《高级采购数据分析》课件

《高级采购数据分析》本课程将深入探讨采购数据分析的理论和实践，帮助您掌握利用数据驱动采购决策的技能课程目标掌握数据分析方法提升采购决策效率增强竞争力熟练运用各种数据分析方法，从采购数据运用数据驱动决策，提高采购效率，降低将数据分析融入采购流程，为企业创造竞中提取有价值的信息成本，优化供应链争优势，赢得市场课程大纲基础数据概念12数据收集与清洗数据类型识别34描述性统计分析趋势分析56相关性分析回归分析78异常值识别群聚分析910供应商评估预测建模1112需求预测库存优化1314供应商选择合同谈判基础数据概念数据类型数据质量了解各种数据类型，如数值型、分类型、时间序列型等掌握数据质量评估指标，如完整性、准确性、一致性等数据结构数据源理解数据结构，如表格、树、图等，以及它们在数据分析中的熟悉各种数据来源，如采购系统、ERP、供应商网站等应用数据收集与清洗数据采集数据清洗从不同来源收集数据，并确保数据完处理缺失值、异常值、重复值等问题，整性确保数据质量数据转换数据整合将原始数据转换成可分析的格式，如将来自多个数据源的数据整合到一起，标准化、归一化等形成完整的数据集数据类型识别数值型表示数量，例如价格、数量、时间等分类型表示类别，例如供应商名称、产品类别等时间序列型表示随时间变化的数值，例如采购历史数据描述性统计分析集中趋势1离散程度2方差、标准差分布特征3频率分布、直方图相关性分析4趋势分析12时间序列移动平均法识别时间序列数据中的趋势、季节性平滑时间序列，减少随机波动，突出和循环性趋势3指数平滑法根据历史数据预测未来趋势，提高预测准确性相关性分析Pearson相关系数1衡量两个变量之间的线性关系Spearman秩相关系数2衡量两个变量之间的单调关系散点图3可视化两个变量之间的关系，判断相关性回归分析线性回归逻辑回归建立一个线性模型，预测一个变量对另一个变量的影响用于预测二元分类问题，例如供应商是否可靠异常值识别箱线图Z-score可视化数据分布，识别离群值计算数据点与平均值的距离，判断异常值群聚分析K-means聚类层次聚类将数据划分为K个不同的簇，通过不断合并或拆分数据点，构每个簇中的数据点彼此相似建一个层次结构供应商评估预测建模数据准备12模型选择模型训练34模型评估模型部署5需求预测历史数据分析利用历史采购数据，预测未来需求市场趋势分析分析市场趋势，预测未来需求变化专家意见收集专家意见，补充数据分析结果库存优化ABC分类法安全库存将库存按价值重要性分类，重点确定安全库存水平，防止因需求管理高价值库存波动导致缺货订货点设定订货点，及时补充库存供应商选择供应商筛选1供应商评估2根据评估指标，对供应商进行排名供应商谈判3供应商签约4合同谈判价格谈判条款谈判协商合理的价格，降低采购成本确保合同条款对双方有利，维护自身权益价格敏感性分析12弹性系数价格敏感度模型衡量价格变化对需求的影响预测不同价格水平下的需求量供应链风险评估供应商风险市场风险12评估供应商的财务状况、技术分析市场波动、竞争对手等因能力等素的影响政治风险3评估政治因素对供应链的影响采购绩效评估成本控制1衡量采购成本是否符合预期交货及时率2评估供应商的交货及时性质量合格率3衡量采购产品的质量是否符合标准数据可视化图表类型选择选择合适的图表类型，展现数据的特征图表设计合理设计图表，使数据清晰易懂图表解读解释图表背后的含义，得出结论数据报告撰写报告结构数据分析遵循报告结构，确保内容完整、逻辑清晰根据数据分析结果，得出结论和建议数据应用案例分享案例1案例2供应商选择优化案例，利用数据分析选择最佳供应商需求预测案例，利用数据分析预测未来需求，优化库存管理典型问题解决数据质量问题模型选择问题如何处理数据质量问题，提高数如何选择合适的预测模型，提高据分析的准确性预测精度常见算法简介线性回归12逻辑回归决策树34支持向量机神经网络5数据隐私与安全数据脱敏数据加密数据访问控制对敏感数据进行处理，保护用户隐私对数据进行加密，防止数据泄露限制对数据的访问权限，确保数据安全最新技术趋势云计算人工智能云计算平台为数据分析提供强大的算人工智能技术赋能数据分析，提高分力支持析效率和精度大数据大数据技术推动数据分析的规模化发展总结与展望数据驱动采购1提升采购效率2降低采购成本3增强竞争优势4QA欢迎提出您的问题，我们将进行解答。