数据分析项目案例分析
数据分析案例分析(精选)
数据分析案例分析(精选)数据分析案例分析(精选)数据分析是指通过采集、整理、分析和解释大量数据，从中发掘有价值的信息和洞见，为业务决策提供支持和指导。
在当今信息时代，数据分析在各行各业中广泛应用，成为企业获取竞争优势的关键手段之一。
本文将选取几个典型的数据分析案例，详细阐述其背景、方法和结果，旨在展示数据分析的实际应用。
案例一：电商平台用户行为分析背景：一家电商平台希望通过分析用户的行为数据，提高用户留存率和转化率。
方法：通过对用户的浏览、搜索、购买等行为数据进行分析，构建用户画像，深入了解用户需求和行为习惯。
同时，利用数据挖掘算法，发现用户之间的关联和规律，洞察用户的购物偏好，并对用户做出个性化的推荐和营销。
结果：通过数据分析，该电商平台成功提升了用户留存率和转化率。
根据用户画像的分析结果，平台对不同特征的用户进行了个性化推荐和定制化的营销活动，增加了用户粘性和购买意愿。
同时，通过对用户行为的监测和预测，平台实现了库存的精细管理和供应链优化，提高了运营效率。
案例二：医疗数据分析应用背景：一家医疗机构希望通过数据分析，优化医疗资源配置，提高医疗服务质量。
方法：通过对病历、药品使用、医生操作等数据进行深入分析，发现疾病的发病规律和趋势，洞察不同疾病的高发人群和高发地区。
同时，结合医生的专业知识和临床经验，构建疾病的预测模型，实现对病情的早期预警和干预。
结果：通过数据分析，该医疗机构成功实现了医疗资源的优化配置和病情的早期预警。
根据病情的分析结果，机构对医疗服务进行了精细化的分级管理，确保了资源的有效利用和医疗质量的提高。
同时，通过病情的预测模型，机构成功预警了一些高风险患者，实现了及时救治和病情控制。
案例三：金融风控数据分析背景：一家金融机构希望通过数据分析，降低信用风险和欺诈风险，提高贷款的审批效率。
方法：通过对客户的个人信息、贷款申请历史、还款情况等数据进行分析，构建客户信用评分模型，实现对客户信用状况的评估。
《数据分析实战案例》
《数据分析实战案例》
案例一：互联网电商平台产品优化
一家互联网电商平台想要优化其产品，提升用户体验和购买转化率，通过数据分析解决了这个问题。
首先，分析不同用户的消费水平，对高消费用户给予优惠，提高其满意度和忠诚度；其次，分析用户在商品页面的停留时间和点击次数，了解哪些商品更受欢迎，进行补货或者调整库存；最后，根据用户购买行为的规律，进行精细化推荐和个性化推送，吸引更多用户参与购买，提高购买转化率。
案例二：网络游戏开发
一家游戏开发公司想要开发一款畅销游戏，通过数据分析了解市场需求和玩家习惯，提高游戏品质和玩家满意度。
首先，分析市场竞争对手的游戏特点和优缺点，了解市场需求和用户反馈；其次，通过游戏用户数据分析，了解用户玩法习惯和游戏体验，调整游戏设计和玩法，提高游戏品质；最后，针对不同玩家群体进行差异化推广和营销策略，提高用户黏性和留存率。
案例三：企业运营管理
一家企业想要提高运营效率和质量，通过数据分析实现了智能化管理和决策。
首先，分析企业生产流程和各部门工作效率，精准掌握资源分配和任务安排，提高生产效率和产品质量；其次，通过企业员工信息和绩效数据分析，了解员工优缺点和培训需求，提高员工素质和工作效率；最后，通过企业财务数据分析，了解企业整体经营状况和财务状况，提高财务管理水平和投资决策能力。
综上所述，数据分析已经成为企业发展的必备工具，不仅提高了企业决策的准确性和效率，也帮助企业把握市场机遇和用户需求，实现创新和转型。
但是，数据分析不是一项简单的工作，需要专业技能和全面思维，也需要大量的数据收集、整理和分析。
