京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
必联借力大数据,提升企业采购效率
当今时代,“得大数据者得天下”。在我国“十三五”发展规划中,有众多值得被注意的亮点,而“大数据”作为其中之一,首次被提出推行至国家战略。正如总理所说,发展大数据是一种趋势也是一种潮流,推进大数据是大势所趋。可以预见,大数据将成为未来企业的核心竞争力,对企业的发展起到至关重要的作用。
作为国内领先的B2B电子商务平台,必联深耕电子采购行业16年,在运营过程中积累了海量、真实的采购大数据。近年来,如何把握机遇,做好数据开放与共享,打造电子采购招标行业竞争新优势,也成为必联一直在思考的问题。
在大数据时代,通过电子商务平台,所有的用户行为都被记录和存储下来,这些数据包括了用户的浏览行为、消费记录、个人信息,甚至是用户的抱怨、投诉或者满意度等态度数据。通过这些全面的数据以及相应的大数据分析模型,企业可以快速精准地分析和挖掘出用户的需求变化,对用户群体进行细分和实现差异化管理。同时通过大数据整合分析,对整个市场有更为及时和全面的了解,使企业的决策更加符合市场的波动,使企业的产品结构更加符合用户的需求变化。
目前,在信息打通和真实数据获取的基础上,必联按公司现阶段将聚焦于通过大数据来驱动智能化采购,高效组织采购服务,助力企业采购流程重组。通过云计算和大数据技术,充分整合信息流,将平台的零星的企业采购活动转换成企业采购供应数据,通过数据集约后不断演进,成长为企业的采购战略,指导平台上的企业进行高效化采购管理和计划性采购经营模式。
与此同时,必联还会充分利用平台采购招标交易数据,提炼出更为可靠的采购招标项目规律,减少采购品价格与市场实际情况的滞后或偏差;其次,多角度分析和预测人工成本,对采购品价格进行较为准确的预判,为企业节约成本,提升企业的采购效率,维护采购招标市场的公开、公平,公正。
对此,有分析人士表示,随着平台数据的积累,必联通过分析平台上沉淀的海量数据(行情603138,买入),可以精准为企业分析出哪些产品更受欢迎,采购市场对某类产品的需求量是多少,发挥平台了在采购和销售两端的优势,帮助产业链的每个环节最大程度的压缩成本和控制风险。
对于在大数据方面的发展,必联方面表示,未来必联将依然致力于与企业共同打造出一个多方共赢的生态型采购招标交易平台,期望依靠大数据智能化领域雄厚的技术沉淀,依托互联网、物联网、云计算和移动互联,集供应链服务为一体,为广大企业及供应商提供从大数据分析等全方位的技术支持,实现生产商、贸易商、物流方、仓储方、加工方和金融方的多方主体共生共赢,实现企业智能化产业升级、推动B2B电商在智能领域的创新,推动大数据分析,用有价值的数据开辟供需双方广阔的机遇空间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19