《高級采購數(shù)據(jù)分析》課件

高級采購數(shù)據(jù)分析歡迎來到高級采購數(shù)據(jù)分析的課程。本課程旨在幫助您掌握利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化采購流程、降低成本、提升效率和管理風(fēng)險的關(guān)鍵技能。通過本課程，您將學(xué)習(xí)如何從海量采購數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，并將其應(yīng)用于實際的采購決策中，從而為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。讓我們一起探索數(shù)據(jù)驅(qū)動采購的奧秘！課程介紹：數(shù)據(jù)驅(qū)動采購決策課程目標(biāo)了解數(shù)據(jù)驅(qū)動采購決策的核心概念和重要性。掌握數(shù)據(jù)分析在采購中的應(yīng)用場景和流程。提升利用數(shù)據(jù)分析工具解決實際采購問題的能力。課程內(nèi)容數(shù)據(jù)收集、清洗、轉(zhuǎn)換、集成和存儲。描述性、診斷性、預(yù)測性和優(yōu)化分析。供應(yīng)商選擇、成本分析、風(fēng)險管理和合同管理。采購績效評估、戰(zhàn)略制定、智能化和自動化。適用人群采購經(jīng)理、采購專員、數(shù)據(jù)分析師、供應(yīng)鏈管理人員以及對數(shù)據(jù)驅(qū)動采購感興趣的人員。采購數(shù)據(jù)分析的重要性1提高效率通過數(shù)據(jù)分析，可以識別采購流程中的瓶頸，優(yōu)化資源配置，提高采購效率，縮短采購周期。2降低成本數(shù)據(jù)分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的成本節(jié)約機會，例如通過供應(yīng)商整合、批量采購等方式降低采購成本。3優(yōu)化決策基于數(shù)據(jù)的決策比依賴經(jīng)驗和直覺更加科學(xué)和可靠，可以減少決策失誤，提高決策質(zhì)量。4控制風(fēng)險通過數(shù)據(jù)分析，可以識別和評估采購過程中的各種風(fēng)險，例如供應(yīng)商風(fēng)險、價格波動風(fēng)險等，并制定相應(yīng)的應(yīng)對策略。數(shù)據(jù)分析在采購中的應(yīng)用場景供應(yīng)商管理評估供應(yīng)商績效，選擇最佳供應(yīng)商，優(yōu)化供應(yīng)商關(guān)系，降低供應(yīng)商風(fēng)險。成本控制分析采購成本結(jié)構(gòu)，識別成本驅(qū)動因素，制定成本控制策略，降低采購總成本。合同管理分析合同條款，優(yōu)化合同條款，提高合同履行率，降低合同風(fēng)險。風(fēng)險管理識別采購風(fēng)險，評估風(fēng)險影響，制定風(fēng)險應(yīng)對策略，降低采購風(fēng)險。采購數(shù)據(jù)分析的流程概述數(shù)據(jù)收集收集內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)源，包括采購訂單、合同、供應(yīng)商信息、市場價格等。數(shù)據(jù)清洗處理缺失值、糾正錯誤數(shù)據(jù)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)分析運用各種數(shù)據(jù)分析方法，例如描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和優(yōu)化分析。數(shù)據(jù)可視化使用圖表、儀表盤等工具，將分析結(jié)果可視化，方便理解和溝通。決策支持基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為采購決策提供支持，優(yōu)化采購策略。數(shù)據(jù)收集：內(nèi)部數(shù)據(jù)源采購訂單采購訂單是采購活動的核心記錄，包含物料、數(shù)量、價格、交貨日期等信息。合同合同記錄了采購雙方的權(quán)利和義務(wù)，包含價格、質(zhì)量、交貨條件、付款方式等信息。供應(yīng)商信息供應(yīng)商信息包括供應(yīng)商名稱、地址、聯(lián)系方式、資質(zhì)認(rèn)證等信息。庫存信息庫存信息包括物料庫存量、庫存成本、庫存周轉(zhuǎn)率等信息。數(shù)據(jù)收集：外部數(shù)據(jù)源1市場價格市場價格反映了物料的供求關(guān)系，可以從行業(yè)報告、價格指數(shù)等渠道獲取。2行業(yè)報告行業(yè)報告提供了行業(yè)發(fā)展趨勢、競爭格局、技術(shù)發(fā)展等信息。3經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)包括GDP、通貨膨脹率、利率等，可以影響采購成本和需求。4新聞資訊新聞資訊可以提供突發(fā)事件、政策變化等信息，可能對采購活動產(chǎn)生影響。數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值刪除缺失值如果缺失值較少，且對分析結(jié)果影響不大，可以直接刪除包含缺失值的記錄。