“大家好，我是李启方! 今天分享能源化工行业的数据分析。
能源化工行业完整指标体系
预算
具体包括收入预算执行分析、成本预算执行分析、单位产品售价预算执行分析、单位生产成本预算执行分析、费用预算执行分析、利润预算执行分析。
采购
具体包括采购情况分析、采购价格分析、采购方式分析、采购周期/效率分析、付款及时性分析、库存变动分析、供应商分析。
库存
具体包括库存总量分析、日常消耗品库存总量分析、库存结构分析、出入库分析、库龄分析。
能源化工行业典型分析场景
1、企业产量完成分析
在传统模式下，数据统计采用人工核算、汇报的方式，反馈滞后，没有时效性。无法及时监控到各项目、各产品的生产情况，这势必会造成以下问题：
不合格品项目和原因不明确，无法提出针对性的调整方案
合格率不准确、无监督，工厂不合格品数量不断增多，各工厂、项目生产的产品合格率是稳定还是波动？如何解决？
生产产能有限，如何动态调整产能，保证每种产品的产量都能按时保证？
2、企业原料采购分析
通过FineBI强大的多源数据连接和整合能力，将分散在多个业务库中的采购数据进行整合、清洗，从而创造出一份准确且一致的数据源。
再借助FineBI，创建一个专门的采购关键指标看板，通过设定警戒线，即时发现采购异常数据。
然后利用FineBI的联动、钻取等OLAP分析方式，针对异常采购数据进行联动，深入探究采购异常问题，并从多个维度探索降低采购成本的方法。
3、企业产品销售分析
销售部门常被视为企业利润的支柱，然而许多企业在营销分析方面存在挑战。销售人员缺乏营销分析概念和方法，导致大量数据无法有效利用，营销分析仅限制在简单的数据汇总，缺乏对客户、业务、竞争等方面的深入分析。决策者只能凭直觉运作，决策风险增大。
使用FineBI将销售、财务系统的数据整合，数据通过系统自动获取，打破数据孤岛，并减小认为的干预和加工。
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建立销售业务实时数据看板，实现数据动态分析，并通过FineBI的OLAP分析操作逐层追溯异常数据。
c.方案/指标体系
d.看板展示
4、企业报工数据分析
报工数据有两大核心作用：一是帮助领导了解员工日常工作情况，二是评估员工工作效率和用工成本。尽管设立报工机制初衷良好，但实施中常遇到以下问题：
数据分析需要大量时间和精力，但管理人员投入不足以支持大数据量分析。
统计目标不清晰，关键信息提取困难，不同部门的报工分类视角不一致，数据交叉验证有限。
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数据可信度低，存在潜在人为造假风险，影响管理层决策。
因此，需要先从现有的报工数据异常分析着手，判断报工数据不准确的原因有哪些，从而针对性改进。
建立报工异常数据总览看板，全面评估集团报工数据准确率；
利用FineBI的可拖拽组件，实现数据即席分析，采用联动、钻取等方式深入研究异常数据根源；
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对异常明细数据，运用明细表、交叉表展示，有助于有效追溯问题。
