产品与服务数据分析与商业智能
看清货怎么动、利润从哪来、哪里需要处理。
怎么做到的
统一成一份数据
表格、数据库和系统导出的数据汇到一起。
先确认每个数的口径
再确认数据能不能支持答案。
各产品毛利目标 25%
ABCDE
报表直接回答问题
看清货怎么动、利润从哪来、哪里要处理。
仅作示意，名称和数字均为虚构。
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把表格、数据库和业务系统导出的数据统一起来。先和你的团队确认每个数字的口径，再搭可重复运行的报表和看板。工具可以包括 SQL、Python 和你已有的报表平台，按任务选择。
过往项目包括为加拿大建材分销商清洗 20 年的销售与库存记录，以及整理配送 CSV、写入业务规则、自动计算和分析趋势。仓储项目把出入库与装载记录连起来。这些项目由加拿大公司交付。
例如：哪些商品积压太久？入库、出库和结存能不能对上？按约定成本核算，哪个产品或渠道的毛利更好？这个月的销售和去年同期相比怎样？先确认数据能不能支持答案。
需要用自然语言提问时，AI 把问题转换为受控的只读查询，由数据库计算。答案附上来源和假设。先提供一份样本数据和一个要解决的决策问题，做小范围试点，再逐步扩展。
包含什么
库存与仓储运营
按商品核对入库、出库、退货和结存，标出缺失记录、积压商品和异常变动。
财务与毛利分析
按确认的成本、费用和分摊规则核对渠道数据、计算毛利，异常交给财务复核。
销售与采购分析
比较产品、客户和季节性趋势，结合历史需求与供应周期评估补货安排。
看板与定期报表
交付约定的看板或报表，定期更新，并检查数据是否完整。
方案优势
计算可追溯
每个汇总数都有确认的规则，能回查原始记录。
适配现有工具
选择团队能维护的工具，交付口径说明和使用文档。
需要你提供
原始导出样本、费率或成本规则，以及已人工核对的一期数据。
交付物
- 原始字段、商品与单位对应表
- 可重复运行的核算与对账报表
- 异常清单及原始记录追溯
验收方式
用未参与配置的一期数据与人工基准核对，解释差异，并重跑同一份输入检查一致性。
案例
从一个小试点开始。
告诉我们要解决的事，我们先判断值不值得做。