电商数据分析报告范文

前言：我们精心挑选了数篇优质电商数据分析报告文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

关键词：整车尺寸 GDIS 数据系统 数据集成 在线测量系统 随行工装

Creative construction and application of GDIS in Vehicle Dimension field

Li Zhengping，Yang Yufang，Gu Qing，Gao Yu，Yang Yang，Xu Xiangze

（Vehicle Manufacturing Engineering， Shanghai General Motor limited company， 201201， ）

Abstract：To introduce the construction and application of Global Dimensional Information System（GDIS） in Vechicle Dimension field. It’s the description about the execution approach how SGM rebuild and integrate system around GDIS， and involve out-sourcing parts data into data system network. It’s also the statement on innovative execution on measurement system， combined with GDIS functional development for the purpose of vehicle dimension data analysis and monitoring under new manufacturing process.

Keyword：Vehicle dimension，GDIS，data system，data integration， Vision system， Geo-pallet

1、全球尺寸信息系统简介

通用公司由北美公司牵头，西门子开发，上海通用、大宇、欧宝、巴西等全球各区域公司共同参与，基于TcAE平台全新开发尺寸数据系统，进行数据分析和报告，并实现全球信息共享。该开发项目目标是实现全球尺寸数据分析的标准，格式，平台统一。同时也使产品开发生命周期中相关系统，软件工具使用平台也得到统一。有效地提高了全球化信息共享效率和能力。

全球尺寸信息系统集车身尺寸工艺信息管理，测量系统数据采集，数据传输和存储，数据多样化分析以及尺寸信息评价共享功能为一体，完整整合企业内部各级车身总成，各类测量来源的尺寸数据，有效支持日常车身制造尺寸分析和控制。本文介绍该系统在整车尺寸领域的架构和常规应用方法，并且上海通用汽车公司围绕该系统进行的系统再构造和集成，将车身零部件供应商的尺寸数据也纳入到该系统数据网络，将系统网络覆盖到整车制造所有步骤。以及通过测量系统创新实施，结合本系统的功能应用，以实现新工艺下的整车在线测量系统尺寸数据分析监控功能。

全球尺寸信息系统（Global Dimension Information System以下简称GDIS）由下图各部分组成。

图1 GDIS系统架构示意图

其中各组成部分功能如下：

1）数据采集端：在整车制造不同阶段采用各类测量系统进行尺寸测量监控，如白光/蓝光测量设备，三坐标测量机（CMM），在线测量系统（VISION），等，这些测量设备最终形成固定格式的电子文件报告，通过固定的电脑终端上传至数据转换服务器。

2）数据转换服务器：获取采集端上传的数据报告，并从系统管理服务器中得到相关的零件总成尺寸工艺配置信息进行报告有效性自动评定。一旦报告评估有效，则自动转换为统一报告格式，存储入数据库中，供后续应用。如评估报告无效则报告无法存储入数据库，同时错误信息也会即时反馈到数据采集部门以便数据流管理人员进行及时纠正和重新上传。

3）系统管理服务器：管理GDIS所有零件总成/测量设备配置信息的终端，同时也是各类尺寸测量数据的存储数据库。

4）数据分析客户端：现场尺寸工程师使用GDIS数据分析客户端，随时获取最新的零件总成测量数据，并进行多样化数据统计分析，完成日常生产尺寸监控和问题诊断分析。同时也可使用该客户端制作个性化尺寸分析评估报告用以汇报和数据分享。通过该客户端，用户可以完成常规的：

√测点数模查看：通过测点清单与数模测点位置的互动，快速查阅测点信息和相关实体

√测点数据常规统计分析：针对测量数据计算相关的均值，极差值，6sigma，Pp，Ppk，合格率等常规统计值计算。

√功能尺寸分析：可创建功能性尺寸以评价相关测点的相对位置关系

√相关性分析：计算相关测点的尺寸变化关联性，以支持判断尺寸变化来源

√主成分分析：将区域测点波动的主要原因以数模动画效果演示，以帮助用户进行问题判断

√客户自定义报告：可定制各类尺寸分析报告并输出

图2 GDIS客户端软件功能界面示意图

5）报告管理服务器：管理所有尺寸评价报告模板，一旦对应的零件总成测量数据进入数据库，则自动触发相应的报告刷新后台程序，形成PDF格式的数据评价报告，更新到GDIS网站。