因此，企业需要拥有数据分析师和数据分析团队，积极探索数据分析的应用和优化，实现企业的长足发展。
大数据分析案例分析
大数据分析案例分析I. 引言如今，数据已经成为各个领域的重要资源。
大型企业和组织每天都会产生海量的数据，因此如何利用这些数据来获取有价值的信息已成为一个重要课题。
在这篇文章中，我们将通过分析两个大数据分析案例来展示大数据分析对于企业和组织的重要性以及它所能带来的巨大利益。
II. 案例一：在线零售商的客户行为分析一家在线零售商想要了解其客户的购买习惯以及他们所关注的产品领域，以此来优化其运营策略。
为了实现这一目标，他们采集了大量的购买记录、浏览历史和客户反馈数据，并利用大数据分析工具来对这些数据进行分析。
首先，他们使用聚类分析来将客户划分为不同的群体。
通过聚类分析，他们发现了一些隐藏在数据背后的规律，比如有些客户更喜欢购买价格较高的奢侈品，而另一些客户则更倾向于购买折扣商品。
这一发现帮助该零售商更有效地进行产品推广和定价策略。
其次，他们利用关联分析来发现商品之间的关联性。
通过分析数据，他们发现一些商品经常同时被购买，比如手机配件和手机壳。
基于这一发现，他们可以通过一揽子的销售策略来推销这些相关商品，从而提高销售额。
最后，他们通过文本挖掘分析客户的反馈数据，以了解客户对于产品的评价和意见。
通过分析这些评论，他们可以及时发现并解决产品质量问题，提高客户满意度。
通过这些大数据分析方法，该在线零售商成功地了解了客户的购物习惯和需求，优化了产品推广和定价策略，并提高了客户满意度和销售额。
III. 案例二：医疗保险公司的风险预测一家医疗保险公司想要通过大数据分析来预测客户的风险程度，从而制定更精确的保险策略。
为了实现这一目标，他们收集了大量的客户健康状况、医疗历史和理赔记录等数据，并利用大数据分析工具进行分析。
首先，他们使用分类模型来预测客户是否存在潜在的健康风险。
通过分析不同变量与客户健康状况之间的关联性，他们可以判断客户的健康风险程度，并据此制定不同的保险策略。
其次，他们利用时间序列分析来预测客户未来可能发生的医疗事件。
2022年数据分析能力提升工程30典型案例
2022年数据分析能力提升工程30典型案例1. 案例一：零售行业销售预测分析背景某零售企业面临销售预测的挑战，需要对历史销售数据进行深入分析，以更准确地预测未来销售趋势，从而指导库存管理和营销策略。
解决方案利用时间序列分析方法，对过去三年的月销售数据进行探索性分析，确定销售趋势和季节性因素。
然后，运用ARIMA模型进行销售预测，并对模型进行优化。
最后，结合实际营销活动和节假日因素，对预测结果进行调整。
成果经过预测，该企业的销售预测准确率提高了20%，有效指导了库存管理和营销策略。
2. 案例二：金融行业客户价值分析背景某金融机构希望了解客户的消费行为和价值，以便进行精准营销和客户关系管理。
解决方案首先，对客户的交易数据进行数据清洗和预处理。
然后，利用关联规则挖掘方法，发现客户消费行为之间的关联关系。
接着，通过聚类分析，将客户划分为不同价值群体。
最后，结合客户的人口统计信息，对客户价值进行分析。
成果通过分析，该金融机构成功识别出高价值客户群体，并制定相应的营销策略，提高了客户满意度和忠诚度。
3. 案例三：制造业生产效率分析背景某制造业企业面临生产效率低的问题，希望通过数据分析找到改进的空间。
解决方案首先，收集企业的生产数据，包括设备运行时间、生产数量、质量缺陷等。
然后，运用统计方法分析数据，找出影响生产效率的关键因素。
