如今，频繁出现数据、报表这样的字眼的行业越来越多，电商就是其中的代表。这种现象也反映了企业对于数据价值的认识和重视程度在不断的升级和发展，确实数据分析已经渐渐经成为了企业日常经营管理活动中必不可少的一项工作。那么今天就来一起学习一下电商的数据报表调研是如何开展的~
对于电商的数据报表调研，本文将从公司、部门和个人三个维度进行分析。
文章图片
一、公司维度
公司维度，即管理层维度，是数据报表里最核心数据，也是最应该去调研清楚的内容。下面将会从财务三大报表开始分析。
1、财务三大报表
①资产负债表
资产负债表，即财务状况表，展现的是公司资产、负债情况和所有者权益的状况。要实现系统自动生成，需要有对应的数据。既要考虑报表本身的计算规则，还要考虑数据对应的功能。
②利润表
利润表，又被叫做损益表，展现的是公司过去一段时间的经营成果，包括该时间段的所有收、支情况。这里我们要考虑的是运用什么功能，才能够产生这两部分的数据源。
③现金流量表
现金流量表，反映一定时间范围内的现金变动情况，这里包括公司所有资金的管控、收入、使用、资金安全分析等。
前面提到了财务三大报表，这里就必须要提一下思迈特软件Smartbi，Smartbi不仅支持页面内部、页面之间的钻取和关联分析，还具有可视化配置，设计过程也是可视化的，通过简单的鼠标拖拉拽，就能轻松完成数据集的准备和仪表盘的制作，它的可视化展示非常丰富，能轻松制作BI看板。
文章图片
二、部门维度
部门维度主要关注的是公司层面需要关注的每个部门的重点数据和部门内部需要关注的数据。下面讲几个比较常见的例子。
1.库存数据报表
库存数据报表，是电商公司非常重视的数据报表之一，一般由仓储或财务部门提供。公司层面关注的点还包括，当前库存情况、各平台仓库库存、库龄结构、库存资金占比等。
2.推广效益数据报表
推广效益数据报表，主要是用于展现过去某一段时间的推广投入对比产出情况，一般是由运营或者市场推广部门输出。
3.供应链数据报表
这里说的供应链数据报表的数据来源是供应链部门，如备货准确率、采购成本分析、降本分析等。
4.支持部门数据报表
支持部门包括，业务、人力、行政、技术等，如人力部门的人员流失率、招聘达成率等。
三、个人维度
个人维度的数据报表专业性会更强一些，也是最细维度的。主要分为个人继承更细维度的公司或部门数据和纯个人岗位考核的数据两个方向。
1、个人继承更细维度的公司或部门数据
如损益表，公司会有整体维度，也会有精确到各平台、站点、系列的维度。
2、纯个人岗位考核的数据
纯个人岗位考核的数据，如个人跟进项目的完成度、需求的处理数量等，都会输出数据报表。
【电商行业数据报表调研的三个维度】以上就是关于电商行业数据报表调研的三个维度的内容分享啦，希望今天分享的内容能为大家带来一些帮助。
推荐阅读
- R语言从入门到机器学习|R语言rename重命名dataframe的列名实战:rename重命名dataframe的列名（写错的列名不会被重命名）
- Pyecharts|Pyecharts 猎聘招聘数据可视化
- Python|Python--随机森林模型
- 数据挖掘|【数据挖掘】二手车交易价格预测（五）建模调参
- python|深度盘点（一文详解数据分析中100个常用指标和术语）
- python|【python】微信朋友圈数据分析及可视化（爬虫+数据挖掘）
- python|requests库请求获取不到数据怎么办（不妨试试看这种妙法）
- 还不了解数据库（Smartbi一文带你入门数据库！）
- 还不会做销售分析（掌握这3个思路，让你秒变分析高手）
- 手把手教你实现地图可视化分析