Ⅰ 怎么做物流统计分析，例如有哪些数据，分析什么内容要详细！！！！
以前在物流公司干过统计分析，就是统计，然后写报告，没事老总就开会总结，个人认为：
统计分析分两大块，第一就是录入信息，第二就是根据信息进行分析
一、统计信息，特别是月底的统计汇总很重要，一方面财务要根据这些信息进行查账，核帐；另一方面就是为了分析业务运营情况（还有变态小公司会拿这些信息对员工进行绩效考察）
二、数据分析，通过统计的信息，做业务分析，通过本月及过去的月份数据对比，可以明确知道营运曲线，这些数据对老总的决策有很重大数据支持功能。
一般做物流统计分析的软件就是Excel（做学术专业的用spss）（有些专业的软件，成本太高，一般公司不会购买），能够熟练使用分析汇总的一些函数或公式，例如筛选、分类汇总、sum，avg，vlookup等一些分析函数的应用。并且能够根据汇总的数据结果制作简单的柱形图或曲线图。
其中数据透视表很常用（打开Excel—数据—数据透视表），希望这些能对LZ有所帮助！
Ⅱ 数据分析一般包括哪些内容
首先是数据收集
第二是建立数据体系和分类标签
第三是构建数据逻辑和关键性
第四是具体数据分析
第五是数据结果呈现
希望可以帮到你
Ⅲ 销售分析需要哪些数据做参考
需要的数据：
1、按周、月、季度、年的分类销售数据汇总；
2、月、年销售汇总数据的同比、环比分析，了解变化情况；
3、计划完成情况，及未完成原因分析；
4、时间序列预测未来的销售额、需求；
5、客户分类管理；
6、消费者消费习惯、购物模式等等
Ⅳ 数据分析包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
Ⅳ 数据分析的具体内容有哪些
1.数据获取
数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2.数据处理
数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。
3.分析数据
分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。
4.数据呈现
可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。
Ⅵ 数据分析的基本方面有哪些
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
Ⅶ 开会讲话，销售会议，我有六张Ppt里面都是数据，开会的时候我应该怎么解说这些数据呢每个读一边会显
数据只是为你和你的团队推进销售工作服务的。讲话的重点是讲如何把销售业绩提得更高，总结过去，分析现状，展望未来，讲解策略，激励斗志不都是为了这个目的吗？ 这些PPT该用到哪里，何时用，怎么用，你不就成竹在胸了嘛。 祝销售大增，奖金多拿！
Ⅷ 数据分析包括哪些内容
1、分析什么数据
我们在分析数据的时候一定要先明确好我们分析的是什么数据，一般来说，确定好分析目的以后，才能够有目标性的去获取数据，然后根据数据寻找对应的数据框架体系中形成对应的决策辅助策略，这样才能够为后续的数据分析工作做好铺垫。
2、什么时候数据分析
一般来说，数据分析基本上渗透了业务的各个方面，数据分析需要跟踪整个业务运营方向。很多的商业行为都是需要数据分析来支撑的。
3、从哪里获取数据
相对来说，数据分析需要企业的两种数据，第一种就是外部的数据，第二种就是内部的数据。内部数据就是包括企业自身积累保存的数据，外部数据就是包括客户反馈的数据，以及市场调研的数据和行业规模的数据。
4、使用哪个数据分析工具处理数据
做过数据分析的人都知道，数据分析的工具是有很多的，对于不同的数据分析环境就有不同的数据分析工具，所以，我们在确定好我们分析什么数据以后就可以选择出适合这种数据分析的工具。一般来说，数据处理分析的工具的选择是比较重要的事情，选择好的数据分析工具就能够节省很多的时间。
5、如何进行数据分析
很多人都知道数据都是以业务为主来分析的，数据分析的目的就是把业务为题转化成数据的问题，然后通过数据分析的结果转化成各种场景。如何进行数据分析将视具体情形而定，但其从的流程过程都是在AMAT这样一个框架内，这样才能够更好的进行数据分析工作。
通过上面的内容，想必大家已经知道了数据分析的具体内容了
Ⅸ 数据分析具体包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可视化分析)，不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)，可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)，数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)，我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)，数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
Ⅹ 公司财务开会一般会讲什么内容
1、近期财务工作展开情况的简要说明，指出工作中存在问题及解决方案等
2、财务工作与公司其他部门的业务衔接是否存在待解决问题等。
3、财务部门内各岗位工作衔接需要改善的运作、流程等。
4、国家近期的财税政策学习。
5、与会人员对工作的看法及预期等。
拓展资料：财务部主要进行企业的会计核算、资金管理、成本控制及内部控制工作。作为企业职能部门，财务部利用会计部门收集的信息进行再加工、分析和决策支持，为企业内部经营者提供服务，具体内容如下：
1、会计核算。财务部根据会计制度建立完善公司的财务核算体系，及时准确对公司经济业务进行账务处理和编制公司财务报告。同时参与公司的经营分析，为公司生产经营决策提供准确及时的财务信息；
2、资金管理。财务部负责筹措公司生产经营资金，合理高效地调度公司资金，定期对公司的资金营运能力、债权债务控制进行分析;为公司的生产经营提供良好的资金支持；
3、成本控制。财务部负责拟定公司的成本控制措施，下达公司各产品或项目目标成本，监督成本的开支范围。同时审核公司各项费用的真实性、合法性，并对成本进行成本分析并提出初步处理意见，为公司的经营投标报价提供准确的成本数据；
4、内部控制。财务部负责检查评价公司的内部会计控制并提出改进措施。
财务部的价值在于根据企业的财务数据作为基础，通过编制财务战略计划完成控制企业风险，降低营运成本、提高企业收益的目标。财务部的意义在于企业经营活动发生的业务都需要通过归纳和分析，通过编制相关报表反映企业财务运行状况，为企业投资者以及外部人员提供可靠的经营信息，为企业管理提供有力的数据支持。