接着，对关键因素进行深入分析，找出问题的根源。
最后，提出针对性的改进措施。
成果经过改进，该企业的生产效率提高了15%，降低了生产成本。
......30. 案例三十一：医疗行业疾病预测分析背景某医疗机构希望提前预测疾病的发生，以便及时采取预防和控制措施。
解决方案首先，收集医疗机构的历史病历数据，并进行数据清洗和预处理。
然后，运用机器学习方法，建立疾病预测模型。
接着，对模型进行训练和优化，提高预测准确性。
最后，将预测模型应用于实际业务，为医疗机构提供决策支持。
成果通过预测，该医疗机构成功降低了疾病发生率，提高了医疗服务质量。
大数据分析的实际案例
大数据分析的实际案例数据从来不是孤立的存在，它们背后总是有一个故事，讲述着人们的生活、社会的变迁。
大数据是当今互联网时代的一个重要词汇，它所带来的不仅仅是数据的增量，更是数据的改变和呈现方式的更新。
各个产业领域都在乘风破浪，试图用大数据技术来变革自己的商业模式和服务方式。
下面，我们来看看大数据分析在实际商业中的应用。
案例一：亚马逊的推荐算法在网购时，我们常常耳熟能详的“看了本书的人也看了……”是怎么实现的呢？亚马逊的推荐算法就是一种基于大数据的人工智能算法。
亚马逊通过分析大量的交易和用户数据，来准确地预测用户的购物喜好和需求，并将推荐列表个性化地展现给不同用户。
该算法的好处不仅在于提高了用户购买率，还可以减少商品的滞销和回收，提高了商家品牌的知名度。
案例二：滴滴大数据驱动的智慧出行随着经济的发展，城镇化进程加速，交通拥堵成了日常生活中的一大问题。
滴滴大数据的智慧交通方案的出现，真正为解决这个问题提供了一条可行之路。
滴滴依托庞大的用户交易和位置数据，分析出不同地区的交通拥堵状况，并把这些信息反馈给司机，驾驶员便可根据最佳路径规划进行行驶和接送。
除此之外，滴滴还可以基于用户出行数据和天气状况，预测出车辆需求和交通高峰时间，为用户和司机提供更加便利和高效的交通服务。
案例三：浴室卫浴界的大数据在传统的卫浴行业中，产品的生产和销售往往仅基于人的直觉或者经验，缺乏科学而系统的方法。
以艾美特浴室的实践为例，该公司在产品研发和销售过程中，依托大数据技术开展了深入分析，从产品设计、生产制造、营销策略、服务体系全面提升企业的竞争力。
从智慧生产到智慧物流，从精准营销到售后服务，由此形成了一套完整、科学的数字管理模式，为制造企业实现高质量发展提供了有力保障。
结语大数据分析技术为商业提供了更加精细、便捷、高效的服务，它的应用范围是非常广泛的。
无论是从卫浴企业到交通出行，再到电商购物领域，每一种行业都可以通过大数据技术对自己的业务进行创新和优化。
数据分析实战案例
数据分析实战案例引言数据分析是一门十分重要且日益流行的技能。
无论是企业还是个人，都离不开数据的收集、处理和分析。
通过数据分析，我们能够揭示隐藏在海量数据中的规律和洞见，为决策和问题解决提供有力支持。
本文将介绍几个常见的数据分析实战案例，帮助读者理解数据分析的应用和意义。
案例一：销售数据分析问题背景一家电商公司想要提高其销售业绩，希望通过数据分析找出销售瓶颈并采取相应措施。
数据收集首先，需要收集电商公司的销售数据。
这些数据包括产品名称、销售数量、销售额、销售地区、销售时间等信息。
数据处理接下来，需要对收集到的数据进行处理。
可以使用Excel等工具进行数据清洗、去重和格式化，确保数据的准确性和一致性。
通过对销售数据进行统计和分析，可以揭示出一些有用的信息。
例如，可以计算不同产品的销售量和销售额，找出销售排名前列的产品；可以分析销售地区的数据，找出销售额较高的地区；可以分析销售时间的数据，找出销售旺季和淡季。
