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。
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：
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:
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
post2023-08-2812:23:44
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