阿里数据整合及数据管理体系解读

阿里数据整合及数据管理体系解读

前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得重复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。

传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。

阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和 DWS），经过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。因此数据管理体系是包含具体的方法论以及相关的产品两个部分，经过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。

数据体系架构

数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及管理，维度分析整理以及数据模型的设计。经过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。

业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、B2B系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观，能够想象成贾不死的7大生态。

规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命名体系，规范定义将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、原子指标/度量、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系，以及具体实例。

规范定义实例

模型设计：以建模理论为基础，基于维度建模总线架构，构建一致性的维度和事实，同时设计出一套表命名规范系统。维度建模理论很多书上都讲过，这里就不单独整理了。

术语定义及说明

我们重点说说数据域、业务过程、修饰词、原子指标、派生指标。

数据域：是面向业务分析的，将业务过程或者维度进行抽象组合的集合。其中业务过程是一个个不可拆分的行为事件，在业务过程之下定义指标；维度是指度量的环境，如买家下单事件，买家是维度，订单数量是度量。数据域是抽象提炼出来的，而且不轻易变动，既能涵盖当前所有业务的业务需要，又能在新业务进入时无影响的分配到已有的数据域中，如果所有分类都不合适才会扩展新的数据域。数据域不同于产品的功能模块和业务线，是从分析的角度来组织数据指标、维度，功能模块是面向用户功能和管理功能的分类。从下面的两个表格能很清楚的看出不同，功能模块和业务线是随时扩展的。

那么划分数据域有什么作用呢？主要是因为经过抽象后数据域相对功能模块和业务过程来说少很多，是有效归纳、组织业务过程的方式、同时方便定位指标/度量。

业务过程：指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程，这里要注意，业务过程是一个不可拆分的行为事件。

修饰词：指除了统计维度以外的对指标进行限定抽象的业务场景词语，修饰词隶属于一个修饰类型，如在日志域的访问终端类型下，有修饰词PC 端、无线端，有点像属性名和具体属性值的意思。修饰类型是为了方便管理、使用修饰词。

原子指标：和度量含义相同，基于某一业务时间行为下的度量，不可拆分的指标，具有明确业务含义的名词，如支付金额。原子指标有确定的字段名称（中英文）、数据类型、算法说明、所属的数据域和业务过程。原子指标名称 = 动作 + 度量，例如支付金额、注册用户数。除了这些标准度量值的原子

指标，还有些是为了派生指标而建的原子指标，后面讲派生规则时会说到，例如排名型的 top_xxx_xxx 。

派生指标： = 一个原子指标 + 多个修饰词 + 时间周期。能够理解为对原子指标业务统计范围的圈定，说总支付金额是个笼统的高度概括的汇总指标，其业务范围时间并不明确。加上修饰词后的派生指标如：最近 1 天北京买家支付金额（最近1天是时间周期、北京是修饰词、买家作为维度）。派生指标的英文名 = 原子指标英文名 + 时间周期修饰词 + 序号（_002）；中文名由时间周期修饰词 + 【其它修饰词】+ 原子指标。

下图是常见的时间周期修饰词，整理的非常详细

最后说说派生指标的类型和不同类型指标的生成规则，这里的规则不容易理解，需要结合例子花些时间慢慢体会为什么有的是在原子指标的基础上派生，有的必须新建原子指标然后再派生。其实规则很简单就是没有可用的原子指标或者不是简单增加限定条件的指标，需要先创立原子指标，例如排名型，TOP10并不能作为一个原子指标，其并无实际含义，但”Top_n 搜索关键词“有明确的业务涵义就可作为原子指标，然后再扩展”最近60天天猫Top_10搜索关键词“。

派生指标类型及规则

派生指标：分为事务型指标、存量型指标和复合型指标。事务型指标是指对业务活动进行衡量的指标，一般会对应一个事件。例如新发商品数、新增注册会员数、订单支付金额，订单支付金额对应订单支付事件，这类指标在原子指标上派生。存量型指标是指对实体对象（商品、会员）某些状态的统计，例如商品总数、注册会员总数，这类指标需维护原子指标及修饰词，在此基础上创立派生指标，对应的时间周期一般为“历史截至当前某时间”。复合

型指标是组合事务型指标和存量型指标而成的，例如浏览UV-下单买家数转换率，有些创立新原子指标，有些在事务型或者存量型指标基础上增加派修饰词派生。这里说的创立新原子指标，书上并没有讲地很清楚，理解起来也非常绕，我理解是无法从已有的原子指标派生时，比如计算方式不同，就需要新建原子指标，然后再派生，也不是直接做成原子指标，因为原子指标是无法使用限定词的。

复合型指标按照指标的计算方法又能够分为：比率型、比例型、变化量型、变化率型、统计型、排名型、对象集合型，有了详细的类型，再来考量如何派生就更容易了，而不是没有规律的没有方法的组合。

比率型：创立原子指标，然后在派生复合指标，先创立CRT，然后再有：最近一天店铺首页CTR，原子指标为CTR（点击率），时间周期为“最近1天”，修饰类型为“页面类型”，修饰词为“店铺首页”。

比例型：包含百分比、占比的都是比例型，比例型要先创立原子指标，再派生。例如”最近 1 天无线支付金额占比“，有原子指标”支付金额“，但没有原子指标”支付金额占比“，支付金额占比和支付金额的算法不同，没法从支付金额扩展，需要新创立。假如说能够扩展，那么在”支付金额占比“上做二次扩展，就更复杂。