填充缺失值可以使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計量填充缺失值，也可以使用回歸模型預(yù)測缺失值。不處理缺失值某些數(shù)據(jù)分析方法可以處理缺失值，例如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。數(shù)據(jù)清洗：糾正錯誤數(shù)據(jù)1識別錯誤數(shù)據(jù)可以使用數(shù)據(jù)校驗規(guī)則、異常值檢測等方法識別錯誤數(shù)據(jù)。2糾正錯誤數(shù)據(jù)可以手動糾正錯誤數(shù)據(jù)，也可以使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則自動糾正錯誤數(shù)據(jù)。3記錄糾正過程記錄錯誤數(shù)據(jù)的糾正過程，方便追溯和審計。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式日期格式轉(zhuǎn)換將不同的日期格式統(tǒng)一為標(biāo)準(zhǔn)日期格式，例如YYYY-MM-DD。1單位轉(zhuǎn)換將不同的計量單位統(tǒng)一為標(biāo)準(zhǔn)計量單位，例如千克、米等。2貨幣轉(zhuǎn)換將不同的貨幣單位統(tǒng)一為標(biāo)準(zhǔn)貨幣單位，例如人民幣、美元等。3文本格式轉(zhuǎn)換將不同的文本格式統(tǒng)一為標(biāo)準(zhǔn)文本格式，例如大小寫轉(zhuǎn)換、去除空格等。4數(shù)據(jù)集成：整合多源數(shù)據(jù)1數(shù)據(jù)抽取從不同的數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將抽取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。3數(shù)據(jù)加載將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖中。數(shù)據(jù)存儲：數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、時變的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)湖是一個集中存儲各種原始數(shù)據(jù)的存儲庫，可以存儲結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。選擇標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)倉庫適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或需要靈活數(shù)據(jù)分析的場景。數(shù)據(jù)可視化：選擇合適的圖表柱狀圖用于比較不同類別的數(shù)據(jù)。折線圖用于展示數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢。餅圖用于展示各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例。散點圖用于展示兩個變量之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)可視化：Tableau的應(yīng)用Tableau簡介Tableau是一款強大的數(shù)據(jù)可視化工具，可以快速創(chuàng)建交互式儀表盤和報告。Tableau優(yōu)勢易于使用、功能強大、支持多種數(shù)據(jù)源、具有良好的交互性。Tableau應(yīng)用采購支出分析、供應(yīng)商績效分析、合同履行情況分析等。數(shù)據(jù)可視化：PowerBI的應(yīng)用PowerBI簡介PowerBI是微軟推出的一款商業(yè)智能工具，可以用于數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)分析。PowerBI優(yōu)勢易于使用、與微軟產(chǎn)品集成、價格合理、支持多種數(shù)據(jù)源。PowerBI應(yīng)用采購支出分析、供應(yīng)商績效分析、合同履行情況分析等。描述性分析：采購支出分析原材料零部件服務(wù)辦公用品采購支出分析可以幫助了解采購支出的結(jié)構(gòu)，識別主要的支出類別，為成本控制提供依據(jù)。例如，上圖顯示原材料支出占比最高，可以重點關(guān)注原材料的采購成本控制。描述性分析：供應(yīng)商績效分析供應(yīng)商交貨及時率質(zhì)量合格率價格競爭力A公司95%98%高B公司90%95%中C公司85%90%低供應(yīng)商績效分析可以幫助評估供應(yīng)商的交貨及時率、質(zhì)量合格率、價格競爭力等指標(biāo)，為供應(yīng)商選擇和優(yōu)化提供依據(jù)。例如，上表顯示A公司的各項指標(biāo)均較高，可以作為優(yōu)先選擇的供應(yīng)商。描述性分析：合同履行情況分析1合同履行率統(tǒng)計合同的履行率，了解合同的執(zhí)行情況。