通过这些分析结果，可以为制定销售策略和优化供应链提供参考。
结果呈现最后，需要将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来。
可以使用图表、表格、仪表盘等工具将数据呈现出来，使得决策者能够直观地了解销售情况和趋势，做出相应的决策。
案例二：用户行为数据分析问题背景一个社交媒体平台想要提升用户的活跃度，希望通过用户行为数据分析找出影响用户活跃度的因素。
数据收集首先，需要收集社交媒体平台的用户行为数据。
这些数据包括用户访问次数、停留时间、点击率、转发率等信息。
数据处理接下来，需要对收集到的数据进行处理。
可以使用Python等编程语言进行数据清洗、转换和计算，提取有用的特征和指标。
通过对用户行为数据进行统计和分析，可以发现一些有用的规律。
例如，可以分析用户访问次数和停留时间的数据，找出用户活跃度较高的群体；可以分析用户点击率和转发率的数据，找出用户喜欢的内容和关注的话题。
通过这些分析结果，可以为提升用户活跃度制定相应的策略和推荐个性化内容。
数据分析经典案例
数据分析经典案例在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为各行各业不可或缺的一部分。
通过对大数据的挖掘和分析，我们可以发现隐藏在其中的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。
下面，我们将介绍几个经典的数据分析案例，希望能够为大家提供一些启发和思路。
首先，让我们来看一个关于销售数据的案例。
某电商平台在进行销售数据分析时，发现某款产品在某个城市的销量异常突出。
经过深入分析，他们发现这个城市正好是该产品的生产基地，而且该产品在当地有着较高的知名度和口碑。
基于这一发现，电商平台加大了对该城市的市场投入，取得了良好的销售业绩。
其次，我们来看一个关于用户行为数据的案例。
某社交平台在进行用户行为数据分析时，发现一部分用户在注册后很快就流失了。
经过分析，他们发现这部分用户在注册后没有完善个人资料，也没有添加好友或关注其他用户。
基于这一发现，社交平台加强了对新用户的引导和培养，提高了用户的黏性和留存率。
再次，让我们来看一个关于市场营销数据的案例。
某餐饮连锁品牌在进行市场营销数据分析时，发现在某个时间段推出的优惠活动效果非常显著。
经过分析，他们发现这个时间段正好是周末和节假日，而且该活动针对的是家庭消费群体。
基于这一发现，餐饮连锁品牌调整了营销策略，将更多的资源投入到周末和节假日的促销活动中，取得了更好的市场效果。
最后，让我们来看一个关于产品研发数据的案例。
某科技公司在进行产品研发数据分析时，发现一项新技术在市场上受到了较大的关注和需求。
经过分析，他们发现这项新技术可以满足市场对高效能产品的需求，而且具有较高的技术壁垒。
基于这一发现，科技公司加大了对这项新技术的研发投入，推出了更多基于该技术的产品，取得了良好的市场反响。
通过以上几个经典案例的介绍，我们可以看到数据分析在不同领域的应用和作用。
无论是销售数据、用户行为数据、市场营销数据还是产品研发数据，都可以通过深入分析发现其中的规律和趋势，为企业决策提供有力支持。
因此，数据分析已经成为企业不可或缺的利器，希望大家能够重视数据分析，在实践中不断提升数据分析能力，为企业的发展贡献力量。
大数据应用的典型案例和分析
大数据应用的典型案例和分析摘要本文将介绍几个大数据应用的典型案例，并对每个案例进行分析。