变化量型：不创立原子指标，增加修饰词，在此基础上创立派生指标，因为派生没有改变指标的计算规则，只是增加了限定条件。例如：”最近 1 天订单支付金额上一天变化量“，原子指标为”订单金额“，时间周期为”最近1 天“，修饰类型为”统计方法“，修饰词为”上 1 天变化量“。

变化率型：创立原子指标，同比率型和比例型。例如，”最近7天海外买家支付金额上7天变化率“。

统计型：不创立原子指标，一般可统计的指标都是数量型，因此和变化量型一样，加修饰词派生即可，例如：”最近6月月均订单支付金额“。常见的”统计方法“类修饰词：人均、日均、商品平均、月均、90分位数、众数等。

排名型：创立原子指标，一般为top_xxx_xxx , 不同的排名业务涵义不同，需要创立不同的原子指标。创立派生指标时可选择的修饰词有：统计方法（降序、升序），排名名次（如 TOP10），排名范围（如行业、省份、一级来源等），根据什么排序（如搜索次数、PV）

对象集合型：主要是指数据产品和应用需要展现数据时，将一些对象以k-v正确方式存储在一个字段中，方便前端展现。比如趋势图、TOP排名对象。其定义方式是，创立原子指标，一般为xxx串。创立派生指标时可选择的修饰词有：统计方法（降序、升序），排名名次（如 TOP10），排名范围（如行业、省份、一级来源等）。

对象集合型派生指标

为了指标体系不失控，新建原子指标和派生指标需要有专人进行审核，审核经过后才能上线使用，避免重复、定义不合标准、难于理解等问题。良好的指标定义和体系也是后续指标计算、数据报表、数据分析产品化的基础。

大数据对供应链的影响

大数据对供应链的影响 随着供应链变得越来越复杂，必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链，将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。 第三产业供应链协同应用市场进入空间较大，尤其以医疗、金融、电子商务等细分领域需求较高。第二产业供应链协同市场成熟度逐步提高，尤其以物流、汽车、零售、公共事业为主要领域，供应链协同数据将起到市场升级的核心驱动作用。 企业到底如何应用大数据？ 1、预测：精确的需求预测。需求预测是整个供应链的源头，整个市场需求波动的晴雨表，销售预测的灵敏与否直接关系到库存策略，生产安排以及对终端客户的订单交付率，产品的缺货和脱销将给企业带来巨大损失。企业需要通过有效的定性和定量的预测分析手段和模型并结合历史需求数据和安全库存水平综合指定精确的需求预测计划。 如汽车行业，在内部进行精准预测后，可以及时收集何时售出、何时故障及何时保修等一系列信息，由此从设计研发、生产制造、需求预测、售后市场及物流管理等环节进行优化，实现效率的提升，并给客户带来更佳的用户体验。

2、资源获取：敏捷、透明的寻源与采购。为新产品、优化成本而寻找新的合格供应商满足生产需求；同时，通过供应商绩效评估和合同管理，使采购过程规范化、标准化、可视化、成本最优化。 3、协同效率：建立良好的供应商关系，实现双方信息的交互。良好的供应商关系是消灭供应商与制造商间不信任成本的关键。双方库存与需求信息交互、VMI运作机制的建立，将降低由于缺货造成的生产损失。采购订单与生产订单通过各种渠道快速、准确的反应能力在当前集团化、全球化，多组织运作的环境下尤为重要。订单处理的速度在某种程度上能反应出供应链的运作效率。 4、供应链计划，与物料、订单同步的生产计划与排程。有效的供应链计划系统集成企业所有的计划和决策业务，包括需求预测、库存计划、资源配置、设备管理、渠道优化、生产作业计划、物料需求与采购计划等。企业根据多工厂的产能情况编制生产计划与排程，保证生产过程的有序与匀速，其中包括物料供应的分解和生产订单的拆分。在这个环节中企业需要综合平衡订单、产能、调度、库存和成本间的关系，需要大量的数学模型、优化和模拟技术为复杂的生产和供应问题找到优化解决方案。 5、库存优化。成熟的补货和库存协调机制消除过量的库存，降低库存持有成本。通过从需求变动、安全库存水平、采购提前期、最大库存设置、采购订购批量、采购变动等方面综合考虑，监理优化的库存结构和库存水平设置。

阿里数据分析笔试题

2016阿里巴巴数据分析师职位笔试题目 阿里巴巴作为全球领先的小企业电子商务公司，招聘阿里巴巴数据分析师职位都会出些什么笔试题目呢?咱们一起看看。 一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法? 异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。 未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析?聚类算法有哪几种?请选择一种详细描述其计算原理 和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法(hierarchical method)、划分方法(partitioning method)、基于密度的方法(density-based method)、基于网格的方法(grid-based method)、基于模型的方法(model-based method)等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度(距离)，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类;然后再计算每个所获新聚类的聚类中心(该聚类中所有对象的均值);不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： (1)从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心;

