1、采购数据：通过分析采购数据，企业可以了解供应商的交货周期、价格波动、质量等情况，评估供应商的可靠性和成本效益。物流数据：通过分析物流数据，企业可以了解运输时间、运输成本、运输效率等信息，优化运输路线和运输方式。
2、供应商业绩分析：通过对供应商的交易历史进行数据挖掘和分析，了解供应商的业绩表现，比如交货准时率、质量稳定性、售后服务等方面的情况。供应商风险分析：通过对供应商资质、信誉、交易记录等方面进行分析和评估，识别出潜在的供应商风险，打好风险预防的基础。
3、仓库面积利用率是仓库可利用面积与仓库建筑总面积的比率。仓库面积利用率是衡量仓库利用程度的重要指标，是反映仓库管理工作水平的主要经济指标之一。 （5）仓库容量利用率。仓库容量利用率是库存商品实际数量或容积与仓库应存放数量或容积的比率。仓库容量量利用率越高，代表库房实用面积利用率越高。 （6）库存准确性。
采购数据：通过分析采购数据，企业可以了解供应商的交货周期、价格波动、质量等情况，评估供应商的可靠性和成本效益。物流数据：通过分析物流数据，企业可以了解运输时间、运输成本、运输效率等信息，优化运输路线和运输方式。
供应链数据分析是通过收集、整理和分析供应链中的数据，以获得洞察和决策支持的过程。以下是进行供应链数据分析的一般步骤：明确分析目标： 确定你希望从供应链数据中获得什么信息，比如成本优化、生产效率提升、库存管理等。数据收集： 收集供应链中涉及的各种数据，包括采购、生产、物流、库存等方面的数据。
描述性统计分析：使用描述性统计量（例如平均数、中位数、标准差等）对数据进行总结和描述，以了解供应链管理问题的整体情况。 相关性分析：通过计算变量之间的相关系数，了解不同变量之间的关系以及它们对供应链管理问题的影响程度。
供应链数据分析是一种使用统计和数据科学技术来分析供应链数据以获得洞察和决策支持的方法。
供应链金融服务数据分析有以下：订单数据：包括订单数量、金额、时间等，用于分析供应链中的交易情况和趋势，以便更好地安排融资和风险管理。库存数据：包括原材料、在制品、产成品等库存数量和价值，用于分析供应链中的库存水平和价值，以便更好地管理库存和优化资金流动。
选择分析方法： 根据分析目标选择合适的数据分析方法，比如描述性统计、趋势分析、预测模型、网络分析等。数据探索性分析： 进行数据探索，发现数据中的模式、趋势和异常情况，以帮助理解供应链中的问题和机会。
数据收集：首先，收集与供应链智能营销相关的数据。这可能包括销售数据、库存数据、物流数据、客户数据等。数据可以来自各种渠道和系统，如销售记录、企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，以去除重复、缺失或不准确的数据。
进行供应链数据分析需要以下几个步骤： 数据收集：收集与供应链相关的数据，包括产品、原材料、库存、运输、销售等。 数据清理和准备：对数据进行清洗，去除重复、异常、无效数据等，并对数据进行归一化和标准化处理。 数据可视化：使用图表和统计方式将数据可视化，以便更好地分析和理解。