2逾期合同識別逾期合同，分析逾期原因，采取措施避免逾期。3變更合同分析合同變更的原因和影響，優(yōu)化合同管理流程。4索賠合同分析索賠合同的原因和金額，降低索賠風(fēng)險。診斷性分析：根源分析方法5Whys連續(xù)追問“為什么”，直到找到問題的根本原因。魚骨圖從人、機、料、法、環(huán)等角度分析問題的原因。帕累托圖識別導(dǎo)致問題的主要因素，集中精力解決關(guān)鍵問題。診斷性分析：發(fā)現(xiàn)問題的原因供應(yīng)商交貨延誤可能原因是供應(yīng)商生產(chǎn)能力不足、物流運輸問題、原材料供應(yīng)問題等。采購價格上漲可能原因是市場供求關(guān)系變化、原材料價格上漲、匯率波動等。合同糾紛可能原因是合同條款不明確、雙方理解不一致、合同履行不到位等。質(zhì)量問題可能原因是供應(yīng)商生產(chǎn)工藝問題、原材料質(zhì)量問題、檢驗標(biāo)準(zhǔn)不嚴(yán)格等。預(yù)測性分析：需求預(yù)測模型時間序列模型基于歷史需求數(shù)據(jù)，預(yù)測未來需求，例如ARIMA模型、指數(shù)平滑模型等?；貧w模型基于影響需求的因素，預(yù)測未來需求，例如線性回歸模型、多元回歸模型等。機器學(xué)習(xí)模型基于復(fù)雜的算法，預(yù)測未來需求，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機模型等。預(yù)測性分析：價格預(yù)測模型價格預(yù)測模型可以幫助預(yù)測未來價格走勢，為采購決策提供依據(jù)。例如，上圖顯示價格呈上漲趨勢，可以考慮提前采購或鎖定價格。預(yù)測性分析：風(fēng)險預(yù)測模型1識別風(fēng)險因素識別影響采購風(fēng)險的因素，例如供應(yīng)商財務(wù)狀況、市場波動等。2評估風(fēng)險概率評估各種風(fēng)險因素發(fā)生的概率。3預(yù)測風(fēng)險等級根據(jù)風(fēng)險概率和影響程度，預(yù)測風(fēng)險等級。優(yōu)化分析：線性規(guī)劃在采購中的應(yīng)用問題描述在滿足需求的前提下，如何以最小的成本采購不同供應(yīng)商的物料。模型構(gòu)建建立線性規(guī)劃模型，確定目標(biāo)函數(shù)（最小化成本）和約束條件（滿足需求、供應(yīng)商產(chǎn)能等）。求解模型使用線性規(guī)劃求解器求解模型，得到最優(yōu)的采購方案。優(yōu)化分析：整數(shù)規(guī)劃在采購中的應(yīng)用問題描述在滿足需求的前提下，如何選擇最佳的供應(yīng)商組合，使得采購成本最低。模型構(gòu)建建立整數(shù)規(guī)劃模型，確定目標(biāo)函數(shù)（最小化成本）和約束條件（滿足需求、供應(yīng)商數(shù)量等）。求解模型使用整數(shù)規(guī)劃求解器求解模型，得到最優(yōu)的供應(yīng)商組合。供應(yīng)商選擇：數(shù)據(jù)驅(qū)動的供應(yīng)商評估1確定評估指標(biāo)根據(jù)采購需求和戰(zhàn)略目標(biāo)，確定供應(yīng)商評估指標(biāo)，例如價格、質(zhì)量、交貨及時率、服務(wù)水平等。2收集供應(yīng)商數(shù)據(jù)收集供應(yīng)商的各項評估指標(biāo)數(shù)據(jù)，可以從內(nèi)部系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)庫、供應(yīng)商問卷等渠道獲取。3計算供應(yīng)商評分根據(jù)評估指標(biāo)和權(quán)重，計算供應(yīng)商的綜合評分。4選擇最佳供應(yīng)商根據(jù)供應(yīng)商評分，選擇最佳的供應(yīng)商。供應(yīng)商選擇：構(gòu)建供應(yīng)商評分模型評估指標(biāo)權(quán)重評分標(biāo)準(zhǔn)價格30%價格越低，評分越高質(zhì)量30%質(zhì)量合格率越高，評分越高交貨及時率20%交貨及時率越高，評分越高服務(wù)20%服務(wù)水平越高，評分越高構(gòu)建供應(yīng)商評分模型需要確定評估指標(biāo)、權(quán)重和評分標(biāo)準(zhǔn)，并根據(jù)實際情況進(jìn)行調(diào)整。例如，上表顯示價格和質(zhì)量的權(quán)重較高，表明對價格和質(zhì)量的要求較高。成本分析：總擁有成本（TCO）采購價格采購物料的直接成本。運輸成本運輸物料的成本。庫存成本存儲物料的成本。維護(hù)成本維護(hù)物料的成本。處置成本處置物料的成本?？倱碛谐杀荆═CO）是指采購物料的整個生命周期內(nèi)的總成本，包括采購價格、運輸成本、庫存成本、維護(hù)成本和處置成本。通過分析TCO，可以選擇最具成本效益的物料。成本分析：價值工程分析識別功能識別產(chǎn)品或服務(wù)的各項功能。評估價值評估各項功能的價值。尋找替代方案尋找實現(xiàn)相同功能的替代方案，并評估其成本。選擇最佳方案選擇價值最高、成本最低的方案。風(fēng)險管理：識別采購風(fēng)險供應(yīng)商風(fēng)險供應(yīng)商財務(wù)狀況惡化、生產(chǎn)能力不足、質(zhì)量問題等。