阿里云大数据解决方案

阿里云大数据解决方案 阿里云“数加平台”提供了大量的大数据产品，包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。这些产品均依托于阿里云生态，在阿里内部经历过锤炼和业务验证，可以帮助组织迅速搭建自己的大数据应用及平台。 奥远电子作为阿里云辽宁区授权服务中心，可为用户提供专业、高效和本地化的服务，包括运维、产品咨询、备案咨询、解决方案和架构搭建等一体化等，同时旨在帮助本地政府部门和企事业单位、个人了解云计算，使用阿里云服务，为用户提供网络、服务和计算资源等，从而减轻用户因业务量骤增而带来的IT压力，助力轻松上云。 基础产品： 大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS） 是一种快速、完全托管的GB/TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute为您提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。 分析性数据库（AnalyticDB） 是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，使得您可以在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。分析型数据库对海量数据的自由计算和极速响应能力，能让用户在瞬息之间进行灵活的数据探索，快速发现数据价值，并可直接嵌入业务系统为终端客户提供分析服务。 数据集成（Data Integration） 是阿里集团对外提供的可跨异构数据存储系统的、可靠、安全、低成本、可弹性扩展的数据同步平台，为20+种数据源提供不同网络环境下的离线(全量/增量)数据进出通道。 核心解决方案介绍： （一）个性化推荐 根据用户的兴趣特点和购买行为，推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上，为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务。 业务需求： 1.研发成本高：对于一些中小企业，想做自己的个性化推荐业务，但是不知道如何收集数据，而且搭建和使用算法的成本较高，需要算法团队、算法框架等。 2.推荐效果差：很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据，在此基础上尝试做了个性化推荐，但是推荐效果并不好，没有带来实际转化率的提升 3.不断提升效果：为了提升用户粘性和用户留存，需要从各维度进行对比，使用A/B test来确定不同算法的效果，以进一步提升转化率。 典型应用场景： 1.视频网站：短视频推荐通过对视频内容进行分析和特征抽取，向您的用户提供个性化的视频推荐。 2.2.电商网站：电商推荐针对不同偏好的用户提供个性化的商品推荐，新注册的用户和商品上新也能够享受到实时推荐，助力您的企业提升销售额。

阿里数据整合及数据管理体系解读

前段时间给大家推荐了《大数据之路--阿里巴巴大数据实践》，这本书确实内容非常详实，全是干货，值得反复品味。刚刚看完第9章，讲的是数据整合及管理体系，觉得非常好，设计得非常精妙，只看看觉得还不能深刻理解，遂做个读书笔记按照自己理解重构整理一遍，同时补充上自己的解读分享给大家，推荐给准备搭建数据产品或者数据平台的人。 传统企业的业务变化相对不快，但使用一般的表格文档来管理数据过程也已经越来越困难，更何况互联网这样迅速变化的业务，做好数据整理及管理的难度可想而知，但阿里的数据团队还是形成了完成的方法体系，并把其工具化。也只有完备方法体系下构建的工具能满足复杂的数据管理需求。 阿里大数据建设方法论的核心就是，从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可 管理、可追溯、可规避重复建设。目标是建设统一的、规范的数据接入层（ODS ）和数据中间层（DWD和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设。所以数据管理体系是包含具体 的方法论以及相关的产品两个部分，通过产品把方法论固化为标准的流程和操作，达到数据管理的目的。 数据体系架构 数据管理体系包括了业务板块划分、数据域提炼、业务过程梳理、原子指标/度量定义、派生指标定义及 管理，维度分析整理以及数据模型的设计。通过下面的体系架构图来看看数据体系建设的过程、以及每一步做什么和如何做。另外，如何定义每个术语的涵义，准确定义术语非常关键，有时候描述不清楚复杂的流程、场景最根本是因为对其中的一些概念没有非常很好的厘清。

业务板块：根据业务的属性划分出相对独立的业务板块，业务板块间指标和业务重叠性较低，比如电 商板块涵盖淘宝、天猫、天猫国际、 B2B 系，金融板块涵盖支付宝、花呗、蚂蚁微贷等。业务板块非常宏观, 可以想象成贾不死的 7大生态。 规范定义：结合行业的数据仓库建设经验和阿里数据自身的特点，设计出的一套过程方法和数据规范命 名体系，规范定义 将用于模型设计中。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数 据域、业务过程、原子指标 /度量、修 饰类型、修饰词、时间周期、派生指标规则，下图是它们之间的关系, 以及具体实例。 规范定义实例 修矗型 维度 ▼ . 1 ▼ ■ T 楼饰词 戶子洁标! 岖廈隱性! 1 嚴生拦标 <■- 一 一 _ 子指标十対刖息割十幔茶词 1 J ----- 1… 二二 — — — — | — --- ---- na ___ —.1 —— —j T V r* .m _ J — * ?■ — — — 一 一 一 — 1 ir ' 疋总事实表 ［杷明唧审冥聚合的事 寰表】 ( 明鉅車寬袁 盘原始板度的明堀救据） （把逍担鍵度轲理化的霍表:. ___ t.. ivritw ■近1夫通址奄 的丫 *TTff ］（1 009 P*V..WTfl 支讨督糾 P*v _a*Tit 喙巧茗呼 t 金tt 古式

大数据时代的财务经营分析报告

大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。 word完美格式

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。 word完美格式

供应链管理系统分析与设计

供应链管理系统（分析与设计） 指导老师： 另I」：系 专业： 班级： 小组成员: 供应链管理系统分析与设计 一、需求分析 需求分析的基本任务是准确地回答“系统必须做什么” 这个问题，是对目标系统提出完整、准确、清晰、具体的要求。需求分析的结果是系统开发的基础，关系到工程的成败和软件产品的质量。因此，必须用行之有效的方法对软件需求进行严格

