供应链数据分析方法(数据分析方法)
1.数据分析方法有哪些
一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、假设检验
1. 参数检验
参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
2. 非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
2.数据分析方法5种,数据分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。
采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
3.数据分析的基本方法有哪些
数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词；店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。
4.常用的数据分析方法有哪些
1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析（Correspondence analysis）也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个（X）或一组（X1,X2，…，Xk）变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis）是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析
5.常用的数据分析方法有什么
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常用数据分析方法有那些
文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/28 13:35:06发布者：常用数据分析（关注：554）
标签：本文包括：
常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；
问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系数分析、结构方程模型分析（structural equations modeling）。
数据分析常用的图表方法：柏拉图（排列图）、直方图（Histogram）、散点图（scatter diagram）、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。
数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。
常用数据分析方法：
1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。相关分析（直方图JMP
6.简述供应链管理的方法有哪些
转载以下资料供您参考： 供应链管理的方法一：有效降低成本的管理方法。
对于供应来说，成本是个问题，能够有效的降低成本，对于供应链管理意义很大，尤其是一些需要库存的供应链管理，更应该做到有效降低成本。 供应链管理的方法二：迅速的满足市场需求。
不管是什么样的行业或是领域，供应链管理是必不可少的，作为管理者我们要具备迅速满足市场需求的能力，比如超市系统，一旦发现顾客对某种产品需求特别大特别急的时候，能够迅速的在供应方面满足顾客。 供应链管理的方法三：充分利用人工的作用。
人工是最直接也往往是最有效的，供应链管理也是如此，能够充分利用人工，不浪费人工是最好的管理方法。 供应链管理的方法四：关联性管理方法。
这种方法是让上下游的供应方都产生关联性，让大家存在利益共享机制，这样有利于我们管理，也有利于大家齐心协力做好工作。 供应链管理的方法五：时间互补管理方法。
这种方法要求所有的供需双方都做好时间管控，在最短的时间内完成最有效的工作，满足市场和客户的要求，更快的适应市场，在时间上制胜。 供应链管理方法六：做到四流合一。
一般企业都会有信息流、商流、资金流和物流，在供应链管理上我们要做到四流合一，或者其他的流也要合起来，这样我们的效率才会更高，也能更快的适应整个市场的变化，创造更大的效益。
7.供应链管理的方法主要有几种
转载以下资料供参考
是企业管理活动中业已存在的主要工作之一，虽然过去还没有明确提出
的概念。早期的
仅关注企业内部的物流组织，很少涉及到企业外部物流的问题，才把
扩展为
因而其组织结构也经历了不同的发展阶段。等人将企业组织结构变化与物流管理、
等联系起来，对美国
管理组织的变化总结出了几种典型模式。
1.传统物流管理组织结构
这种组织结构就是常说的按职能专业部门分工的组织形式。这时的部门划分主要表现为按专业分割。虽然有上级主管部门进行协调，但是由于各个部门总是从各自的利益出发，从部门主管开始就很难达成一致，更不用说下面的工作人员。这种现象意味着整个工作缺乏跨职能协调，从而导致重复和浪费，信息常被扭曲或延迟，权力界限和责任常常是模糊的。这时候还没有出现独立的物流管理功能，也没有独立的职能部门。
2.简单功能集合的物流组织形式
当人们初步认识到业务分割和分散化的组织使企业反应迟钝之后，即开始了对组织功能的合并和集合的尝试，这种变化出现在本世纪50年代。但是这时的功能集合只集中在少数核心业务上。在市场营销领域，集中点通常围绕在客户服务周围。在制造领域，集中通常发生在进入原材料或零部件采购阶段，大多数的部门并未改变，组织层次也未做大的改变，因此其功能整合的效果有限。
3.物流功能独立的组织形式
物流管理的重要性受到了进一步重视，出现了物流管理功能独立的组织形式。此时将物资配送和
的功能独立出来，在企业中的地位也提高了。尤其是随着市场需求量逐渐加大，企业为了更快地、成本更低地作出反应，纷纷建立面向零售业的
这也是造成物流管理部门相对独立和地位提升的原因之一。
4.一体化物流组织形式
物流一体化组织的雏形出现了。这种组织结构试图在一个高层经理的领导下，统一所有的物流功能和运作，目的是对所有原材料和制成品的运输和存储进行战略管理，以使企业产生最大利益。这一时期计算机
