务协同。 内部管理的数据与供应链协同的数据是共享式的，这将大大减少数据的重复，减少数据输入环节的错误，提高供应链的信息传递效率和效果。处于WISSIP应用软件租用超市在线SCM模式下的供应链最大的优势在于可以搭建供应链网络管理。不同行业的用户都可以独立地使用WISSIP应用软件租用超市在线SCM模式软件，方便用户比较自主地在平台上选择自己的上下游企业从而形成自己的供应关系，而突破以前依附于核心企业的单条供应链结构，形成相互交织的网状结构供应链。每个企业都成为了这个网状供应链的一个节点，进行客户关系管理、供应商关系管理，进行业务单据的电子化和敏捷传递。由于使用统一的系统，统一的标准，统一的数据格式，企业间的数据传递变得简单而即时，真正实现了供应链的整合。供应链整合的最大贡献在于流程的集成与简化。当上游企业的采购订单提交之后，直接转换为下游的销售单据，财务结算过程也是如此，上游的付款单据可以转换成下游的收款单据信息。这样同样的业务，只需要一方制作单据，通过协同可以转换为对方的相逆流程单据。

㈨ 网站分析的数据来源

网站分析的数据来源

Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一书中将数据的来源分为4部分：点击流数据（Clickstream）、运营数据（Outcomes）、调研数据（Research/Qualitative）和竞争对手数据（Competitive Data）。点击流数据主要指的是用户浏览网站时产生的数据；Outcomes我更习惯叫做运营数据，主要指用户在网站中应用服务或者购买产品时记录下来的数据；调研数据主要是网站通过某些用户调研手段（线上问卷或者线下调研）获取的一些定性数据；Competitive Data直译为竞争对手数据可能不太合适，因为根据Avinash Kaushik的阐述，更像是跟网站有业务关系或竞争关系或存在某种利益影响的一切网站的可能的数据来源。
在获取上述几类数据的同时，也许我们还可以从其他方面获取一些更为丰富的数据。下面是我对网站分析数据获取途径的整理：
网站内部数据
网站内部数据是网站最容易获取到的数据，它们往往就存放在网站的文件系统或数据库中，也是与网站本身最为密切相关的数据，是网站分析最常见的数据来源，我们需要好好利用这部分数据。
服务器日志
随着网站应用的不断扩张，网站日志不再局限于点击流的日志数据，如果你的网站提供上传下载、视频音乐、网页游戏等服务，那么很明显，你的网站服务器产生的绝不仅有用户浏览点击网页的日志，也不只有标准的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定义格式的输出日志也给网站分析提供了新的方向。
网站分析不再局限于网页浏览的PV、UV，转化流失等，基于事件（Events）的分析将会越来越普遍，将会更多的关注用户在接受网站服务的整个流程的情况：上传下载是否完成，速度如何；用户是否观看的整部视频，视频的加载情况；及用户在玩网页游戏时的操作和体验分析等。Google Analytics已经支持了基于事件的分析——Event Tracking，通过JS的动作响应获取数据，但是还存在着一定的局限性。
网站分析工具
当然，通过网站分析工具获得数据是一个最为简便快捷的方式，从原先的基于网站日志的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、Omniture的SiteCatalyst，及JS和网站日志通吃的WebTrends。通过网站分析工具获得的数据一般都已经经过特殊计算，较为规范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趋势图或比例图，通过细分、排序等方法让结果更为直观。
