excel供应链经营数据分析

excel供应链经营数据分析

excel供应链经营数据分析，传统供应链是链式的，数字化阶段是网状的结构。所以企业不进行转型，就很难跟上时代的步伐，每一个细分的供应链的点，对企业都有大影响。以下分享excel供应链经营数据分析。

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Excel连通数据库，供应链进度追踪效率倍增

企业不进行转型，就很难跟上时代的步伐。传统供应链是链式的，数字化阶段是网状的结构。连接和共享是数字化阶段的重要因素。每一个细分的供应链的点，对企业的价值都有强大的影响。

数据连接以后，我们从需求的产生到寻源到采购到智能制造，到仓储到风险控制全部都要想办法实现数字化，但是整个供应链没有打通的话，这个点会成为一个瓶颈，会制约企业数字化的进程。

供应链进度追踪表的背景

对任何一家企业来说，销售与供应链永远是天平秤上的两端，如何摆放两个砝码，非常考验企业的管理能力。我们今天先来说说供应链管理，井然有序的供应链可以保证充足的货源供应，提高卖家的发货效率,节约时间成本,从而提升客户体验。

如果供应链能力较弱，会影响到后续的采购决策、产品销售和用户体验，产生一系列的问题。随着互联网的快速发展，供应链管理在现代企业的发展中占有越来越重要的地位，而数据分析作为非常重要的一种运营手段，在营销管理、供应链管理等环节都需要应用到数据分析的结果。

在供应链管理中，有大量的进度追踪表，追采购、追入库、追生产、物流、回款等各个环节。这些进度追踪表有三个特点：

1、有大量明细数据

2、在明细数据上有计算字段。

3、基于明细数据做些汇总分析、透视表分析。

大致是“明细表+加工表+统计表”的三表模式。

进度追踪表的痛点

最大的痛点是 明细数据的获取。

进度追踪表需要每天更新，每天下班前，报表制作人员就要到各种IT系统中下载数据，然后拷贝到Excel中，效率低、容易出错。

为什么不连接数据库呢？直接从数据库中取数据，工作效率肯定增加不少。

但遗憾的是，Excel的数据库功能非常难用，微软并没有把各家数据库的驱动集成到office安装包中，所以当你想连接数据库时，会d出提示窗口—“此连接需要安装一个或多个其他组件才能使用”。相信这时候99%的用户都会放弃。

安装驱动后，接下来就要输入用户、密码、SQL语句，普通用户一脸懵逼，对于企业IT管理员更是安全噩梦。

智分析，大幅降低数据库门槛

智分析是思迈特软件推出的云端BI产品，采用 Excel插件 +云端BI服务的功能组合，让IT管理员统一管控数据连接，普通用户在Excel中能方便的使用数据库，大大降低了数据库的使用门槛。

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首先说常用的几种方法：

1、交叉表分析

交叉列表分析法是指同时将两个或两个以上有一定联系的变量及其变量值按照一定的顺序交叉排列在一张统计表内，使各变量值成为不同变量的结点，从中分析变量之间的相关关系，进而得出科学结论的一种数据分析技术。

简单的说就是将一份数据的两个列做交叉进行分析。比如一列数字是性别，一列数字是消费金额，做成交叉表就是男性和女性分别的消费总额是多少。所谓交叉表说的高大上，平时也可以叫透视表分析。其实excel的透视表基本可以满足，稍微大型一些数据，用SQL语句也完全可以查询出来。

2、聚类分析

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。

聚类分析最经典的案例要算啤酒与尿布的购物篮算法，至于其中的故事，网上有好多，此处不予赘述。购物篮分析最常用的便是Apriori算法，现在使用R语言或者Python便可以轻松调用其相关算法包，进行支持度和置信度的计算。

2、回归分析

回归分析常用在预测模型当中，回归分析主要是分析两个事物之间的相关情况，然后寻求其中的规律，如线性回归、logistic回归等等。

3、杜邦分析

杜邦分析一般是财务上常用的分析方法，其将利润或者毛利进行细致拆分，通过各个指标的变化比较，来分析其多总体的影响。一般情况，杜邦分析多采用多个企业或项目进行比较，对于单个企业或项目的杜邦分析，意义较小。

4、RFM分析

RFM分析是在客户运营和会员运营方面最最常用的方法，通过看客户在一段时间内的购买次数、最近购买时间和购买金额，来对客户进行分类，对客户进行打标签，进而对其进行有针对性的精准营销。

当然，数据分析的方法模型，不仅仅限于这几种，对于数据分析来说，涉及供应链不同环节的企业，分析方法和分析指标也有所区别，其数据分析的侧重点也有所不同。

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一、Excel小技巧

【教学目的】Excel很多的小技巧，可以迅速提高数据分析效率，本模块的目的在于讲述最实用的小技巧，目的在于提高学员的积极性、提升工作效率。

1、快速输入今天的日期

2、使用智能填充实现自定义填充功能

3、使用定位进行高效数据整理

4、使用数据分列实现数据格式转换

5、使用照相机工具实现Dashboard的制作

6、使用自定义格式实现数字格式的灵活定义

二、Excel函数（可以根据客户需求定制） 【教学目的】函数是Excel经典功能之一，也是学习Excel的一个难点。本模块通过讲解最常用的函数，解决最常见的数据分析问题，同时起到抛砖引玉的作用，让学生有思路学习其他工作中常遇到的函数。

