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2021/07/29

怎样使数据看起来直观

相信前段时间大家的心都被河南暴雨牵动着,灾难无情,但人间有情。无论是普通的网友、明星还是知名企业都在尽自己的一份力量给河南捐款/捐物资。在众多捐款的企业中,鸿星尔克成功引起了网友的注意:感觉一个快要“消失”的牌子,却在同胞有难时捐了5000W,而自己的官微会员都舍不得开通,不禁让网友称赞其格局之大。

这件事一上热搜,有网友就发现,鸿星尔克官微会员已经被网友自发充值了一百多年,其直播间的销售量也嗖嗖往上涨,线下也能感受到实体门店人流的火爆。这不,在网友的“野性”消费热情下,老板都出来劝大家理性消费了.....

随着鸿星尔克销售量的暴涨,不少数据人开始替鸿星尔克担心:其库存周转和订单系统能承受的住吗?

果然,鸿星尔克发布了公告称,他们的订单系统数据有延迟且快要没货了,建议大家理性消费,将货物留给有需要的人,看来鸿星尔克的数据人们有的忙了。作为数据人的职业敏感度,不由自主的将角度拉向业务数据分析处理上。

销量的变化,必将影响到企业的采购、销售、库存的策略改变:比如,面对销售量的暴增,企业的库存将发生变化,如何能及时知道哪些品项可能缺货,需要及时补货,如何直观了解到哪些商品售卖最好,最有销售前景,从而在采购时决定是否需要加大采购数量,哪些又需要减少采购量等等?

当分析者想要快速解开这些疑惑,便需要对相关数据进行分析,从数据中及时发现业务中存在的问题,以便及时解决问题。

显然,想通过分析发现业务中存在的某些问题,需要直观的数据展现,那么怎样能使数据看起来更直观,以便于管理者及时发现可能存在的某些问题?

我们可以将企业的数据可视化。

比如采购方面:

采购分析

将采购数据进行直观的可视化后,管理层可从子集团、公司、供应商、商品、采购部门、采购员等不同维度,看采购历史价格趋势变化,分析采购员议价能力;从退货单品、数量、金额占比,频率趋势等分析供应商品质;结合订单交期分析及时率等。

比如销售方面:

销售分析

管理层可通过直观的图表数据,总览各个区域、门店的商品销售情况,且能按自己的分析视角对显示异常数据进行明细追踪分析等等。

比如库存方面:

库存分析

管理层可仓库、物料等维度直观看到各个仓库中的物料库存状态,哪些品项缺货,需要及时补货?哪些久滞未销,需尽快处理?从而合理化存货结构。

注:上述图表通过数林BI制作(一劳永逸,后续数据自动从用友/金蝶财务软件中抽取生成各式动态图表,省去每次导数据、整理、制图的繁琐过程),供参考。

那这样直观的数据图表设计具体是如何实现的呢?感兴趣的用户可参考我们分享的内容:采购分析报表怎么做,这里不再赘述。

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