这些案例涉及到不同行业，包括零售、金融、医疗等。
通过分析这些案例，我们可以深入了解大数据应用在不同行业中的应用场景、挑战和价值。
1. 零售行业案例一：顾客行为分析在传统零售行业中，顾客行为分析一直是一个重要的课题。
随着大数据技术的发展，零售企业可以收集大量的顾客数据，包括购买历史、浏览记录、社交媒体活动等。
通过对这些数据的分析，零售企业可以更好地了解顾客的行为习惯和偏好，从而优化产品定价和促销策略，提高销售效果。
案例二：供应链优化供应链管理是零售行业中的一个重要环节。
大数据应用可以帮助零售企业实时跟踪物流信息、订单履行情况和库存水平等。
通过对供应链数据的分析，零售企业可以发现潜在的瓶颈和风险，并及时采取措施进行优化，从而提高物流效率和降低成本。
2. 金融行业案例一：信用评估在金融行业中，信用评估是一个关键的业务环节。
传统的信用评估方式主要依靠个人申请表格和信用报告，而大数据技术可以为金融机构提供更全面和准确的信用评估数据。
通过分析个人的消费行为、社交网络活动和其他相关数据，金融机构可以更准确地评估个人的信用风险，从而更好地决策是否给予贷款或者设置利率。
案例二：欺诈检测金融行业中存在着许多欺诈活动，大数据技术可以帮助金融机构更好地检测和预防欺诈行为。
通过分析大量的交易记录、网络活动等数据，金融机构可以发现异常模式和风险指标，及时采取措施阻止欺诈行为的发生。
3. 医疗行业案例一：疾病诊断大数据技术在医疗行业中的应用可以提高疾病诊断的准确性和效率。
通过分析大量的医疗记录、基因数据和其他相关的健康数据，医疗机构可以建立更准确的疾病模型，帮助医生进行疾病的早期诊断和治疗决策，从而提高治疗效果和患者的生存率。
案例二：公共卫生管理大数据技术在公共卫生管理中也发挥着重要作用。
通过分析大量的流行病数据、社交网络数据和移动定位数据，卫生部门可以及时发现和追踪疫情的爆发，制定相应的防控措施，保护公众的健康安全。
数据分析案例分享交流
数据分析案例分享交流在当今数字化的时代，数据已成为企业决策的重要依据。
通过对数据的深入分析，企业能够发现潜在的机会、解决存在的问题，并制定更加科学合理的策略。
下面，我将为大家分享几个不同领域的数据分析案例，希望能给大家带来一些启发。
案例一：电商平台的用户行为分析某知名电商平台想要提高用户的购买转化率和留存率。
他们首先收集了大量的用户数据，包括用户的浏览记录、搜索关键词、购买历史、评价反馈等。
通过对这些数据的分析，他们发现了一些有趣的现象。
比如，大部分用户在浏览商品详情页后的 3 分钟内做出购买决策，如果超过 5 分钟未购买，转化率就会大幅降低。
此外，用户对于商品的评价和晒单对其他用户的购买决策有着重要的影响。
基于这些发现，该电商平台采取了一系列措施。
他们优化了商品详情页的布局和内容，突出关键信息，让用户能够更快地获取所需信息，从而缩短决策时间。
同时，他们鼓励用户进行评价和晒单，并给予一定的奖励，增加了用户的参与度和互动性。
经过一段时间的努力，该电商平台的购买转化率和留存率都有了显著的提升。
案例二：餐饮企业的销售数据分析一家连锁餐饮企业想要优化菜单和提高销售额。
他们收集了各个门店的销售数据，包括菜品的销量、销售额、毛利等。
分析发现，某些菜品虽然销量较高，但毛利较低；而另一些菜品虽然销量较低，但毛利较高。
此外，不同门店的销售情况也存在差异，有些门店的某些菜品特别受欢迎，而在其他门店却销售不佳。
针对这些情况，企业做出了相应的调整。
他们对毛利较低的菜品进行了成本优化或价格调整，提高了整体的盈利能力。
对于销量较低但毛利较高的菜品，他们通过加强推荐和促销活动来提高销量。