的审查验证。 系统的基本需求描述并对员工一个企业可以注册一个公司编号，模式，C/S 供应链管理系统属于分配相应模块权限，获得使用权限的员工可根据自己的权限进行对自己的作业进行操作管理等。该系统属于客户端/服务器模式，可以通过客户端前台的操作界面访问后台数据库，对数据库进行数据的添加、更新、修改和删除。 系统的需求分析数据库结构设计的好坏将直接对应用系统的效率以及实现的效果产生影响，在数据库系统开始设计的时候应该尽量考虑全面，尤其应该仔细考虑用户的各种需求。需求分析过程是整个系统开发的重要阶段，分析的成功与否，决定着整个系统功能的完善性以及稳定性。在该阶段需求分析人员需要确定整个产品的功能要求，并且将现实事务抽象成对象并建模。 二、数据流图经到企业实地考察，对实际业务进行分析调研后，总结出企业的供应链管理大致分为基本资料管理、库存管理、采购管理、销售管理等 4 大作业流程，各个流程的数据流描述如下 1. 资料管理员主要对供应商信息、客户信息、产品信息进行维护，根据实际情况，将各项信息更新保存到各个表中。 2. 库存管理中，库存管理人员需要管理仓库信息，将仓库信息保存到仓库信息表中。由仓库信息和产品信息得到库存信息，将产品的库存信息保存到库存信息表中。在出库操作中，根据订单明细中的需求量获得产品出库信息，再更新到库存信息表中。入库操作中，在产品入库时，根据采购单明细中的产品购买信息作为参照，将实际到货的信息入库到仓库中，更新库存信息。 3. 采购人员需要对供应商信息进行管理，并将数据保存到供应商信息表中。在录 入采购单时，参照供应商信息，采购明细的录入需要参照产品信息表中的产品信息和库存信息表中的产品的库存量等信息。最后，将米购的产品的信息更新到产 品信息表中 4. 在管理客户信息时，将客户信息保存到客户信息表中。在录入订单时，参照 客户信息，定单明细的录入需要参照库存信息表和产品信息表中的产品信息。销售完成时需要更新产品信息。 生产部门采购部门仓库部门销售部门财务部门基础数基础数据输基础数 据输基础数基础数入入据输入据输入据输入系统参系统参系统参系统参 数系统参数设数设计数设计设计数设计计单据输单据输单据输单据输单 据输入入入入入生产业采购业库存信销售信财务信息数据务信息务信息 息数据息数据库数据库数据库库库中心数据库凭证自多样化引擎机OLTP

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈

电商供应链管理浅谈 北京网络营销机构|北京网络营销方案|张金炜|肖将秋北京网络营销分析大数据时代，供应链协同大数据将起到市场升级的核心驱动作用。创新供应链管理模式，打造以客户为中心、大数据驱动供应链，缔造极致用户体验，成为攻占电商高地的核心装备。 大数据协同供应链管理 在企业运营的过程中积累了大量数据战略资产，如：市场趋势数据、用户行为数据、流量数据、订单数据、采购数据、库存数据等。电商平台的最大优势在于随时随地、持续大量地收集数据，为业务提供及时的、可视化的供应链数据，提升各流程环节绩效，实时优化流程、优化算法，并使未来销量计划及库存等可预测、可跟踪、可量化，从而提升整体供应链效率。同时企业也会抓取其它领域数据，包括微信、微博等社交数据，通过跨领域数据的融合产生乘法效应，发挥出最大商业价值。 北京网络营销课程了解到电商智能供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动，具体包括销量预测与自动补货系统、促销预测系统、动态定价系统、智能选品系统、库存健康系统、采购管理平台、供应商协同平台等智能系统，覆盖零售平台，从选品、采购、补货、定价、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，为库存周转负责。 三大维度驱动市场升级 供应链协同大数据将成为市场核心驱动力，拓展未来电商价值空间。供应链管理能力是企业降低成本的第三利润源，并且已从后台转入与用户接触的前台，直接决定着用户体验。构建以客户为中心、大数据驱动下的智慧供应链是电商企业的战略目标。以京东为例，在数千万种sku(在售商品)、118个仓库、2045个配送站、数亿名用户的背后，正是精准、强大的供应链管理支撑体系，这是京东的生命线。 北京网络营销培训分析供应链管理是一种集成的管理思想和方法，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。供应链管理是实现产业结构优化升级的重要途径，是企业继自然资源、人力资本后的第三个利润增长源泉，地位举足轻重。 北京网络营销公司盘点典型自营b2c电商供应链主要三大维度：供应商管理、采购管理和库存管理，它在供应商与买家间架设了端到端的“高速通道”，可提升运营效率，驱动消费升级。 供应商管理：传统供应商管理包括供应商基础管理、供应商评估管理、供应商绩效管理等。电商供应商管理则不同于传统供应商管理,利用开放的“平台思路”来与供应商协同是供应商管理的重点，也是提升供应链效率、降低库存周转的关键；在与供应商协同方面以“快速响应用户需求”为协同目标，并在计划、协同与补货方面进行深入的业务和技术融合，这样才可以形成真正意义的供应链。 采购管理：采销一体化是采购管理模型的核心，采购管理是覆盖了商品寻源、供应商管理、选品与定价、采购计划、采购管理、仓库管理(调拨、内配、库存等)、支付与结算、配送与售后的采销一体化的全流程管理。从采到销的“一条龙”服务同时给采销带来了巨大的挑战，如何用有限的人员和精力管理大量的sku采销成为高效管理的关键所在。如京东的图书采销需要一个人管理8万

