供應鏈數(shù)據分析方法(數(shù)據分析方法)
1.數(shù)據分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計
描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，揭示了數(shù)據分布特性。它主要包括數(shù)據的頻數(shù)分析、數(shù)據的集中趨勢分析、數(shù)據離散程度分析、數(shù)據的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據分析之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數(shù)據分析方法之一。它基于觀測數(shù)據建立變量間適當?shù)囊蕾囮P系，以分析數(shù)據內在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個自變量X與因變量Y有關，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系
3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系
4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數(shù)檢驗
參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分數(shù)、方差、相關系數(shù)等）進行的檢驗 。
2. 非參數(shù)檢驗
非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進行檢驗。
適用情況：順序類型的數(shù)據資料，這類數(shù)據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數(shù)據，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
2.數(shù)據分析方法5種,數(shù)據分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據模型平臺，是一款基于服務總線與分布式云計算兩大技術架構的一款數(shù)據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據進行存儲，支持海量數(shù)據的處理。
采用多種的數(shù)據采集技術，支持結構化數(shù)據及非結構化數(shù)據的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平臺中去。數(shù)據分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據模型的搭建，數(shù)據的挖掘、分析最后形成知識服務于實戰(zhàn)、服務于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。
3.數(shù)據分析的基本方法有哪些
數(shù)據分析的三個常用方法：
1. 數(shù)據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用于產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數(shù)等。做出簡單的數(shù)據趨勢圖，并不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數(shù)據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環(huán)比，同比，定基比。環(huán)比是指，是本期統(tǒng)計數(shù)據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環(huán)比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節(jié)性差異。為了消除季節(jié)差異，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數(shù)我2000萬，相比1月份，環(huán)比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對于趨勢線中明顯的拐點，發(fā)生了什么事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數(shù)據對比分析
數(shù)據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下并不能說明問題，比如如果一個企業(yè)盈利增長10%，我們并無法判斷這個企業(yè)的好壞，如果這個企業(yè)所處行業(yè)的其他企業(yè)普遍為負增長，則5%很多，如果行業(yè)其他企業(yè)增長平均為50%，則這是一個很差的數(shù)據。