市場風(fēng)險價格波動、供求關(guān)系變化、技術(shù)進(jìn)步等。合同風(fēng)險合同條款不明確、違約、索賠等。運營風(fēng)險自然災(zāi)害、安全事故、罷工等。風(fēng)險管理：評估風(fēng)險的影響風(fēng)險類型發(fā)生概率影響程度供應(yīng)商破產(chǎn)低高價格上漲中中合同糾紛高低評估風(fēng)險的影響需要考慮風(fēng)險發(fā)生的概率和影響程度，并根據(jù)實際情況進(jìn)行調(diào)整。例如，上表顯示供應(yīng)商破產(chǎn)的發(fā)生概率較低，但影響程度較高，需要重點關(guān)注。風(fēng)險管理：制定風(fēng)險應(yīng)對策略風(fēng)險規(guī)避避免承擔(dān)風(fēng)險，例如選擇信譽良好的供應(yīng)商。1風(fēng)險轉(zhuǎn)移將風(fēng)險轉(zhuǎn)移給第三方，例如購買保險。2風(fēng)險緩解降低風(fēng)險發(fā)生的概率或影響程度，例如簽訂長期合同。3風(fēng)險接受接受風(fēng)險，并制定應(yīng)急預(yù)案。4合同管理：合同數(shù)據(jù)分析1分析合同條款分析合同條款，識別潛在的風(fēng)險和機會。2跟蹤合同履行跟蹤合同的履行情況，及時發(fā)現(xiàn)問題。3評估合同績效評估合同的績效，為未來的合同談判提供依據(jù)。合同管理：條款優(yōu)化明確權(quán)利義務(wù)明確雙方的權(quán)利和義務(wù)，避免歧義。細(xì)化違約責(zé)任細(xì)化違約責(zé)任，提高違約成本。完善爭議解決機制完善爭議解決機制，降低爭議解決成本。采購績效評估：關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）KPI定義目標(biāo)采購成本降低率采購成本的降低幅度5%供應(yīng)商交貨及時率供應(yīng)商按時交貨的比例95%質(zhì)量合格率物料質(zhì)量合格的比例98%關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）是衡量采購績效的重要工具，可以幫助評估采購活動的效率和效果。例如，上表顯示采購成本降低率的目標(biāo)是5%，需要采取措施降低采購成本。采購績效評估：平衡計分卡財務(wù)關(guān)注采購活動對財務(wù)的影響，例如采購成本降低率、投資回報率等?？蛻絷P(guān)注采購活動對客戶的影響，例如交貨及時率、質(zhì)量合格率等。內(nèi)部流程關(guān)注采購活動的內(nèi)部流程，例如采購周期、合同履行率等。學(xué)習(xí)與成長關(guān)注采購團(tuán)隊的學(xué)習(xí)與成長，例如員工滿意度、技能提升等。平衡計分卡從財務(wù)、客戶、內(nèi)部流程和學(xué)習(xí)與成長四個角度評估采購績效，可以全面了解采購活動的優(yōu)勢和劣勢。采購戰(zhàn)略制定：SWOT分析優(yōu)勢（Strengths）采購團(tuán)隊的優(yōu)勢，例如專業(yè)技能、經(jīng)驗豐富等。劣勢（Weaknesses）采購團(tuán)隊的劣勢，例如流程不完善、信息化程度低等。機會（Opportunities）外部環(huán)境提供的機會，例如市場增長、技術(shù)進(jìn)步等。威脅（Threats）外部環(huán)境帶來的威脅，例如競爭加劇、政策變化等。采購戰(zhàn)略制定：波特五力模型供應(yīng)商議價能力供應(yīng)商對采購方的議價能力。購買者議價能力購買者對供應(yīng)商的議價能力。新進(jìn)入者的威脅新進(jìn)入者對現(xiàn)有市場的威脅。替代品的威脅替代品對現(xiàn)有產(chǎn)品的威脅。行業(yè)競爭行業(yè)內(nèi)現(xiàn)有企業(yè)的競爭程度。波特五力模型可以幫助分析行業(yè)競爭格局，為采購戰(zhàn)略制定提供依據(jù)。采購智能化：人工智能在采購中的應(yīng)用智能尋源利用人工智能技術(shù)自動搜索和評估潛在的供應(yīng)商。智能合同管理利用人工智能技術(shù)自動分析和管理合同。智能風(fēng)險管理利用人工智能技術(shù)自動識別和評估采購風(fēng)險。智能需求預(yù)測利用人工智能技術(shù)預(yù)測未來需求。采購智能化：機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用供應(yīng)商績效預(yù)測利用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測供應(yīng)商未來的績效。價格預(yù)測利用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測未來價格走勢。欺詐檢測利用機器學(xué)習(xí)模型檢測采購欺詐行為。異常檢測利用機器學(xué)習(xí)模型檢測異常的采購行為。采購自動化：RPA在采購中的應(yīng)用1自動生成采購訂單根據(jù)庫存水平和需求預(yù)測，自動生成采購訂單。2自動匹配發(fā)票自動匹配發(fā)票和采購訂單。3自動處理付款自動處理付款請求。案例分析：某公司采購支出優(yōu)化案例問題采購支出過高，成本控制效果不佳。