作者:FineBI
发布时间:2023.8.31
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在大数据背景下,数据分析可以很高效地完成对海量数据的探寻式分析,对企业的运营管理都能起到很好的辅助作用。在本文中,我们将为大家分享10个企业实战数据分析报告案例,旨在帮助企业更好地掌握自身经营情况,制定更加精准的决策。 以下案例均来自帆软数据分析作品库,使用的数据分析和可视化软件均为FineBI。
业务背景:
在制造型企业运营管理过程中,采购管理是企业内部供应链管理至关重要的一环。作为在制造业从事数据工作者,深刻地意识到企业在数字化转型过程中的改变,随着企业信息化稳步的推进,如:ERP、SRM、OA、CRM、PLM 等等一系列信息化系统的落地与实施,在管理提升的同时,各个业务环节的数据节点的控制和业务数据的采集,使得业务数据分析用于帮助和改善业务决策、趋势预测逐渐成为可能。
需求痛点:
传统采购管理过程中,采购数据存在于采购员本地电脑中,并由不同的技术应用程序和结构隔离,数据难以提取和保持更新。
此外,为采购提供明智的选择、管理风险和发现机会领域,往往要求员工具有使用内部和外部来源的数据进行复杂分析的能力,而这种能力并不总是存在于采购职能部门中。
新数据聚合和数据挖掘工具可以帮助了解过去,有助于通过预测未来行为来降低成本并节省成本。采购人员可以利用数据分析如 FineBI 工具来识别新机会并跟踪机会节省成本。例如可以通过数据分析解决实际采购管理过程中一下几个问题:
管理层希望能够通过全局分析,若发现异常数据能够讲问题定位至明细数据,由此展开数据分析思路:
可视化报告公共链接:https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/2tBB
该库存管控系统集展示、计时、推送、监督、统计、分析为一体,适用于全工序全流程,实现了由企业由人治到数治的转变,具有覆盖面广,泛用性强,使用门槛低,实施效果立竿见影等特点,极具推广价值。
分析思路:
分析报告:
总部管理层看板
区域管理层看板
省级管理层看板
关键指标展示:
四个指标卡可按时间过滤组件查询。
当月活跃度排名红黑榜:
可下钻显示下属项目的情况
历史活跃度记录查看:
App应用率、区域活跃度趋势图:
用户执行App的次数直接影响活跃度的高低,这里把用户分为“新用户”和“老用户”两种情况。对于新用户没有成长起来的情况,可能是由于用户的新手操作引导不足;对于老用户来说,可能有以下4种情况:
以下选取三种情况进行验证。
①是否有某些区域大幅拉低均值
取五大分部的活跃人数分析,“项目全国分情况”图可知,由于3部项目少于其他4个分部,故活跃人数少于其他分部属于正常情况。故得知五大分部的App使用情况较平均,没有出现一个分部拉高或拉低整体活跃度的情况,故此假设不成立。
②是否有用户的问题反馈数量增加导致活跃度下降
提取统计月份的用户提问数量分析,发现用户提问数量逐月上升,可以看出活跃度随着用户提问数量的增加而下降,成反相关联系。故此假设成立。
③活跃度与什么因素有正相关联系
由图可知区域组长的平均访问频次在8月开始下降,与活跃度展示的趋势一致,而且由敏感度分析可知一线用户的使用情况与区域组长的登录天数呈正相关的联系。故活跃度与区域组长登录天数成正相关联系。
仪表板链接:https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/ip4O
以上就是10个来自不同领域不同业务的企业数据分析案例,希望能对您有所帮助。以上案例均使用FineBI制作,您可进入对应案例链接,查看数据源,使用同款数分工具进行复刻,帮助您快速掌握企业数据分析的方法和技巧。
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