阿里巴巴数据分析

图一：整体变化时间序列数据图 从图中可以看出： 阿里巴巴的总资产、流动资产、非流动资产2012年~2015年呈现出了明显同步增长趋势；股东权益2012年~2013年减少，2013年~2015年开始大幅增长；营业收入、营业成本、毛利润2012年~2015年增长基本保持稳定，稳中有涨。整体分析: 从资产构成来看，流动资产所占总资产的比重在逐年下降，止2015年为55.63%，而构成流动资产的现金部分占总资产比重则在2014年~2015年开始上涨达到49.33%。通过分析说明尽管阿里巴巴的流动资产占总资产比重下降，但仍高于非流动资产所占比重，在合理范围内。总资产及现金较大幅度的增加表明企业占有的经济资源增加，经营规模扩大，资产流动性增强。

从股东权益变化来看2012年~2013年随着资产的增长，股东权益却呈下降趋势，说明资产的增长主要是来源于负债的增加，而2013年~2015年股东权益的大幅增长可以说明阿里巴巴意识到高负债带来了高风险，转而采取了较稳健的财务政策。 图二：偿债能力时间序列数据图 从图中可以看出： 2012年~2013年资产负债率呈现大幅增长，而从2013年~2015年该比率发生扭转开始平稳下降。 偿债能力分析： 从资产负债率变化的角度来看，该比率在2012年-2013年大幅增加，这可能导致债权人的权益无法得到保障，因为资产负债率越高，说明企业的长期偿债能力就越弱，债权人的保证程度就越弱。而该比率从2013年~2015年的平稳下降说明企业也意识到高债务的严重性并及时采取了相应的行动，进行资产结构优化，从而降低负债带来的企业风险，提高了债权人的保证程度。

宝洁公司的供应链分析

宝洁公司的供应链分析集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-

宝洁公司的供应链分析一、宝洁公司的简介 宝洁公司始创于1837年，是一家美国消费日用品生产商，也是目前全球最大的日用消费品品公司之一。公司拥有众多深受信赖的优质、领先品牌，包括帮宝适、碧浪、护舒宝、潘婷、飘柔、海飞丝、佳洁士、舒肤佳等等。 二、宝洁的基本供应链结构 三、供应链的主要运作模式 （一）采购管理 2005年以前，宝洁的采购组织以业务单元（GBU）划分，在这种组织结构下，为某项业务服务的采购人员归属同一部门，比如护发用品采购组就包括了买化学原料、各类包装、生产加工等等子类，其他采购组也是五脏俱全。 这样的采购管理模式的消耗和成本有：1、管理层次重叠，冗员多，致使管理费用高。2、每个采购组只采购自己本组需要的东西，需要购买数量

小，生产成本高。3、每个项目价格收集基本是串行操作，采购需要一一询价签约，浪费时间，采购效率慢。4、采购不专业化，不能更好的创造价值。 （二）库存管理 几年前，有两个数字让宝洁的高层寝食难安。一个是库存数据：在宝洁的分销体系中，有价值38亿美元的库存。另一个是脱销量。在零售店或折扣店中最重要的2,000种商品中，任何时刻都有11%的商品脱销。令人不解的是，系统中的大量库存并未降低脱销量。事实上，货架上脱销的商品常常堆积在仓库中。虽然库存系统表明有货，库存管理人员却无法找到。库存堆积如山，而顾客却经常买不到宝洁的产品。 库存管理模式的消耗和成本有：1、库存量大，库存管理困难，库存成本高。2、脱销量大，顾客买不到宝洁的商品，影响了宝洁在顾客心中的品牌形象。3、脱销量大，销售量变小，影响了公司的收入和资金运转，增加了公司的各种成本。 （三）销售管理 1、供货模式的转变 1997年，宝洁一改此前经由分销商和零售商供货的方式，逐步开始向重点零售商直接供货。宝洁将与大客户合作的客户业务发展团队中的财务、IT、物流、市场、品类管理与销售等环节的人员综合组成“联合团队”，将“后台部门”推到“前台”直接服务客户、解决问题，以项目管理的方式密切宝洁供应链中各个合作伙伴的关系。 2、信息技术的使用

浅谈供应链管理中财务数据的分析

浅谈供应链管理中财务数据的分析 1 2020年4月19日

现代管理领域专业人才知识更新工程（653工程） 公需科目论文 论文题目浅谈供应链管理中财务数据的分析 6 月 28 日

摘要 随着市场竞争格局的变化，当前企业之间的竞争已不再是企业个体之间的直接竞争，而已经发展到企业间供应链的竞争。财务数据能够很好地反映一个公司供应链管理的水平，一定程度上也反映了供应链管理中存在的问题，为改进和优化供应链管理提供了依据。本文经过对供应链管理中财务数据分析的讨论，探讨财务数据分析与供应链管理之间的关系，并得出一系列结论。

