库存数据可视化分析按这个做,赚大了!

今天我们来看一张库存数据可视化分析驾驶舱,全面了解库存资金占用情况,物料周转情况,库存趋势情况、以及占库存金额最高的商品有哪些等。

为更好地实现以上效果,并且增强报表的可读性、易读性,我们采用了按分析场景选用了不同的数据可视化图表,做了五个部分的数据可视化分析。
在这里插入图片描述
第一部分:关键库存指标计算与预警

1、库存期末金额以及上月期末金额、期末金额环比、上年期末金额、期末金额同比,双击可钻取到相关报表;

2、周转次数以及上月、环比、上年、同比;双击可钻取到相关报表;

3、周转天数同环比以及上月周转次数、周转次数环比、上年周转次数、周转次数同比;双击可钻取到相关报表。

开门见山展示关键指标,让企业运营决策者心中有数,而颜色预警功能标红的指标则在提醒运营决策者关注该指标,分析原因,解决问题。相当于直接将数据中隐藏的问题给直接抛了出来。

第二部分:库存结构和库龄结构分析

1、组织库存结构分析:哪个组织的库存多,一目了然,有助于合理评估各组织库存占比,避免出现库存结构失衡。

2、物料库存结构分析:哪个物料库存多,肉眼可见,有助于了解不同物料的库存占比以及占比差距,合理平衡物料库存结构,避免库存结构失衡。

3、库龄结构分析:让企业运营决策迅速了解各个库龄的占比,合理评估库龄结构合理性,有意识地控制结构均衡,避免库存过长造成商品贬值、增加库存成本等。

第三部分:仓库的库存金额与数量分析

分析展示各个仓库的库存期末金额、库存期末数量。可与库龄结构、近12个月收发寸趋势联动分析,进而直观地看到各个仓库的库龄结构,以及12个月依赖的库存期末金额、上年库存期末金额、仓库入库金额、仓库出库金额的变化波动曲线。

第四部分:物料库存金额TOP10分析

对库存金额前10的物料进行排序,哪个物料库存金额最大,哪个小,差距有多大,都看得明明白白。

可与库龄结构、近12个月收发寸趋势联动分析,进而直观地看到各个物料的库龄结构,以及12个月依赖的库存期末金额、上年库存期末金额、仓库入库金额、仓库出库金额的变化波动曲线。

第五部分:近12个月收发存趋势分析

分析展现了近12个月的库存期末金额、上年库存期末金额、仓库入库金额、仓库出库金额趋势波动曲线。

除第一部分的关键指标计算展示外,其余部分都增加了联动分析功能,这就意味着运营决策者可以一层一层联动分析,层层细分下来,直观地看到不同组织下,不同分组物料下,库存金额最高产品的库龄结构,趋势波动等,还可看到具体分布在哪些仓库,库存期末金额、库存期末数量。

报表来源:奥威BI标准方案

制作软件:奥威BI软件

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/573430.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Esko Ukkonen: On-line Construction of Suffix Trees

Esko Ukkonen: On-line Construction of Suffix Trees 文章目录 Esko Ukkonen: On-line Construction of Suffix Trees一、后缀树的概念及应用【详见刘方州同学报告】1.1 字典树 Trie1.2 后缀树 Suffix Tree2 后缀树的应用 二、朴素后缀树构造方法及问题三、线性时间内后缀树在…

使用 pytorch训练自己的图片分类模型

如何自己训练一个图片分类模型,如果一切从头开始,对于一般公司或个人基本是难以实现的。其实,我们可以利用一个现有的图片分类模型,加上新的分类,这种方式叫做迁移学习,就是把现有的模式知识,转…

【智能算法】金豺优化算法(GJO)原理及实现

目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献 1.背景 2022年,N Chopra等人受到金豺狩猎行为启发,提出了金豺优化算法(Golden Jackal Optimization, GJO)。 2.算法原理 2.1算法思想 GJO 模拟金豺协同狩猎…

20240425在Ubuntu20.04下检测HDD机械硬盘

20240425在Ubuntu20.04下检测HDD机械硬盘 2024/4/25 14:28 百度:免费 HDD 机械硬盘坏道检测 ubuntu HDD机械硬盘 坏道检测 https://blog.csdn.net/anny0001/article/details/136001767 ubuntu 坏道扫描 Mystery_zero 已于 2024-02-02 22:20:46 修改badblocks -b 819…

Exploiting CXL-based Memory for Distributed Deep Learning——论文泛读

ICPP 2022 Paper CXL论文阅读笔记整理 问题 深度学习(DL)正被广泛用于解决不同领域的科学应用中的复杂问题。DL应用程序使用大规模高性能计算(HPC)系统来训练给定的模型,需要消耗大量数据。这些工作负载具有很大的内…

k8s使用calico网络插件时,集群内节点防火墙策略配置方法

前言 我们在内网使用k8s时,有时候需要针对整个集群的节点设置防火墙,阻止一些外部访问,或者是仅允许白名单内的ip访问,传统做法是使用firewall之类的防火墙软件,但是,使用firewall存在如下问题&#xff1a…