解決方案通過數(shù)據(jù)分析，識別主要的支出類別，并采取措施降低成本，例如供應(yīng)商整合、批量采購等。結(jié)果采購支出降低10%，成本控制效果顯著。案例分析：某公司供應(yīng)商績效提升案例問題供應(yīng)商交貨不及時，質(zhì)量不穩(wěn)定。解決方案通過數(shù)據(jù)分析，評估供應(yīng)商績效，并與供應(yīng)商溝通改進(jìn)措施。對于績效不佳的供應(yīng)商，進(jìn)行淘汰或更換。結(jié)果供應(yīng)商交貨及時率提高5%，質(zhì)量合格率提高3%。案例分析：某公司風(fēng)險管理實踐案例問題供應(yīng)商發(fā)生財務(wù)危機，導(dǎo)致供應(yīng)中斷。解決方案通過數(shù)據(jù)分析，識別潛在的供應(yīng)商風(fēng)險，并制定應(yīng)急預(yù)案。在供應(yīng)商發(fā)生財務(wù)危機時，及時啟動備用供應(yīng)商。結(jié)果避免了供應(yīng)中斷，保障了生產(chǎn)的正常運行。數(shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)訪問控制身份認(rèn)證驗證用戶的身份。1權(quán)限管理控制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限。2審計跟蹤記錄用戶對數(shù)據(jù)的訪問行為。3數(shù)據(jù)安全：數(shù)據(jù)加密技術(shù)對稱加密使用相同的密鑰進(jìn)行加密和解密，例如AES。非對稱加密使用不同的密鑰進(jìn)行加密和解密，例如RSA。哈希算法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為固定長度的哈希值，用于驗證數(shù)據(jù)的完整性，例如SHA256。數(shù)據(jù)治理：數(shù)據(jù)質(zhì)量管理1定義數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)定義數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、一致性和及時性等標(biāo)準(zhǔn)。2監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量定期監(jiān)控數(shù)據(jù)質(zhì)量，識別數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。3修復(fù)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題修復(fù)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，例如處理缺失值、糾正錯誤數(shù)據(jù)等。4持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)治理：元數(shù)據(jù)管理1收集元數(shù)據(jù)收集關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)描述等。2存儲元數(shù)據(jù)將元數(shù)據(jù)存儲在元數(shù)據(jù)倉庫中。3使用元數(shù)據(jù)使用元數(shù)據(jù)來理解、管理和使用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倫理：數(shù)據(jù)使用的道德規(guī)范尊重隱私保護(hù)個人隱私，避免濫用個人數(shù)據(jù)。公平公正公平公正地使用數(shù)據(jù)，避免歧視。透明可信透明可信地使用數(shù)據(jù)，讓用戶了解數(shù)據(jù)的使用方式。團(tuán)隊建設(shè)：數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊的構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析、模型構(gòu)建和算法開發(fā)。數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集、清洗、轉(zhuǎn)換和存儲。業(yè)務(wù)分析師負(fù)責(zé)理解業(yè)務(wù)需求，并將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)分析需求。構(gòu)建數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊需要不同技能的人才，例如數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和業(yè)務(wù)分析師。團(tuán)隊成員需要具備良好的溝通和協(xié)作能力。團(tuán)隊建設(shè)：培訓(xùn)與技能提升數(shù)據(jù)分析技能統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等。數(shù)據(jù)可視化技能Tableau、PowerBI等。編程技能Python