供应链数据的描述性分析
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Jacek Piwkowski 4,Ewelina Jurczak 5摘要:目的:该研究的目的是对供应链数据进行描述性分析,其目的是揭示可以为战略决策提供依据的模式和关系。设计/方法论/方法:通过17列(11个分类和6个数值变量)进行了200列观察的数据集,经过精心分析。分析包括代表客户标识符,销售日期,交易价值,折扣,货币和地理细节的变量。数据预处理可确保不存在丢失值或重复项,从而提供了随后分析的鲁棒性。采用了各种统计工具和可视化技术,包括直方图和相关矩阵,以阐明数据的特征。发现:数据集中的关键发现揭示了交易的净值和总值之间的鲁棒线性关系。同时,有序的数量显示了与总价值的非线性关系。高浓度水平在地理位置和客户活动中被注意,大多数交易发生在特定地点和数量有限的客户中。数据还表现出许多独特的产品标识符和描述值,表明供应链中的项目范围不同。实际含义:该研究为供应链优化提供了可行的见解。认识到交易价值和客户地理的模式可以指导物流,库存管理和目标营销中的战略决策。此外,了解产品多样性和销售集中度可以告知供应商谈判和风险管理。独创性/价值:该研究通过应用全面的描述性分析来揭示固有的数据模式,从而为供应链管理领域做出了贡献。它唯一结合了各种分析技术,可以将有意义的见解与直接实用应用一起,尤其是在提高供应链操作和客户细分策略的效率方面。关键字:供应链,描述性分析,数据分析。

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