山体修复工程项目概算表在采购的过程中，数据分析有着极其重要的战略意义，是优化供应链与采购决策的核心大脑。故而做好数据分析是采购过程中最重要的环节之一。

　　采购流程

　　那么怎样做好数据分析？下面梳理出数据分析的流程和常见的分析思路。在启动数据分析前，最好与主管或数据经验较丰富的伙伴确认每一步的分析流程。

　　▲数据分析的流程

　　（1）为什么分析

　　首先，你需要知道为什么分析？弄清楚这次数据分析的目的。例如，什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都是围绕这个为什么来回答。防止不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。

　　（2）分析目标是谁

　　要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免将金额当产品算，将产品当金额算，算出的结果是差别很大的。

　　（3）想达到什么效果

　　通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。比如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都是不符合利益最大化原则。通过分析找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经很必要了。

　　（4）需要哪些数据

　　采购过程涉及的数据很多，需要哪些源数据：采购总额、零部件行业竞争度、货款周期、采购频次、库存备货数、客户地域因子、客户规模等等列一个表，避免不断增加新的因子。工程概算是什么职位的工作

　　（5）怎样采集

　　数据库中供应商信息采集，平时供应商各种信息录入，产品特性录入等，做数据分析必须要有原料，否则巧妇难为无米之炊。

　　（6）怎样整理

　　整理数据是门技术活。EXCEL是个强大的工具，数据透视表的熟练使用与技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数与公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个很优秀的数据处理工具，尤其在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。

　　（7）怎样分析

　　整理完毕，怎样对数据进行综合分析和相关分析，这个是很考验逻辑思维与推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；实际上是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。

　　（8）怎样展现和输出

　　数据可视化也是一个学问。怎样用合适的图表表现？每一种图表的寓意是什么？下面列举常用的8个图表：

　　①折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。

　　②柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

　　③堆积柱形图：堆积柱形图不但能显示同类别中每种数据的大小，还能显示总量的大小。

　　④线-柱图：这种类型的图不但能显示出同类别的比较，还能显示出趋势情况。投资概算中的工程量清单

　　⑤条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。

　　⑥饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，通常不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

　　⑦复合饼图：通常是对某项比例的下一步分析。

　　⑧母子饼图：可以直观地分析项目的组成结构与比重。

　　图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，亦是对阅读者的尊重。

　　有一些数据，辛辛苦苦做了整理与分析，最后发现对结论输出是没有关系的，尽管做了许多的工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。

　　在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不但体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。

　　▲数据分析七思路

　　（1）简单趋势

　　通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。例如产品类型，供应商区域(交通因子)，采购额，采购额对供应商占比。

　　（2）多维分解

　　按照分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。

　　（3）转化漏斗

　　根据已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体与每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。一建经济建设工程总概算

　　（4）用户分群

　　在精细化的分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析与比对，数据分析需要把多维度与多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提高供应链稳定性。

　　（5）细查路径

　　数据分析能够观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程，进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

　　（6）留存分析

　　留存分析是探索用户行为和回访之间的关联。一般我们讲的留存率，就是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。

　　（7）A/B测试

　　A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，不过每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析及不同方案评估。

　　不单是供应商及时交货的数据分析，其他的数据分析流程与思路亦是一样适用，只是维度重点很多，以及组合的维度亦非常多，故而就需要更清晰的思路与大局观，防止陷入到数据海洋中。浙江水利工程概算定额