文档仅供参考，不当之处，请联系改正。 4 2020年4月19日

正文 供应链管理是一门新兴的，结合定量和定性分析的管理科学。定量分析能够反映供应链中存在的问题，而定性分析与定量分析结合能够给出现存问题的解决方案。因此说，优化供应链管理的起点就是定量分析并辅以定性分析。定量分析需要大量信息收集和数据分析的工作。 供应链中信息的作用和价值，直接对于供应链绩效产生作用。信息作用和价值主要用来进行成本和效益优化分析。面对复杂的决策问题，辅助中高层决策者进行供应链管理决策活动时，财务数据具有极其重要的作用。基于公司财务数据所做的财务管理分析的作用就是对各种报表和那些看似整齐但却不能及时反映实际状况的数据进行整理、加工，使其成为对供应链管理决策起决定性作用的重要依据。同时，供应链管理中的财务分析还要满足领导阶层无论何时何地都能了解企业的发展动态的需求。 为达到上述目的，我们就必须对供应链管理中的相关流程节点设定一系列财务指标，并使用这些财务指标对供应链进行监控和指导，不断优化供应链流程，进而改进这些财务指标，优化公司治理。为了获得这些财务指标，我们能够从以下渠道获得财务数据：资产负债表、损益表、现金流量表。有相关财务数据得出的用于支持供应链管理的财务指标能够起到以下作用：其一是显示企业经营状况，主要包括采购环节的应付账款指标；生产与库存环节的资产周转率、劳动效率、存货效率指标等；交付环节的

大数据时代下的供应链管理

大数据时代—供应链管理的新时代 GS304 （上海海洋大学，上海201306） 内容摘要：随着经济全球化，国际交往越来越密切，国际分工越来越明显，企业间也由过去的垄断竞争转换为合作共赢。计算机技术的发展改变了信息传递的方式，加强了企业间的合作交流，自上世纪60年代中期以来，出现了物料需求计划（MRP）、制造资源计划（MRPII）、准时生产制（JIT）、精细生产、企业资源计划（ERP）等新的生产方式，进一步完善了供应链管理（SCP），使企业间信息和资源的集成成为可能。我们处在第三次科技革命时代，信息技术无不渗透进我们的生活，下一个时代将是大数据的时代，将是人工智能的时代，阿尔法狗已经在乌镇完胜柯杰，人工算法战胜了人类大脑。在这个数据时代，企业面临新的机遇和挑战，数据变成了衡量一切价值的符号，对人类社会的描述和预测越来越准确，而供应链管理又是依托数据流（资金流、信息流、物流）对企业的资源进行优化整合，因此在新时期的供应链管理就尤为重要。 关键词：供应链管理大数据信息整合价值创造预期优化 一、引言 随着经济全球化和知识经济时代的到来，无国界化企业经营的趋势愈来愈明显，整个市场竞争呈现出明显的国际化和一体化。与此同时，用户需求愈加突出个性化，导致不确定性不断增加。此外，高新技术的迅猛发展提高了生产效率，缩短了产品更新换代周期，加剧了市场竞争的激烈程度。企业主要面临8大难题：信息爆炸的压力、技术进步越来越快、高新技术的运用越来越广泛、市场和劳务竞争全球化、产品研发的难度越来越大、可持续发展的要求越来越迫切、全球性技术支持和售后服务、用户的要求越来越苛刻。虽然供应链管理的出现促进了企业资源管理计划（ERP）的发展，强调对供应链的整体管理，将供应商、制造商、协作厂家、用户甚至竞争对手都纳入管理的资源之中，使业务流程更加紧密地集成在一起 ,提高了对用户的响应速度，实现了敏捷制造与虚拟企业，但是这只是开发了供应链管理的部分功能，只解决了部分资源优化问题，并未解决企业所遇到的全部问题。新的供应链管理，已经不满足于对当期的资源进行优化配置，还要进行资源的跨期配置，通过准确的预测，对未来的资源进行有效的管理配置。 二、供应链管理的简介与发展趋势 1.供应链管理的简介 供应链是由供应商、制造商、仓库、配送中心和渠道商等构成的物流网络。同一企业可能构成这个网络的不同组成节点，但更多的情况下是由不同的企业构成这个网络中的不同节点。在某个供应链中，同一企业可能既在制造商、仓库节点，又在配送中心节点等占有位置。在分工愈细，专业要求愈高的供应链中，不同节点基本上由不同的企业组成。在供应链各成员单位间流动的原材料、在制品库存和产成品等就构成了供应链上的货物流。 供应链最早来源于彼得·德鲁克提出的“经济链”，后经由迈克尔·波特发展成为“价值链”，最终演变为“供应链”。它的定义为“围绕核心企业，通过对信息流，物流，资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中。它是将供应商,制造商，分销商，零售商,直到最终用户连成一个整体的功能网链模式。”从中可以看到，它是一个范围更广的企业机构模式.它不仅是条联接供应商到用户的物料链,信息链,资金链,同时更为重要的是它也是一条增值链.因为物料在供应链上进行了加工,包装,运输等过程而增加了其价值,从而给这条链上的相关企业带来了收益。 2.供应链管理的发展趋势