6）GDIS网站：全球化GDIS尺寸信息共享平台，可查询各生产基地的各车型报告。网站提供用户自定义报告功能，可由用户在一定范围内自行定制个性化的尺寸报告。

2、供应商数据集成开发

对于整车制造企业来说，厂内的总成件测量数据的采集和集成可自行规划并实施，其实施应用难度相对较低。对外部众多供应商的零件测量数据并进行集成，与厂内整车尺寸数据结合，对整车制造链构成全过程监控，将更有效的实现整车尺寸质量监控，追溯和改进。 但是供应商数据管理结构和厂内车型数据管理结构设计，供应商的测量设备，软件标准化程度很低，测量报告的格式五花八门，企业对供应商的网络准入门槛非常高，上述这些是所有整车企业都将面临的难题。上海通用在供应商数据系统集成方面率先走出了第一步，并针对上述的难题提出了自己的创新解决方案。

2.1供应商产品管理结构设计

GDIS系统面向厂内产品数据管理方案是已成熟运用的双线方式，即“厂->车型->总成” （BOP结构即Bill of Product“产品清单”管理）和“厂->测量设备->测量软件”（BOR结构即Bill of Resource“资源清单”管理）双线矩阵管理模式。见下图

图3 双线管理结构示意图

通过上述双线矩阵管理模式，可以准确定义每个厂每个车型总成的工艺信息，测点信息以及相应的测量设备和软件信息。而对于供应商的零件数据管理体现出与厂内产品管理不同的特点。厂内产品与供应商产品管理的差异见下表：

厂内产品管理 供应商产品管理

产品结构 产品工艺复杂，产品结构层次较多 产品工艺简单，产品结构层次简单

车型生产厂固定 车型供应商厂家多

资源结构 厂内多种测量资源 厂内测量资源单一

不同厂家间测量设备标准基本一致 不同供应商设备资源标准不一，且种类繁多

表1 厂内及供应商产品管理差异表

基于以上差异，同时兼顾厂内产品结构的基本规则和应用模式。我们针对供应商团体，建立了一个虚拟的厂家――“Supplier Site”（供应商基地）以统一管理所有供应商产品。所有的供应商产品并不按照供应商厂家进行划分，仍以车型产品结构进行管理。即不同供应商下的同一车型下属零件产品集中管理，以保持和厂内产品管理风格一致。在资源清单管理结构中，将每家供应商厂家的概念弱化为一种测量设备资源，并与其所属零件在产品清单结构中进行关联实现准确定义管理。

2.2供应商数据格式管理方案

我们通过目前数十家主要供应商处调研收集了总数超过20种的不同型号设备和软件。这些软件输出的测量数据报告格式也是五花八门，从而导致了对于GDIS系统数据读入产生极大的阻碍。我们需要对现有的众多供应商中推行测量报告格式标准化，以最大化的将各类报告格式统一到有限的集中GDIS系统可识别的格式中。我们指定了几家主要的测量设备产品作为供应商报告输出标准，如海克斯康的PCDMIS，尼康的LKDMIS，蔡斯的HOLOS软件。并联系相关测量设备供应商开发软件插件，以帮助供应商转化输出标准化的报告格式。针对其他无法纳入上述标准设备和软件清单的供应商及其测量系统，上海通用则通过针对性的自行开发报告格式转换软件，使其转换后的报告格式可以被GDIS系统识别和正确读入。通过上海通用的自行变成开发软件，使GDIS系统读取各种来源的数据更加具备了灵活性和兼容性。

2.3供应商网络接入解决方案

整车制造企业对网络信息安全都有极高的要求，任何从厂外向厂内发出的网络数据传输和访问请求都是不被接受和允许，这也为供应商测量数据传输至上海通用厂内GDIS系统造成了极大的技术障碍。我们在现有的供应商与上海通用数据沟通渠道中，找到仅有的信息传输系统 “电子采购系统 E-Procurement”（后文简称EP系统），在EP系统下每个供应商都拥有一个上海通用授权的账号，针对新的车型项目和合同要求，登录该EP系统向上海通用提交各类零件状态和资质认证等资料文件。通过与IT和采购部门的合作，我们在EP系统下单独开发了一个数据传输渠道和操作界面，经过GDIS系统授权的供应商仍使用相同的账号登录EP系统，选择对应的GDIS系统上传操作界面即可上传零件测量数据报告，并通过该渠道被GDIS系统所读入。从而彻底解决供应商数据访问厂内网络的准入门槛问题。上海通用更在厂内建立一个独立的服务器以单独为供应商数据传输，中转使用，以方便对供应商数据进行分离管理。