同时，根据不同门店的销售特点，调整了菜单的搭配和推荐策略。
这些措施实施后，该餐饮企业的销售额和利润都有了明显的增长。
案例三：社交媒体的用户画像分析某社交媒体平台想要提升用户的活跃度和广告投放效果。
他们通过对用户的基本信息、发布内容、关注关系、互动行为等数据进行分析，构建了详细的用户画像。
数据分析的案例分析
数据分析的案例分析数据分析是一种通过收集、处理和解释数据来提取信息和得出结论的过程。
在当今的信息时代，数据分析在各个领域都起着至关重要的作用。
本文将通过分析一个实际的案例来展示数据分析的应用和效果。
案例背景介绍：我们将以一家电子商务公司为例，该公司销售各种产品，并通过互联网进行销售。
该公司拥有大量的销售数据，包括销售额、销售数量、地理位置、渠道来源等。
我们将利用这些数据进行分析，以帮助公司制定合适的销售策略和决策。
数据采集和准备：为了进行数据分析，首先需要采集和准备数据。
公司使用的销售系统能够自动生成销售数据的报表，我们可以从中提取所需的数据进行分析。
数据准备包括数据清洗、去重、处理缺失值等步骤，以确保数据的准确性和完整性。
数据分析方法和结果：1. 销售趋势分析通过对销售数据进行时间序列分析，我们可以观察到销售额和销售数量的趋势变化。
这有助于我们了解销售业绩的整体情况以及季节性销售波动趋势。
我们可以利用这些信息调整产品上市时间和促销策略，以最大化销售收益。
2. 地理位置分析通过将销售数据与地理信息进行关联，我们可以确定销售热点区域和冷门区域。
对于销售热点区域，我们可以加大宣传力度，增加库存以满足需求；对于冷门区域，我们可以调整销售策略，开拓新的市场。
此外，还可以通过对不同地区的消费者需求进行分析，调整产品组合和定价策略。
3. 用户行为分析通过分析用户购买行为和偏好，我们可以了解用户的需求和兴趣。
例如，我们可以通过购买记录和浏览历史来判断用户对特定产品的喜好以及他们的购买周期。
这有助于我们提供个性化的推荐和定制化的促销活动，提高用户的购买率和忠诚度。
4. 渠道分析通过分析不同销售渠道的销售数据，我们可以评估不同渠道的效果和贡献度。
例如，我们可以比较线上销售和线下销售的比例和趋势，判断是否需要调整渠道资源的投入。
此外，还可以通过与合作伙伴进行数据共享，共同探讨如何优化渠道合作，实现互利共赢。
结论和建议：通过对上述案例的数据分析，我们可以得出以下结论和建议：1. 销售额和销售数量存在明显的季节性波动，公司应根据季节性需求合理安排产品上市时间和促销策略。
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数据分析项目案例分析
一、企业简介
天津鞍钢天铁冷轧薄板有限公司坐落在天津市空港经济区，现具有年产150万吨拥有世界一流的工艺设计和技术装备的冷轧生产线，包括酸洗联轧机组、罩式退火炉、平整机组、重卷机组和连续退火机组，以及热镀锌机组，产品定位在汽车板、高档环保家电板、高档建筑板等。
公司主要产品有冷轧产品、镀锌产品和镀铝锌产品，品种数量近100个，实现了由普通板材到冲压钢、高强钢、专用钢的全面供货；产品成功打入长安、宇通、北汽福田、美菱等数十家知名汽车和家电企业，并出口到欧美多个国家和地区。
目前公司已通过“三个体系”和能源管理体系、TS16949汽车质量管理体系、两化融合管理体系等认证；建立了国家级实验室，获得国家级高新技术企业以及天津市绿色工厂荣誉称号，连续多年被评为天津空港经济区百强企业。
2019年2月18日，德龙集团与天津鞍钢天铁公司顺利完成了管理权的交接，天津鞍钢天铁冷轧薄板有限公司成为了新天钢集团的一员，公司踏上了新的发展征程。