1、数据的引用（绝对引用、相对引用、混合引用）

2、使用VLOOKUP实现精确查找

【案例】对销售数据进行高效的分类分析

3、使用VLOOKUP实现模糊查找

【案例】使用函数实现员工的业绩考核

4、使用日期函数WEEKDAY与NETWORKDAYS计算工作日

5、使用OFFSET实现二维查找

6、使用MID、DATE、DATEDIF等函数实现员工身份z信息提取

【案例】使用函数实现员工信息管理

三、Excel数据透视表

【教学目的】毫不夸张的说，数据透视表是Excel最重要的功能，该工具可以立体化的分析数据，多维度的观察分析数据，是工作中最实用、并且很易用的工具，学员务必掌握。

1、数据、业务流程与执行力的关系

2、数据透视表原始数据要求

3、数据透视表结构介绍

4、制作基本的`数据透视表

5、结构百分比、环比、环比百分比报表的制作

6、报表筛选工具的使用

7、使用计算字段与计算项工具挖掘数据深层次关系

8、动态数据透视表的制作

【案例】使用数据透视表对销售数据进行全方位综合分析

四、Excel图表（可以根据客户需求定制）

【教学目的】合理的选择Excel图表可以使得数据的呈现更加生动，提高数据的可读性。本模块的目的在于讲解常见的商务图表。

1、Excel图表组成要素概述

2、Excel柱状图

3、Excel双坐标图

4、Excel气泡图

5、Excel饼图

6、Excel雷达图

7、Excel瀑布图

8、Excel甘特图

五、Excel条件格式

【教学目的】条件格式可以使得满足一定管理要求的数据更加醒目的呈现出来，使得管理者更快的锁定分析重点，本模块讲解如何使用条件格式实现应收账款管理。

1、使用条件格式工具实现应收账款管理

2、使用条件格式标示出特征数据，实现高效数据分析

3、动态条件格式的运用

【案例】使用条件格式实现应收账款管理

六、使用Excel做经营决策（可以根据客户需求定制）

【教学目的】数据分析的最终目的是要帮助决策，本部分讲解Excel在决策方面的应用，本部分需要学员结合专业知识进行学习。

1、单变量求解工具的使用

2、方案工具的使用

3、统计工具箱的使用

4、线性规划求解工具的使用

5、本量利模型分析

6、利用Excel做财务分析

【案例】使用规划工具实现定价、营销、财务等方面的决策

七、Excel宏

【教学目的】Excel宏是通过程序的方式可以代替Excel的重复 *** 作，目的在于代替重复的手工 *** 作，但是由于宏需要编程，因此本模块无需重点掌握，只需要知道宏的作用即可。

1、Excel宏的基本原理

2、使用录制宏工具

3、关于宏的基本语句

套路。

Excel或者python，两者都是数据分析处理工具，excel上手简单， *** 作界面人性化，小批量数据处理神器；

python需要点编程基础，安装步骤、导入库、编译器、语法就劝退了一群人，但其胜在扩展性强，存在大量外部扩展库，俗话说python除了生孩子不会，其它啥都可以，什么批量合并excel工作簿、批量发送邮件、自动化生成报表之类的，虽然这些excel都可以，但涉及到VB语言，远不及python语法简单；

同样，如果一份几百条数据，需要统计一个结果，excel插入透视表，分类汇总两步搞定，你非要用python，先是导入pandas/numpy,又是xlrd，接着又是groupby，一顿 *** 作猛如虎，看着十分高大上，人家excel2秒钟早已搞定；

上手难度：excel1颗星，python5颗星；

数据处理：两者都很熟练的情况下，不考虑数量级基本平分秋色，excel成熟体系的快捷键、功能；python丰富的各类外部库；

数据分析：这个的话excel虽然有规划求解、方差分析、T检验之类的工具，但是你要搞个k-mean聚类、决策树之类的，excel是不行的，就是处理数据级与运行效率的问题，excel单表100W，能处理得差不多就二三十万，多了就卡死了，python就不存在这个问题。

总而言之，公司日常报表，财务类、考勤类、部门小组业绩类，这些基本excel就可以搞定，但你要搞大数据分析，随随便便几百万条数据，excel表示心有余而力不足。

另外，牛逼的人，会用的不是工具，是想法，数据处理分析工具千千万，如何落地、如何分析才是重点，工具嘛，会一样就可以了~

excel数据分析在加载项里，需要设置才能调用出来。

1、首先在电脑中打开excel表格，点击顶部的“文件”。

2、然后在打开的文件选项中，选择“选项”。

3、然后在excel选项里，找到“加载项”的“分析工具库”，点击“转到”，如下图所示。

4、接着勾选“分析工具库”，再点击“确定”即可。

5、最后点击顶部的“数据”，就能在右侧看到“数据分析”了。

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