Unity inputSystem 读取输入值的方法

1:通过关在 PlayerInput 获取 设置后之后在同意物体上挂载C# 脚本 通过事件获得 2: 生成 C#脚本 通过C# 脚本获得 3:通过回调函数

redis中的缓存穿透问题

缓存穿透 缓存穿透问题: 一般请求来到后端,都是先从缓存中查找数据,如果缓存中找不到,才会去数据库中查询数据。 而缓存穿透就是基于这一点,不断发送请求查询不存在的数据,从而使数据库压力过大&#xff…

python+vue得物文具玩具礼品商城系统flask-django

网站素材:收集好看的素材,然后使用PS做出适合网页尺寸的图片。在需求分析阶段以前期调研结果为基础,理解系统功能、性能、可靠性等要求,采用数据流图、实体联系图、状态转换图、数据字典等给出系统的逻辑模型。在设计阶段&#xf…

【静态分析】静态分析笔记07 - 指针分析基础

参考: 【课程笔记】南大软件分析课程7——指针分析基础(课时9/10) - 简书 -------------------------------------------------------------- 1. 指针分析规则 规则:采用推导形式,横线上面是条件,横线下…

【VTKExamples::Meshes】第十八期 OBBDicer

很高兴在雪易的CSDN遇见你 VTK技术爱好者 QQ:870202403 公众号:VTK忠粉 前言 本文分享VTK样例OBBDicer,并解析接口vtkOBBDicer,希望对各位小伙伴有所帮助! 感谢各位小伙伴的点赞+关注,小易会继续努力分享,一起进步! 你的点赞就是我的动力(^U^)ノ~YO 1. …

GaussDB轻量化运维管理工具介绍

前言 本期课程将从管理平台的架构出发,结合平台的实例管理、实例升级、容灾管理和监控告警的功能和操作介绍,全面覆盖日常运维操作,带您理解并熟练运用GaussDB运维平台完成运维工作。 一、GaussDB 运维管理平台简介 开放生态层 友好Web界面…

解决office2016专业增强版 “你的许可证并非正版,你可能是盗版软件的受害者“

问题描述:安装完office后,用kms已经激活成功,但是一直在上面显示“你的许可证不是正版,并且你可能是盗版软件的受害者,使用正版Office,避免干扰并保护你的文件安全。” 尝试过网上的各种方法都没用,后面发现是用的HEU …

分享:9.3版本无缝导入AVEVA PDMS高版本工程12.0,12.1,E3D

9.3版本可以无缝导入AVEVA PDMS的工程。 UKP3d导入AVEVA PDMS工程的方法 http://47.94.91.234/forum.php?modviewthread&tid163583&fromuid6 (出处: 优易软件-工厂设计软件专家) (从AVEVA PDMS导出时元件和等级的功能我们正做收尾工作,到时可以…

Kafka---总结篇

kafka架构 主要概念 broker: 存储消息的机器 控制器controller (1)使用zookeeper, 除了提供一般的broker功能之外,还负责选举分区首领。通过在zookeepr中创建一个名为 /controller的临时节点称为 controller。每个选出的contro…

百科词条创建要多久成功?

在互联网信息爆炸的时代,百科词条作为权威的知识分享平台,其重要性不言而喻。那么,创建一个百科词条需要多久才能成功呢?创建百科词条是一个相当需要有耐心的工作,接下来伯乐网络传媒就来给大家讲一讲。 一、影响百科词…

node-sass报错如何解决

npm install 安装的时候 报node-sass错误 这个一看就是node版本兼容性导致的问题 node-sass与node版本不匹配 下面是常见的node版本和对应的node-sass版本 解决办法 1.单独安装node-sass npm install node-sass9.0.0 还是报上面的错误!!!&a…

论文笔记:Leveraging Language Foundation Models for Human Mobility Forecasting

SIGSPATIAL 2022 1intro 语言模型POI客流量预测 2 方法 3 实验

Midjourney如何利用quality控制图片质量,让细节更丰富

hello 小伙伴们,我是你们的老朋友——树下,今天分享Midjourney提示词常用参数——quality,通过更给quality的值可以生成质量更好的图片,让细节更丰富,那么这个参数是怎么用的呢?话不多说,直接开…

2014NOIP普及组真题 3. 螺旋矩阵

线上OJ: 一本通:http://ybt.ssoier.cn:8088/problem_show.php?pid1967 背景知识: 螺旋矩阵可以采用模拟的方式生成。就是顺时针四个方向 第1步、是第 1 行,方向为从左到右,数值1。当向右遇到 边界n 或者 格子已填过数…