對比分析，就是給孤立的數(shù)據一個合理的參考系，否則孤立的數(shù)據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數(shù)據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數(shù)據是數(shù)據的基本面，比如行業(yè)的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變量，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數(shù)據。
3. 數(shù)據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數(shù)據細節(jié)，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數(shù)據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區(qū) ：不同地區(qū)的數(shù)據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索詞組成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什么，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什么的過程。
4.常用的數(shù)據分析方法有哪些
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據出發(fā)，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對于同一組數(shù)據進行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。因子分析就是從大量的數(shù)據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數(shù)矩陣為基礎的，所不同的是相關系數(shù)矩陣對角線上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會學研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。
3、相關分析（Correlation Analysis）
相關分析（correlation analysis），相關分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現(xiàn)象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產量，則X與Y顯然有關系，而又沒有確切到可由其中的一個去精確地決定另一個的程度，這就是相關關系。
4、對應分析（Correspondence Analysis）
對應分析（Correspondence analysis）也稱關聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。
5、回歸分析
研究一個隨機變量Y對另一個（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關系的統(tǒng)計分析方法?；貧w分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
6、方差分析（ANOVA/Analysis of Variance）
又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據呈現(xiàn)波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。這個 還需要具體問題具體分析
5.常用的數(shù)據分析方法有什么
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內容來自用戶：蔣上樹
常用數(shù)據分析方法有那些
文章來源：ECP數(shù)據分析時間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據分析（關注：554）
標簽：本文包括：
常用數(shù)據分析方法：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析；
問卷調查常用數(shù)據分析方法：描述性統(tǒng)計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結構方程模型分析（structural equations modeling）。
數(shù)據分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點圖（scatter diagram）、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。
數(shù)據分析統(tǒng)計工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數(shù)據分析方法：
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據出發(fā)，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對于同一組數(shù)據進行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。因子分析就是從大量的數(shù)據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關分析（直方圖JMP