二、项目背景
天津鞍钢天铁冷轧薄板有限公司经过十多年的信息化建设，围绕产销系统MES 和财务管理系统共建设了二十多套业务系统，在ERP+MES基础上，建立了覆盖全部工艺流程的数字化模型，实现了生产流程数据可视化与工艺优化；实施了产品设计与制造集成，达到了从订单-产品工艺设计-到加工制造数字化；建设了覆盖全厂的数据采集监控平台，实现了对物流、能流、物性、资产全流程监控与集成；建立了以点检和故障分析为重点的设备运行预警体系,达到设备故障智能化管理；建立了电商平台（CRM+拍卖平台）和物流管控系统，实现了产品协同 、产业链协同，达到了智能化。
详见公司信息化系统整体应用框架：
2019年混改完成后，集团提出了先算再干，边算边干的低成本运营战略和建设绿色智能工厂的总体目标。
为此，公司决策层急需搞清楚各机组、各规格组距产品的生产明细成本和能源消耗状况，为营销接单和成本考核提供决策支持。
而现有信息系统数据比较分散、公司能源管理系统及ERP中的成本核算子系统已经无法满足明细成本核算及新考核指标的要求。
因此，架构新平台满足新需求，就显得十分迫切和必要。
公司信息管理部经过反复调研对比，最终选择了帆软FineReport 工具，并在帆软专业技术人员的指导下，整合了多源数据，构建了公司成本（能源）分析与展示平台。
三、业务场景
场景一：生产成本明细化
1、痛点/需求
冷轧的生产具有小批量、多品种、微利化的行业特点，公司产销系统中原有的成本子系统无法满足现有明细成本核算的要求，业务存在以下痛点：
•现有的成本核算系统只能核算到产品大类，无法满足决策层——进行明细规格成本的核算的要求，只能依靠手工完成，一般需要4人一周时间才能完成
•成本还原、成本考核指标数据来自多个系统，无法直接获取，只能手工导出EXCLE报表进行分析，效率低下错误率高；还有公司部分系统架构老旧（用友财务U8为2003年实施，宝信产销MES为2007年实施），不能查询和导出数据量大（超过百万行）的困境，只能分多次处理
•手工EXCLE报表数据无法做到数据实时共享和移动办公。
2、解决过程
通过FineReport 工具构建了统一的数据平台，整合了多源数据，将来自用友财务U8、宝信产销MES、物料采购、工资管理、能源管理（EMS）等系统的数据进行了标准统一，实现了多个套表的自动计算和图形化展示；通过对月财务账面成本报表细化、规格成本细化核算、成本还原的单工序和全工序细化核算来实现企业成本清晰化和可视化，并对生产经营提供决策支持。
具体做法如下：
（1）成本还原步骤化。
通过将各产线产品成本按核算步骤还原至最初产线的原料成本。
为下一步工序成本核算和规格明细成本核算奠定基础。
（2）规格成本细化核算。
通过规格成本明细化核算，企业能搞清楚明细规格产品的生产加工成本，为企业的原料采购、生产加工安排提供决策参考。
（3）规格毛利核算清晰化。
通过获取原料单价、工序成本、工资、折旧等信息，经过核算可提供每个规格产品的边际利润，为企业营销部门的市场接单提供数据支持。
（4）成本考核体系化。
各产线成本考核细化核算融入到信息化系统中，通过还原各工序指标价格、本工序实际消耗量等情况核算出各工序的可控成本，使报表使用者一目了然，各产线也明晰了自有的成本情况。
为下一步企业降低成本指明了努力的方向。
（5）指标数据移动化。
搭建移动应用，开发手机端和PC端同步的产品成本指标报表，使管理人员随时通过手机能够关注产品生产成本，即使在疫情期间，也能很好进行成本管控。
3、价值