但通过网站分析工具得到数据也不远只这些，上面的这些数据也一样可以通过统计网站日志获得，但网站分析工具的优势在于其能通过一些嵌入页面的JS代码获得一些有趣的结果，如Google Analytics上的Overlay或者也叫Click Density——网站点击密度分布，及一些其它的网站分析工具提供的点击热图，甚至鼠标移动轨迹图。这些分析结果往往对网站优化和用户行为分析更为有效。
数据库数据
对于一般的网站来说，存放于数据库中的数据可以大致分为3个部分：
网站用户信息，一般提供注册服务的网站都会将用户的注册账号和填写的基本信息存放在数据库里面；
网站应用或产品数据，就像电子商务的商品详细信息或者博客的文章信息，如商品信息会包含商品名称、库存数量、价格、特征描述等；
用户在应用服务或购买产品时产生的数据，最简单的例子就是博客上用户的评论和电子商务网站的用户购买数据，购买时间、购买的用户、购买的商品、购买数量、支付的金额等。
当然，这一部分数据的具体形式会根据网站的运营模式存在较大差异，一些业务范围很广，提供多样服务的网站其数据库中数据的组合会相当复杂。
其它
其它一切网站运营过程中产生的数据，有可能是用户创造，也有可能是网站内部创造，其中有一大部分我们可以称其为“线下数据（Offline Data）”。如用户的反馈和抱怨，可能通过网站的交流论坛，也有可能通过网站时公布的客服电话、即时通讯工具等，如果你相信“客户中心论”，那么显然对于这些数据的分析必不可少；另外一部分来源就是网站开展的线下活动，促销或推广，衡量它们开展的效果或投入产出，以便于之后更好地开展类似的线下推广。
外部数据
网站分析除了可以从网站内部获取数据以外，通过互联网这个开放的环境，从网站外部捕获一些数据可以让分析的结果更加全面。
互联网环境数据
即使你的网站只是一个很小的网站，但如果想让你的网站变得更好，或者不至于落后于互联网的前进脚步，那么建议你关注一下互联网的发展趋势。可以上Alexa查一下互联网中顶级网站的访问量趋势；看看comScore发布的数据或者199IT–中国互联网数据中心网站上的各种数据分析和研究资料；如果经营电子商务网站，淘宝数据中心也许会让你感兴趣。
竞争对手数据
时刻关注竞争对手的情况可以让你的网站不至于在竞争中落伍。除了在Alexa及一些其他的网站数据查询平台以外，直接从竞争对手网站上获取数据也是另外一条有效的途径，一般网站会出于某些原因（信息透明、数据展示等）将自己的部分统计信息展现在网站上，看看那些数据对于掌握你的竞争对手的情况是否有帮助。
合作伙伴数据
如果你有合作的网站或者你经营的是一个电子商务网站，也许你会有相关的产品提供商、物流供应商等合作伙伴，看看他们能为你提供些什么数据。
用户数据
尝试跟踪用户的脚步去看看他们是怎么评价你的网站的。如果你的网站已经小有名气，那么尝试在搜索引擎看看用户是怎么评价你的网站，或者通过Twitter、新浪微博等看看用户正在上面发表什么关于你的网站的言论。
当然通过用户调研获取数据是另外一个不错的途径，通过网站上的调查问卷或者线下的用户回访，电话、IM调查，可用性实验测试等方式可以获取一些用户对网站的直观感受和真实评价，这些数据往往是十分有价值的，也是普通的网站分析工具所获取不到的。
在分析网站的外部数据的时候，需要注意的是不要过于相信数据，外部数据相比内部数据不确定性会比较高。网站内部数据即使也不准确，但我们至少能知道数据的误差大概会有多大，是什么原因造成了数据存在误差。而外部数据一般都是有其他网站或机构公布的，每个公司，无论是数据平台、咨询公司还是合作伙伴都可能会为了某些利益而使其公布的数据更加可信或更具一定的偏向性，所以我们在分析外部数据是需要更加严格的验证和深入的分析。而对于用户调研中获取的数据，我们一般会通过统计学的方法检验数据是否可以被接受，或者是否满足一定的置信区间，这是进行数据分析前必须完成的一步。

㈩ 采购数据分析

重点要了解三方面：1、采购数量；2、采购价格；3、供应商。分析通过集中采购以后能：降低采购价格，优化供应商，提高供货质量，保证供货期，减少库房储备，降低采购成本等。