【完整版毕业论文】实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据

实例解析物流与供应链管理如何有效运用大数据 对于物流与供应链管理来说，有效地实施大数据应用，可能会极大地促进企业改进商业模式、形成新的价值理念，而这也正是大数据的战略意义所在。但大量企业依然面临着这样的难题：数据不缺，只是究竟该如何分析和应用？ 所谓大数据应用，指的是从多种渠道中收集电子信息并进行应用分析，从而识别发展模式、趋势及其他智能信息。这种分析可能会帮助企业识别那些已经发生但不易被察觉的信息，也有可能帮助企业预测未来将要发生的情况。大数据应用包含三大要素： 要素一：大量。大数据一词中“大”主要指的是可用于分析的信息量。在供应链领域，它可能包括销售网点体系、条形码扫描设备、射频识别阅读仪、用于车辆和手提电话的全球定位系统以及用于管理交通、库房和其他运作的软件体系。 要素二：多样性。数据不仅应该采撷自一个信息源，而且除了那些记录在数据库中的信息等结构性数据以外，还应包括隐藏在文本、影像资料以及其他形式文件中的非结构性数据。用IBM公司负责商业分析与决策管理的项目经理ErickBrethenoux的话来说，“企业应该想方设法地从包括社交媒体网站、虚拟社区、客户服务中心在内的多种渠道获取大量非结构性数据，司机对于所驾驶车辆性能的反馈也是其中的内容。”微博、收藏、博客、邮件、产品评论以及在线评论，经过整合与分析，都能够帮助企业识别顾客所需。 要素三：速度。“过去，以每日、每周或每月为单位对模型或数据进行分析就足够了。”Brethenoux说道，但现在，企业如果想避免库存不足或者由于恶劣天气导致的延迟送货等现象的发生，就必须进行实时或者近乎实时的数据分析。大数据应用的风潮，正盛行于各行各业。许多具有前瞻战略眼光的企业，已然通过大数据的武装，形成了区别于同行的核心竞争力。 那么，对于管理物流和供应链运作，大数据应用究竟有着什么样的价值？ 来看看亚马逊的例子。亚马逊最近申请了一项技术专利以支持其“预测性运输”的开展。这项技术能够帮助在线零售商根据特定地区顾客的在线消费习惯、搜索频次，以及商品浏览时间等因素来预测顾客需求，从而调整库存水平。“亚

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。

下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。

大数据的成长之痛 附供应链数据分析最佳实践流程

供应链管理领域如何正确引入大数据分析技术 附供应链数据分析最佳解决方法 来源：CSCMP供应链管理通讯第一期 作者：Lisa Harrington, Dr. Zac Rogers, Dale Rogers, Richard Sharpe and Susan Lacefield 翻译：高珉 时间：2019年3月14日星期四 编者按：根据最近的一项调查显示，大数据分析这项技术正在逐步向更加广泛 的领域应用。从托盘、卡车再到一袋蔬菜，任何物体都有收集、储存和传输信 息的能力。如果企业能够把这些数据进行人工智能的分析，就会得到十分准确 的结果，这样就可以帮助他们做出更快、更好的决策。同时减少浪费，增加价 值。但是很多企业在供应链数据分析的应用上无从下手，也有的企业已经开始 投入大量的资金和人力来进行大数据分析这项工作，但是他们得到的数据往往

会出现数据丢失或者不准确的状况。那么我们应该如何掌握甚至将这项技术应 用到自己的企业当中呢？在接下来的文章中会通过一些实际的案例来跟大家分 享，大数据分析这项技术的应用以及如何解决各个阶段遇到的障碍。同时总结 出供应链数据分析最佳解决实践方法。 “大数据分析的时代已经到来！”数据分析公司Competitive Insights LLC在“第二届年度大数据分析研究”活动上说到。同时参加讨论的有Harrington Group, CSCMP供应链管理季刊以及两所著名的供应链管理学院，亚利桑那州立大学和科罗拉多州立大学。这几家机构在2017到2018年联合推出了一项研究，旨在为企业提供一个基准，能够让他们了解供应链数据分析的现状并认识到如何在该领域中利用大数据分析采用何种策略。这么做的目的就是帮助企业在开展数据分析的同时发现并解决遇到的困难和障碍。 这项研究的调查对象是由CSCMP《供应链管理季刊》的读者、《竞争观察》杂志的读者以及亚利桑那州立大学和科罗大多州立大学研究人员编制的一份联系人名单组成。其中2017年度共搜集到了133条可用的调查信息，2018年度共搜集到了125可用的调查信息。

