高校聚合配送如何做數據

① 如何做數據分析

做數據分析，需要從數據和分析兩個方向共同入手：

1、數據培養

數據培養是進行有效數據分析的基礎建設，不是什麼數據都可以用來進行數據分析的，企業在注重數據量的積累的同時，還要注重數據積累的質量，將數據培養的意識和任務要求相結合，自上而下推行數據培養的機制。

舉個例子，很多企業意識到了信息化、數字化建設的重要性，將部署商業智能BI進行信息化建設提上了日程。但在商業智能BI項目規劃時，很容易發現企業根本沒有部署商業智能BI進行數據分析可視化的條件，原因就是數據缺漏、錯誤頻出，相關的業務部門系統資料庫也沒有建設，缺少業務數據，這就是沒有把數據培養做起來的後果。

分析方法-派可數據商業智能BI

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區域內，對比業務在不同情況下的差異，分析出業務是進行了增長還是發生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什麼環比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什麼影響了銷量。

總之，對比分析的優勢就是能夠很清晰地分析不同數值之間的差異，從而得到這些差異背後形成的原因。

派可數據 商業智能BI可視化分析平台

② 如何進行數據分析及處理

1.數據集成：構建聚合的數據倉庫

將客戶需要的數據通過網路爬蟲、結構化數據、本地數據、物聯網設備、人工錄入等進行全位實時的匯總採集，為企業構建自由獨立的資料庫。消除了客戶數據獲取不充分，不及時的問題。目的是將客戶生產、運營中所需要的數據進行收集存儲。

2.數據管理：建立一個強大的數據湖

將資料庫中的數據經過抽取、清洗、轉換將分散、零亂、標准不統一的數據整合到一起，通過在分析資料庫中建模數據來提高查詢性能。合並來自多個來源的數據，構建復雜的連接和聚合，以創建數據的可視化圖標使用戶能更直觀獲得數據價值。為內部商業智能系統提供動力，為您的業務提供有價值的見解。

3.數據應用：將數據產品化

將數據湖中的數據，根據客戶所處的行業背景、需求、用戶體驗等角度將數據真正的應用化起來生成有價值的應用服務客戶的商務辦公中。將數據真正做到資產化的運作。