6.簡述供應鏈管理的方法有哪些
轉載以下資料供您參考： 供應鏈管理的方法一：有效降低成本的管理方法。
對于供應來說，成本是個問題，能夠有效的降低成本，對于供應鏈管理意義很大，尤其是一些需要庫存的供應鏈管理，更應該做到有效降低成本。 供應鏈管理的方法二：迅速的滿足市場需求。
不管是什么樣的行業(yè)或是領域，供應鏈管理是必不可少的，作為管理者我們要具備迅速滿足市場需求的能力，比如超市系統(tǒng)，一旦發(fā)現(xiàn)顧客對某種產品需求特別大特別急的時候，能夠迅速的在供應方面滿足顧客。 供應鏈管理的方法三：充分利用人工的作用。
人工是最直接也往往是最有效的，供應鏈管理也是如此，能夠充分利用人工，不浪費人工是最好的管理方法。 供應鏈管理的方法四：關聯(lián)性管理方法。
這種方法是讓上下游的供應方都產生關聯(lián)性，讓大家存在利益共享機制，這樣有利于我們管理，也有利于大家齊心協(xié)力做好工作。 供應鏈管理的方法五：時間互補管理方法。
這種方法要求所有的供需雙方都做好時間管控，在最短的時間內完成最有效的工作，滿足市場和客戶的要求，更快的適應市場，在時間上制勝。 供應鏈管理方法六：做到四流合一。
一般企業(yè)都會有信息流、商流、資金流和物流，在供應鏈管理上我們要做到四流合一，或者其他的流也要合起來，這樣我們的效率才會更高，也能更快的適應整個市場的變化，創(chuàng)造更大的效益。
7.供應鏈管理的方法主要有幾種
轉載以下資料供參考
是企業(yè)管理活動中業(yè)已存在的主要工作之一，雖然過去還沒有明確提出
的概念。早期的
僅關注企業(yè)內部的物流組織，很少涉及到企業(yè)外部物流的問題，才把
擴展為
因而其組織結構也經歷了不同的發(fā)展階段。等人將企業(yè)組織結構變化與物流管理、
等聯(lián)系起來，對美國
管理組織的變化總結出了幾種典型模式。
1.傳統(tǒng)物流管理組織結構
這種組織結構就是常說的按職能專業(yè)部門分工的組織形式。這時的部門劃分主要表現(xiàn)為按專業(yè)分割。雖然有上級主管部門進行協(xié)調，但是由于各個部門總是從各自的利益出發(fā)，從部門主管開始就很難達成一致，更不用說下面的工作人員。這種現(xiàn)象意味著整個工作缺乏跨職能協(xié)調，從而導致重復和浪費，信息常被扭曲或延遲，權力界限和責任常常是模糊的。這時候還沒有出現(xiàn)獨立的物流管理功能，也沒有獨立的職能部門。
2.簡單功能集合的物流組織形式
當人們初步認識到業(yè)務分割和分散化的組織使企業(yè)反應遲鈍之后，即開始了對組織功能的合并和集合的嘗試，這種變化出現(xiàn)在本世紀50年代。但是這時的功能集合只集中在少數(shù)核心業(yè)務上。在市場營銷領域，集中點通常圍繞在客戶服務周圍。在制造領域，集中通常發(fā)生在進入原材料或零部件采購階段，大多數(shù)的部門并未改變，組織層次也未做大的改變，因此其功能整合的效果有限。
3.物流功能獨立的組織形式
物流管理的重要性受到了進一步重視，出現(xiàn)了物流管理功能獨立的組織形式。此時將物資配送和
的功能獨立出來，在企業(yè)中的地位也提高了。尤其是隨著市場需求量逐漸加大，企業(yè)為了更快地、成本更低地作出反應，紛紛建立面向零售業(yè)的
這也是造成物流管理部門相對獨立和地位提升的原因之一。
4.一體化物流組織形式
物流一體化組織的雛形出現(xiàn)了。這種組織結構試圖在一個高層經理的領導下，統(tǒng)一所有的物流功能和運作，目的是對所有原材料和制成品的運輸和存儲進行戰(zhàn)略管理，以使企業(yè)產生最大利益。這一時期計算機
的發(fā)展，促進了物流一體化組織的形成。
在這種組織結構中，負責總體的計劃與控制處在組織的最高層次上，這種努力的結果促進了一體化的形成。計劃功能關注的是長期的戰(zhàn)略定位，并對
質量改進和重組負責。物流控制的注意力集中在成本和客戶服務績效的測量上，并為管理決策制定提供信息。物流控制系統(tǒng)開發(fā)是綜合物流管理的關鍵程序之一。這時的物流組織將廠商定位在可以處理采購、制造支持和物資配送之間的利益協(xié)調方面，有利于從整體把握全局觀念。
這已是
的基本形態(tài)了。一項綜合研究顯示，在過去的十年里，物流組織完成了從分隔到物流一體化的轉化，使功能漸趨整合。物流組織已擴展到包括聯(lián)盟關系，并在可預見的未來保持優(yōu)勢。
5.從功能一體化向過程重構轉移
適應
管理的組織結構變化逐漸從過去的注重功能集合轉向注重過程的重構上來。傳統(tǒng)組織改變的只是集權和分權的權重或是顧客、地區(qū)或產品之間的合作，而未對基本
進行任何重大的重新設計。在新的環(huán)境下，功能一體化對企業(yè)獲得優(yōu)秀績效的作用仍嫌不足，因為現(xiàn)在所處的經營環(huán)境和所依賴的信息技術都與幾十年前大不一樣，不徹底改變原有流程就不能實現(xiàn)新的目標。人們就提出了要將流程的整合作為新的工作中心。這項工作目前在
的企業(yè)中正如火如荼地進行著。
以上所介紹的雖然是美國企業(yè)在物流管理方面的組織形式演變歷史，但其發(fā)展歷程可以給我們一定的啟發(fā)，使我國企業(yè)在考慮組織結構和
重構時，有一個比較和參考的對象。
8.供應鏈有哪些庫存管理方法