（1）解决了多个信息化系统的数据过于分散，难以有效利用的问题。
轻松整合多源数据，形成全局数据视野，实现企业数据化智慧运营。
（2）在疫情初期，项目组根据公司疫情期部分人员不能及时入厂的囧境，结合管理部门的需求，及时开发了手机端和PC端同步的管理报表，搭建了企业专属的移动数据应用，通过手机办公并组织生产，提升了效率，增强了财务数据分析及成本管控的综合能力，助力了企业低成本运营战略的成功落地。
（3）手工情况下成本还原和成本考核明细报表一般在每月15号左右才能全部完成，还存在数据错误反复修改的情况，平台应用后月成本明细报表在每月5号前全部生成，而且数据准确，时间上压缩了10天左右，准确性提升好几倍，大大降低员工劳动强度。
（4）协助企业搞清楚了各规格组距产品明细成本、规格毛利，以酸轧为例，2020年1-6月相比19年成本降幅为6.6%，吨钢成本每吨降低了12.28元。
这些数据为营销部门小批量多品种接单的科学决策提供了数据支撑。
场景二：能源消耗可视化，管理精细化
1、痛点/需求
钢铁企业是能耗大户，能耗占生产成本30%-40%，推进企业低成本运营战略的实施和绿色工厂的达标建设，降低企业生产成本，能耗的管控是首要重点指标之一，实现能源的高标准利用，走绿色、低碳、循环的可持续的发展道路也是增强企业市场竞争力的重要内容。
公司现有能源管理系统(EMS)通过与现场各个基础自动化系统及智能仪表进行数据采集，能够有效的获取公司各机组生产环节的电能、气、水等能耗数据，但能源精细化分析所需的原辅料消耗数据、物料产出数据、检化验数据以及设备运行状态等数据，需要从其他业务系统中获取，受管理平台的限制，对能耗数据不能实现实时、多维度、多视点、多角度的展示和分析利用，不能充分发挥现有能源数据对生产决策的支撑作用。
2、解决过程
（1）建立能源数据分析考核系统：对这些数据进行综合统计分析，及时反映企业用能状况，提高公司能源管理水平。
能耗统计分析主要包括：介质消耗性能分析和生产单位性能分析。
（2）介质消耗性能分析：对每一种能源介质，如电、气、水等在不同机组、不同工艺环节的消耗进行统计分析，包括：日、月、年消耗统计，消耗对比分析等。
（3）生产机组单位性能分析：对同一生产单位的不同介质或者综合能耗进行统计分析，包括：电、气、水单耗分析，单位综合能耗分析、计划与实绩比较分析、消耗趋势分析、能耗结构分析、同类设备能耗对比分析等。
3、价值
（1）平台使各个职能管理部门和公司领导能够通过手机实时了解能源介消耗情况，可以按班组、机组、时间段进行能源消耗查询、分析、完成能源统计报表和运行分析，为各机组控制生产成本提供科学依据，达到管理精细化。
其中，公司电费中容占费按照当月最大使用负载来计算，目前公司调度通过该平台均衡组织生产，年可节省电费600万。
（2）公司避峰生产节电工作成效显著，2020年1月开始，公司根据平整、重卷两个机组的运行负荷不饱满的特点，采取了避峰生产措施。
在不影响班产任务、兼顾作业效率的前提下，参照“尖、峰、平、谷”的电价政策，由原来的“早干完早歇着”，改为“避尖避峰就平谷”的运行模式，月节电约2万元，年效益20多万。
四、项目总结/心得
1、在项目实施前，拟定相应的项目奖励和考核制度，有助于调动项目组成员的积极性，保证项目按期完成。
2、项目实施时，保证项目组成员的稳定性，同时借助帆软专业技术人员的技术支持，有助于保证项目质量和工期；
3、项目实施过程中，必须充分发挥业务部门的作用，整体项目以业务为牵引，可减少后期维护工作量。
4、企业必须要培养一支自己的信息化团队，在业务发生变更时才能及时做出应对和调整。
转自：帆软服务号。