的发展，促进了物流一体化组织的形成。
在这种组织结构中，负责总体的计划与控制处在组织的最高层次上，这种努力的结果促进了一体化的形成。计划功能关注的是长期的战略定位，并对
质量改进和重组负责。物流控制的注意力集中在成本和客户服务绩效的测量上，并为管理决策制定提供信息。物流控制系统开发是综合物流管理的关键程序之一。这时的物流组织将厂商定位在可以处理采购、制造支持和物资配送之间的利益协调方面，有利于从整体把握全局观念。
这已是
的基本形态了。一项综合研究显示，在过去的十年里，物流组织完成了从分隔到物流一体化的转化，使功能渐趋整合。物流组织已扩展到包括联盟关系，并在可预见的未来保持优势。
5.从功能一体化向过程重构转移
适应
管理的组织结构变化逐渐从过去的注重功能集合转向注重过程的重构上来。传统组织改变的只是集权和分权的权重或是顾客、地区或产品之间的合作，而未对基本
进行任何重大的重新设计。在新的环境下，功能一体化对企业获得优秀绩效的作用仍嫌不足，因为现在所处的经营环境和所依赖的信息技术都与几十年前大不一样，不彻底改变原有流程就不能实现新的目标。人们就提出了要将流程的整合作为新的工作中心。这项工作目前在
的企业中正如火如荼地进行着。
以上所介绍的虽然是美国企业在物流管理方面的组织形式演变历史，但其发展历程可以给我们一定的启发，使我国企业在考虑组织结构和
重构时，有一个比较和参考的对象。
8.供应链有哪些库存管理方法
一、革新传统库存控制方法的必要性 近年来，供应链管理（Supply Chain Management.简称SCM）在国内外日益受到人们的关注和重视，许多物流企业也开始重视探讨这种新的管理理念在库存管理中的应用。
所谓供应链管理是以各种技术尤其是信息技术为依托，在供应链各节点间建立一种战略伙伴关系，实现从原材料供应商、制造商、分销商、零售商直到最终用户的商流、物流、信息流、资金流在整个供应链上的畅通无阻的流动，最终达到双赢甚至是多赢目的的过程。 在供应链管理环境下，供应链各个环节的活动都应该是同步进行的，而传统的库存和分销管理思想显然无法满足这一要求。
因为在传统的供应链上，基于交易关系的各个环节的企业都是自己管理自己的库存，在追求本企业利益最大化的前提下，每个企业都独自制定了自己的库存目标和相应的库存控制策略，这种孤立的运作导致了企业之间缺乏信息沟通，进而不可避免地会产生需求信息的扭曲和时间的滞后，往往使得库存需求信息在从供应链的下游向上游的传递过程中被逐级放大，从而大大增加了供应链的整体库存，在很大程度上削弱了供应链的整体竞争实力。而供应链管理的目标就是通过其节点上的各个企业之间的密切合作，以最小的成本提供最大的客户价值，这就要求供应链上各环节企业的活动应该是同步进行，库存管理职能也应当进行必要的整合.这样，企业由以物流控制为目的的库存管理转向以过程控制为目的的库存管理，即供应链的库存管理是基于工作流的管理。
供应商管理的库存（VMI）正是适应市场变化的要求，体现供应链的集成化思想的一种库存管理方式。 二、VMI模式的内涵和特点 Vendor Managed Inventory，简称VMI，译为“供应商管理的库存”，是一种在用户和供应商之间的合作性策略，具体来说，这是一种以用户和供应商双方都获得最低成本为目的，在一个共同的协议下由供应商管理库存，并不断监督协议执行情况，修正协议内容，使库存管理得到持续改进的合作性策略。
同传统的库存控制方法相比，VMI模式主要有以下几个特点：①合作性。VMI模式的成功实施，客观上需要供应链上各企业在相互信任的基础上密切合作。
其中，信任是基础，合作是保证。②互利性。
VMI模式主要考虑的是如何通过合作降低双方的库存成本，而不是考虑如何就双方的成本负担进行分配的问题。③互动性。
VMI模式要求各节点企业在合作时采取积极响应的态度，以快速的反应努力降低因信息不通畅所引起的库存费用过高的问题。④协议性。
VMI模式的实施，要求企业在观念上达到目标一致，并明确各自的责任和义务。具体的合作事项都通过框架协议明确规定，以提高操作的可行性。
三、选择VMI模式的原因 那么VMI模式为什么能够成为供应链管理环境下的库存控制模式的最佳选择呢？也就是说它都有哪些优点呢？ 1.有利于实现供应链上下游企业的双赢 VMI对处于供应链下游企业的好处是显而易见的，它克服了下游企业自身技术和信息系统的局限。随着供应链各个环节的企业核心业务的迅猛发展，供应链上游对下游的后勤管理（包括库存管理）也提出了更高的要求：实施VMI之后，库存由供应链上游企业管理，下游企业可以放开手脚进行核心业务的开发。
同时，VMI还可以满足下游企业降低成本和提高服务质量的需要。与下游企业自己管理库存相比，供应商在对自己的产品管理方面更有经验，更专业化，而且供应商可以提供包括软件、专业知识、后勤设备和人员培训等一系列服务，供应链中企业的服务水平会因VMI而提高，库存管理成本会降低，下游企业的存货投资也会大幅度减少。
这样，由于VMI的实施将同时给处于供应链上游企业的供应商带来许多利益。VMI允许供应商获得下游企业的必要经营数据，直接接触真正的需求信息（通过电子数据交换EDI来传送）。
这些信息可帮助供应商消除预期之外的短期产品需求所导致的额外成本。同时，企业对安全库存的需求也大大降低。
另一方面，VMI可以大大缩短供需双方的交易时间，使上游企业更好地控制其生产经营活动，提高整个供应链的柔性。 2.VMI模式具备为供应链减“负”的独特功能 从本质上看，VMI模式的管理理念源于产品的市场全过程管理思想，即只要一个产品没有被最终消费者购买并得到满意的消费，那么这个产品就不能算作已经销售，并构成供应上的一种潜在风险，供应商同样负有监控该产品的流通状况的责任，而不管该产品的产权归属是怎样的。
'正是基于这种思想，VMI以供应商掌握销售资料和库存量作为市场预测和库存补货的解决方法，可以由销售资料得到准确的消费需求信息。这样，供应商就可以更有效、更快速地对市场变化和消费者需求做出快速反应，而且供应商与供应链下游企业分享重要资讯，可以改善各自的需求预测、补货计划、促销管理和运输装载计划等，而对整个供应链来说，就可以降低库存总量并且改善库存周转，进而维持最佳库存量，使库存管理水平得到显著提高。
四、VMI模式的运作 假定在一个简单的供应链环境下，供应链为供应商→批发商→零售商→消费者。企业可以从以下几个方面来进行。