大数据对采购与供应链的影响

大数据对采购与供应链的影响 字号：T|T 2015年01月06日11:45 中物联采购委 ?大数据(Big Data)是指所涉及的规模巨大的数据。随着时代的不断进步以及科技的飞速发展，互联网、物联网、移动通讯、管理信息化、电子商务等技术不断相互渗透，并作用到国家、企业和民生的方方面面，今天，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，以及在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助人们处理事务和决策等更积极目的的资讯与知识。 一、大数据时代对采购和供应链带来的挑战和机遇 1. 大数据时代及其特征 大数据(Big Data)是指所涉及的规模巨大的数据。随着时代的不断进步以及科技的飞速发展，互联网、物联网、移动通讯、管理信息化、电子商务等技术不断相互渗透，并作用到国家、企业和民生的方方面面，今天，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，以及在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助人们处理事务和决策等更积极目的的资讯与知识。 美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。从这些数据每天增加的数量来看，世界目前已进入大数据时代。 大数据时代凸显了数据资源的重要意义。2012年奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业的发展，将“大数据战略”上升为国家战略，将大数据定义为“未来的新石油”，把对数据的占有和控制视为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。2013年，法国政府发布了其《数字化路线图》，列出了将会大力支持的5项战略性高新技术，“大数据”就是其中一项。2012年，日本总务省发布2013年行动计划，明确提出“通过大数据和开放数据开创新市场”。联合国在2012年发布的大数据政务白皮书中指出，大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇。我国也将大数据产业看作为战略性产业，成立了“大数据专家委员会”。在“大数据”2014年十大趋势预测中，包括了数据商品化与数据共享联盟化，大数据生态环境逐步发展等内容。同时，大数据专家委员会预测，2014年大数据在互联网和电子商务、金融(股市预测、金融分析)、健康医疗(流行病监控和预测等)、生物信息、制药等方面将会有令人瞩目的应用。 大数据时代是大数据价值充分发挥的时代。据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB），年增67％。世界上每分钟产生1700TB 的数据，但是吸引我们的不仅仅是这个庞大的数字本身，而是我们如何利用

阿里大数据计算服务MaxCompute-DataHub服务

大数据计算服务MaxCompute Datahub服务

Datahub服务 MaxCompute DataHub Service(DHS)是一个 MaxCompute 的内建服务，使用RESTful接口向用户提供实时数据的发布(Publish)和订阅(Subscribe)的功能。用户可以将数据记录(Record)，通过DHS的某个"数据通道"(Shard)写入到 MaxCompute 的表中，数据通道的数量由用户指定。写入成功后，用户可以通过订阅接口实时读到写入的数据。由于不用创建 MaxCompute 任务(Task)， DHS可以提供给用户较高的QPS(Query Per Second)和较大的吞吐量。 备注：目前 DataHub 已处于维护状态，不再接入新用户。后续 DataHub 会成为一款阿里云的独立产品，相关信息请关注阿里云官方通告。 DHS上可订阅的数据仅会被保存7天，但所有的数据会被系统自动增量复制到 MaxCompute 表中，参与后续的离线作业计算。 如下图所示，我们对DHS的工作流程做简要介绍： 用户将需要上传的数据放入pack中，并指定将这个pack中的数据通过某一路通道(Shard)上传至DHS。请注意，同一个pack中的记录必须属于同一个表分区(partition)。在DHS中，同一个Shard下数据按照上传时间严格有序，且有可能会包含不同Partition的数据。在上图示例中，相同颜色的pack表示partition值相同。 DHS上的在线数据会被增量复制到 MaxCompute 的离线数据中。目前，离线数据仅供离线作业处理，用户可以通过DHS提供的接口检查DHS到 MaxCompute 的数据同步状态。

供应链数据化管理指标

供应链数据化管理 一、采购数据统计和分析 （一）采购产品月份、年份报表统计、分析，掌握采购业绩情况。 (二) 产品 ABC 分类 1. 将主产品和辅助产品等按采购金额比重分成 ABC 三类, 求出关键物资、重点物资, 进行重点管理：重点产品、核心零件考虑设置安全库存。 2. 按材料成分或性能分类, 如: 塑料类、纸品类、竹制品类等, 确定资源市场的类型性质。 （三）通过需求分析，制定采购计划，实施采购 掌握产品周期、发货在途时间等综合因素，制定采购计划划, 是根据需求品种情况和供应商的情况, 制定出切实可行的采购订货计划, 包括选择供应商、供应品种、具体的订货策略、运输进货策略以及具体的实施进度计划。 二、供应商考核数据分析 (一)产品质量 1．质量合格率为 p, 其公式为: m （合格） p（质量合格率） = ×100% n （抽检数） 2．质量退货率为以公式表示: R（退货次数） 退货率 = ×100% N（到货次数） (二)交货期 交货率可以用准时交货的次数与总交货次数之比来衡量: 准时的次数 交货准时率 = ×100 % 总交货次数 (三)交货量 期内实际完成交货量 按时交货量率 = ×100% 期内应当完成交货量

考核总的供货满足率可以用总供货满足率或总缺货率来描述: 期内实际完成供货量 总供货满足率 = ×100 % 期内应当完成供货总量 期内实际未完成供货量 总缺货率= ×100 % 期内应当完成供货总量 (四) 工作质量：考核工作质量, 可以用交货差错率和交货破损率来描述: 期内交货差错量 交货差错率 = ×100 % 期内交货总量 期内交货破损量 交货破损率 = ×100 % 期内交货总量 (五) 价格：考核供应商的价格水平, 可以和市场同档次产品的平均价和最低价进行比较, 分别用市场平均价格比率和市场最低价格比率来表示: 供应商的供货价格 - 市场平均价 平均价格比率= ×100% 市场平均价 供应商的供货价格 - 市场最低价 最低价格比率= ×100% 市场最低价 (六) 进货费用水平：考核供应商的进货费用水平, 可以用进货费用节约率来考核: 本期进货费用 - 上期进货费用 进货费用节约率 = ×100% 上期进货费用 (七) 信用度：信用度主要考核供应商履行自己的承诺。信用度可以用公式来描述: 期内失信的次数 信用度 = ×100 % 期内交货总次数

从阿里巴巴笔试试题看数据分析师的职业要求

以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。 二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。 聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based

method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 其流程如下： （1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心； （2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分； （3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）； （4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。 优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<