一、革新傳統(tǒng)庫存控制方法的必要性 近年來，供應鏈管理（Supply Chain Management.簡稱SCM）在國內外日益受到人們的關注和重視，許多物流企業(yè)也開始重視探討這種新的管理理念在庫存管理中的應用。
所謂供應鏈管理是以各種技術尤其是信息技術為依托，在供應鏈各節(jié)點間建立一種戰(zhàn)略伙伴關系，實現(xiàn)從原材料供應商、制造商、分銷商、零售商直到最終用戶的商流、物流、信息流、資金流在整個供應鏈上的暢通無阻的流動，最終達到雙贏甚至是多贏目的的過程。 在供應鏈管理環(huán)境下，供應鏈各個環(huán)節(jié)的活動都應該是同步進行的，而傳統(tǒng)的庫存和分銷管理思想顯然無法滿足這一要求。
因為在傳統(tǒng)的供應鏈上，基于交易關系的各個環(huán)節(jié)的企業(yè)都是自己管理自己的庫存，在追求本企業(yè)利益最大化的前提下，每個企業(yè)都獨自制定了自己的庫存目標和相應的庫存控制策略，這種孤立的運作導致了企業(yè)之間缺乏信息溝通，進而不可避免地會產生需求信息的扭曲和時間的滯后，往往使得庫存需求信息在從供應鏈的下游向上游的傳遞過程中被逐級放大，從而大大增加了供應鏈的整體庫存，在很大程度上削弱了供應鏈的整體競爭實力。而供應鏈管理的目標就是通過其節(jié)點上的各個企業(yè)之間的密切合作，以最小的成本提供最大的客戶價值，這就要求供應鏈上各環(huán)節(jié)企業(yè)的活動應該是同步進行，庫存管理職能也應當進行必要的整合.這樣，企業(yè)由以物流控制為目的的庫存管理轉向以過程控制為目的的庫存管理，即供應鏈的庫存管理是基于工作流的管理。
供應商管理的庫存（VMI）正是適應市場變化的要求，體現(xiàn)供應鏈的集成化思想的一種庫存管理方式。 二、VMI模式的內涵和特點 Vendor Managed Inventory，簡稱VMI，譯為“供應商管理的庫存”，是一種在用戶和供應商之間的合作性策略，具體來說，這是一種以用戶和供應商雙方都獲得最低成本為目的，在一個共同的協(xié)議下由供應商管理庫存，并不斷監(jiān)督協(xié)議執(zhí)行情況，修正協(xié)議內容，使庫存管理得到持續(xù)改進的合作性策略。
同傳統(tǒng)的庫存控制方法相比，VMI模式主要有以下幾個特點：①合作性。VMI模式的成功實施，客觀上需要供應鏈上各企業(yè)在相互信任的基礎上密切合作。
其中，信任是基礎，合作是保證。②互利性。
VMI模式主要考慮的是如何通過合作降低雙方的庫存成本，而不是考慮如何就雙方的成本負擔進行分配的問題。③互動性。
VMI模式要求各節(jié)點企業(yè)在合作時采取積極響應的態(tài)度，以快速的反應努力降低因信息不通暢所引起的庫存費用過高的問題。④協(xié)議性。
VMI模式的實施，要求企業(yè)在觀念上達到目標一致，并明確各自的責任和義務。具體的合作事項都通過框架協(xié)議明確規(guī)定，以提高操作的可行性。
三、選擇VMI模式的原因 那么VMI模式為什么能夠成為供應鏈管理環(huán)境下的庫存控制模式的最佳選擇呢？也就是說它都有哪些優(yōu)點呢？ 1.有利于實現(xiàn)供應鏈上下游企業(yè)的雙贏 VMI對處于供應鏈下游企業(yè)的好處是顯而易見的，它克服了下游企業(yè)自身技術和信息系統(tǒng)的局限。隨著供應鏈各個環(huán)節(jié)的企業(yè)核心業(yè)務的迅猛發(fā)展，供應鏈上游對下游的后勤管理（包括庫存管理）也提出了更高的要求：實施VMI之后，庫存由供應鏈上游企業(yè)管理，下游企業(yè)可以放開手腳進行核心業(yè)務的開發(fā)。
同時，VMI還可以滿足下游企業(yè)降低成本和提高服務質量的需要。與下游企業(yè)自己管理庫存相比，供應商在對自己的產品管理方面更有經驗，更專業(yè)化，而且供應商可以提供包括軟件、專業(yè)知識、后勤設備和人員培訓等一系列服務，供應鏈中企業(yè)的服務水平會因VMI而提高，庫存管理成本會降低，下游企業(yè)的存貨投資也會大幅度減少。
這樣，由于VMI的實施將同時給處于供應鏈上游企業(yè)的供應商帶來許多利益。VMI允許供應商獲得下游企業(yè)的必要經營數(shù)據，直接接觸真正的需求信息（通過電子數(shù)據交換EDI來傳送）。
這些信息可幫助供應商消除預期之外的短期產品需求所導致的額外成本。同時，企業(yè)對安全庫存的需求也大大降低。
另一方面，VMI可以大大縮短供需雙方的交易時間，使上游企業(yè)更好地控制其生產經營活動，提高整個供應鏈的柔性。 2.VMI模式具備為供應鏈減“負”的獨特功能 從本質上看，VMI模式的管理理念源于產品的市場全過程管理思想，即只要一個產品沒有被最終消費者購買并得到滿意的消費，那么這個產品就不能算作已經銷售，并構成供應上的一種潛在風險，供應商同樣負有監(jiān)控該產品的流通狀況的責任，而不管該產品的產權歸屬是怎樣的。
'正是基于這種思想，VMI以供應商掌握銷售資料和庫存量作為市場預測和庫存補貨的解決方法，可以由銷售資料得到準確的消費需求信息。這樣，供應商就可以更有效、更快速地對市場變化和消費者需求做出快速反應，而且供應商與供應鏈下游企業(yè)分享重要資訊，可以改善各自的需求預測、補貨計劃、促銷管理和運輸裝載計劃等，而對整個供應鏈來說，就可以降低庫存總量并且改善庫存周轉，進而維持最佳庫存量，使庫存管理水平得到顯著提高。
四、VMI模式的運作 假定在一個簡單的供應鏈環(huán)境下，供應鏈為供應商→批發(fā)商→零售商→消費者。企業(yè)可以從以下幾個方面來進行。
