學會用數據模型分析行業，你就是數據分析高手

十年前誤打誤撞進入了電子商務行業，又不知不覺作了幾年數據分析工做，剛好遇上了電子行業發展的紅利期，對於這個行業的數據模型建設仍是有一些見解的。

就數據分析來講，我的以爲對於每個行業來講都是很是重要的，也確實能帶來實際效果：

好比說利用數據分析作會員的細分以進行精準化營銷；利用CRM系統來管理會員的生命週期，提升會員的忠誠度，避免會員流失；利用會員的購買數據，挖掘會員的潛在需求等等。

可是公司一開始也是沒有數據系統的，數據模型創建起來寸步難行，下面分享一點個人經驗：

1、行業的大數據架構
最開始進公司的時候是在運營部，主要是負責運營報表的數據，當時的系統還不好，提取數據很困難，作報表也很難，都是東拼西湊一些數據，而後作成PPT，記得當時主要的數據就是銷售額、訂單量、毛利額、客單價、每單價、庫存等一些特別基礎的數據，而後用這些數據做出一些圖表來。

後來公司上了FineBI，採用一站式大數據分析產品及解決方案，這才創建了數據分析平臺，提取數據很是方便了，並且維度也多，能夠按照本身的想法隨意的組合分析，那個階段主要就是針對會員購物行爲的分析，開始接觸數據建模。

從源數據對接、數據抽取轉化、數據倉庫、數據集市、整合分析、自助分析，依靠FineBI創建了完整的行業大數據技術應用架構：

學會用數據模型分析行業，你就是數據分析大神
源數據方面，整合業務系統、web數據、手工錄入、系統日誌相關的數據，打破各個生產系統的數據孤島局面。

而後進行數據抽取、數據轉換、數據加載的質量管理，以後將相關數據寫入數據倉庫，而且輸出到數據集市中進行數據建模，按照財務分析、質量分析、生產分析、庫存分析、銷售分析等主題進行整合，經過FineBI實現基礎科目的數據可視化展現，以及各種靈活場景的數據探索式自助分析。

2、模型的創建
一、總裁駕駛艙

之前的時候，各經營業務關鍵指標分散在各業務系統，管理者想查看了解比較麻煩，並且傳統數據統計採用人工覈算、彙報的方式，反饋滯後，沒有時效性。

所以，我經過FineBI設計好的管理駕駛艙，將一些關鍵指標展現出來放到系統主頁或者顯眼的位置，提供給總裁、高層領導或者綜合業務管理者進行核心指標總覽，好比：

經過客戶、品牌結構和銷售趨勢分析，瞭解公司產品的優劣勢，針對實際狀況制定經營戰略；
庫存結構和庫存週轉狀況展現了庫存的狀態，庫存週轉率越高說明倉庫使用率越高、價值越大。
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經過綜合數據的展現，總體把握公司運營情況：

管理者輸出管理壓力，公司總體狀況盡收眼底，同時對於下層執行者也起到必定的監督威懾做用；
有問題及時暴露、及時發現；
節約重複覈算和彙報的工做量，提高工做效率。
二、生產質量分析

沒有體系化的生產質量分析方案，以上問題會給企業增長不少沒必要要的成本，好比：

各分公司採購金額不統1、不透明財務管理混亂，生產隨機性比較大，沒有參考數據對比分析和計劃；合格率不許確、無監督，工廠不合格品數量不斷增多；不合格品項目和緣由不明確，沒法提出針對性的調整方案。

這個時候能夠經過圖表的形式將生產和質量管理相關的指標數據直觀的展現出來，把各分公司採購額排名透明，對於投入多產量少的企業給予提醒；展現對比各個生產項目的合格率，定位問題突出的點，針對制定提高合格率的方案措施。

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經過對生產過程管控分析，爲企業節約大量採購、產品返修、報廢等大塊的成本。

三、產品銷售分析&&銷售預警分析

有時候，公司會遇到區域銷售狀況、客戶產品結構、門店銷售狀態不清晰，企業戰略制定和資源配置不合理，各產品單品銷售狀況不清晰的問題。

此時，咱們會經過區域地圖展現產品各區域銷售狀況，同時對各單品在門店的銷售表現經過顏色、警惕線等進行預警分析。

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具體的銷售預警分析：


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銷售數據的綜合分析展現，爲企業戰略制定、資源分配、產品生產營銷計劃制定等項目提供數據參考和支撐。

關鍵場景：

經過對全國各區域銷售狀況分析，對於強勢區域、發展趨勢明顯的區域或者重點目標區域給予資源傾斜；
門店預警分析，參考銷售比較好的門店給銷售通常的門店提供參考的銷售方案；
根據各單品的銷售狀況，安排生產計劃和營銷活動，增補庫存或者去庫存。
四、庫存與帳款分析

以前的時候，庫存結構不合理，滯銷、脫銷等問題頻發；庫存週轉率持續下降，企業應對風險的能力變弱，經營風險增大；應收帳款帳齡不斷延長，大大增長呆帳、壞帳的風險。

沒有體系化的庫存與帳款分析方案，以上問題都會增長企業運營的風險。

咱們就會使用圖表或者預警推送等手段監控庫存、帳款方面的關鍵要素。

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實時或者按期對庫存、帳款數據監控分析，對於異常指標及時提醒，並提出針對性的解決辦法，規避沒必要要的風險。

關鍵場景：

監控原材料、半成品、成品的庫存狀況，保證生產工做正常進行，對於呆滯的產品及時清庫存；庫存週轉率是工廠經營狀態的關鍵指標，直接或者間接表明企業的盈利和變現能力；應收帳款提示，對於帳齡超過必定期限的給與預警提示到相關商務人員及時催款，下降風險和損失。總結寫到這裏基本上寫的差很少，經過總結才發覺本身原來非常知道的不多，還有不少須要學習的地方，好比說數學建模方面的知識不夠，統計學軟件使用不夠好，業務瞭解的不夠深刻，對整個電子商務行業的發展把握不清晰，這些都是須要之後增強的地方。