Ⅰ 怎麼做物流統計分析，例如有哪些數據，分析什麼內容要詳細！！！！
以前在物流公司干過統計分析，就是統計，然後寫報告，沒事老總就開會總結，個人認為：
統計分析分兩大塊，第一就是錄入信息，第二就是根據信息進行分析
一、統計信息，特別是月底的統計匯總很重要，一方面財務要根據這些信息進行查賬，核帳；另一方面就是為了分析業務運營情況（還有變態小公司會拿這些信息對員工進行績效考察）
二、數據分析，通過統計的信息，做業務分析，通過本月及過去的月份數據對比，可以明確知道營運曲線，這些數據對老總的決策有很重大數據支持功能。
一般做物流統計分析的軟體就是Excel（做學術專業的用spss）（有些專業的軟體，成本太高，一般公司不會購買），能夠熟練使用分析匯總的一些函數或公式，例如篩選、分類匯總、sum，avg，vlookup等一些分析函數的應用。並且能夠根據匯總的數據結果製作簡單的柱形圖或曲線圖。
其中數據透視表很常用（打開Excel—數據—數據透視表），希望這些能對LZ有所幫助！
Ⅱ 數據分析一般包括哪些內容
首先是數據收集
第二是建立數據體系和分類標簽
第三是構建數據邏輯和關鍵性
第四是具體數據分析
第五是數據結果呈現
希望可以幫到你
Ⅲ 銷售分析需要哪些數據做參考
需要的數據：
1、按周、月、季度、年的分類銷售數據匯總；
2、月、年銷售匯總數據的同比、環比分析，了解變化情況；
3、計劃完成情況，及未完成原因分析；
4、時間序列預測未來的銷售額、需求；
5、客戶分類管理；
6、消費者消費習慣、購物模式等等
Ⅳ 數據分析包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
Ⅳ 數據分析的具體內容有哪些
1.數據獲取
數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
2.數據處理
數據的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的;其次是Oracle和SQL sever，這是企業大數據分析不可缺少的技能;還有Hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。
3.分析數據
分析數據往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。
4.數據呈現
可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。
Ⅵ 數據分析的基本方面有哪些
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、語義引擎
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
5、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
Ⅶ 開會講話，銷售會議，我有六張Ppt裡面都是數據，開會的時候我應該怎麼解說這些數據呢每個讀一邊會顯
數據只是為你和你的團隊推進銷售工作服務的。講話的重點是講如何把銷售業績提得更高，總結過去，分析現狀，展望未來，講解策略，激勵鬥志不都是為了這個目的嗎？ 這些PPT該用到哪裡，何時用，怎麼用，你不就成竹在胸了嘛。 祝銷售大增，獎金多拿！
Ⅷ 數據分析包括哪些內容
1、分析什麼數據
我們在分析數據的時候一定要先明確好我們分析的是什麼數據，一般來說，確定好分析目的以後，才能夠有目標性的去獲取數據，然後根據數據尋找對應的數據框架體系中形成對應的決策輔助策略，這樣才能夠為後續的數據分析工作做好鋪墊。
2、什麼時候數據分析
一般來說，數據分析基本上滲透了業務的各個方面，數據分析需要跟蹤整個業務運營方向。很多的商業行為都是需要數據分析來支撐的。
3、從哪裡獲取數據
相對來說，數據分析需要企業的兩種數據，第一種就是外部的數據，第二種就是內部的數據。內部數據就是包括企業自身積累保存的數據，外部數據就是包括客戶反饋的數據，以及市場調研的數據和行業規模的數據。
4、使用哪個數據分析工具處理數據
做過數據分析的人都知道，數據分析的工具是有很多的，對於不同的數據分析環境就有不同的數據分析工具，所以，我們在確定好我們分析什麼數據以後就可以選擇出適合這種數據分析的工具。一般來說，數據處理分析的工具的選擇是比較重要的事情，選擇好的數據分析工具就能夠節省很多的時間。
5、如何進行數據分析
很多人都知道數據都是以業務為主來分析的，數據分析的目的就是把業務為題轉化成數據的問題，然後通過數據分析的結果轉化成各種場景。如何進行數據分析將視具體情形而定，但其從的流程過程都是在AMAT這樣一個框架內，這樣才能夠更好的進行數據分析工作。
通過上面的內容，想必大家已經知道了數據分析的具體內容了
Ⅸ 數據分析具體包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可視化分析)，不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)，可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)，數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎)，我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)，數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
Ⅹ 公司財務開會一般會講什麼內容
1、近期財務工作展開情況的簡要說明，指出工作中存在問題及解決方案等
2、財務工作與公司其他部門的業務銜接是否存在待解決問題等。
3、財務部門內各崗位工作銜接需要改善的運作、流程等。
4、國家近期的財稅政策學習。
5、與會人員對工作的看法及預期等。
拓展資料：財務部主要進行企業的會計核算、資金管理、成本控制及內部控制工作。作為企業職能部門，財務部利用會計部門收集的信息進行再加工、分析和決策支持，為企業內部經營者提供服務，具體內容如下：
1、會計核算。財務部根據會計制度建立完善公司的財務核算體系，及時准確對公司經濟業務進行賬務處理和編制公司財務報告。同時參與公司的經營分析，為公司生產經營決策提供准確及時的財務信息；
2、資金管理。財務部負責籌措公司生產經營資金，合理高效地調度公司資金，定期對公司的資金營運能力、債權債務控制進行分析;為公司的生產經營提供良好的資金支持；
3、成本控制。財務部負責擬定公司的成本控制措施，下達公司各產品或項目目標成本，監督成本的開支范圍。同時審核公司各項費用的真實性、合法性，並對成本進行成本分析並提出初步處理意見，為公司的經營投標報價提供准確的成本數據；
4、內部控制。財務部負責檢查評價公司的內部會計控制並提出改進措施。
財務部的價值在於根據企業的財務數據作為基礎，通過編制財務戰略計劃完成控制企業風險，降低營運成本、提高企業收益的目標。財務部的意義在於企業經營活動發生的業務都需要通過歸納和分析，通過編制相關報表反映企業財務運行狀況，為企業投資者以及外部人員提供可靠的經營信息，為企業管理提供有力的數據支持。