上海通用通过本项目将数据系统的涵盖范围从厂内零件，总成数据扩展到供应商处，使整车尺寸数据管理面最大化。

3、面对新工艺的测量系统和数据系统创新实施及应用

3.1背景

随着整车厂生产节拍的不断提升，传统的固定工装生产工艺已成为限制节拍提升的瓶颈。上海通用自2011年引进新的随行工装工艺，以求突破瓶颈进一步提高生产节拍。随行工装是传统雪橇和定位工装夹具的结合体。车身总成在落到随行工装并定位夹紧后，将保持这种定位固定关系完成整个工段的焊接拼装工作。从而节省了大量车身落位，定位，夹具夹紧等运动，缓冲时间，进而提高了生产效率。随行工装的设计造型见下图

图4 随行工装示意图

上海通用自2007年起在各生产基地，车身生产线安装实施激光柔性在线测量系统（后文简称Vision系统）以实现对车身尺寸100%实时监控，同时也为车身尺寸质量稳定性提升提供强有力的数据支持。Vision系统实时测量所得的数据也都全部输入GDIS系统，并有相应的指标和工具支持分析评价，如6sigma， CII指标，相关性矩阵，主成分分析等。

而随着随行工装的引入，在生产效率提升的同时，也对车身尺寸稳定性和尺寸监控分析实施提出了新的难题和挑战：

1）工装定位关系复杂，工装状态监控难度提高

传统固定工装的定位关系简单，即总成工装定位，只要定期完成对工装状态的标定以及重复性验证，则工装状态就可控。 但随行工装工艺的原理是第一层是总成随行工装的定位，第二层是随行工装基础定位。比传统工艺多一层定位关系，也多了一层坐标系定位误差，从而增加了工装监控的内容和要求。见下图：

第2篇

在此之前，国双科技的主业是做网络营销和互联网用户行为的数据分析和优化产品，是中国本土少数专注于数据分析和挖掘咨询公司之一。“以前我们是分析数据的产品做得好，产品的功能+分析服务为公司创造价值；现在我们越来越多地发现，我们自己已经具有的数据和不断增加的数据，这个数据本身可以产生价值，而且产生价值的方式是多样化的。”国双科技CEO祁国晟在与记者聊起这个话题时有些难掩的兴奋。

国双科技注册成立于2005年，以软件外包起家，那时祁国晟就已经在关注搜索引擎的营销经济价值。2007年，他做出一个艰难的决定：彻底放弃赚钱的外包服务，把所有精力投入Web Dissector量化分析工具的开发上，开始了“二次创业”。经过三年的蛰伏，2011年 2012年国双科技的在线分析业务实现了爆炸式的增长，收入猛增10倍以上。目前国双科技的客户超过300家，分布于18个行业，包括可口可乐、欧莱雅、上海文广新闻传媒集团等40多家全球500强和中国500强企业，国双科技为它们提供打包的数据整合方案服务。

与过往的业绩相比，更让祁国晟和团队兴奋的，是他们正在开启的新事业：数据资产化。

2013年年初，国双科技旗下“国双数据中心”正式成立。在祁国晟和团队的谋划中，该中心将是国双科技试水“数据资产化”的先锋。现在来看，国双数据中心还只是一些趋势性报告，比如中国互联网用户属性、用户习惯、电子商务、在线媒体渠道、移动互联网等领域的用户行为规律等。但未来一定不止于此。对于祁国晟和团队来说，挑战他们的是，用什么样的思路来“激活”国双数据中心已经拥有的数据挖掘能力和数据资产。据国双科技的资料显示，国双数据中心拥有基于OLAP（联机分析处理技术）的交互式数据挖掘平台，可将数据仓库中的每一个数据通过上百个维度和指标进行关联、交叉、演绎，提供不同深度的分析报告，满足不同视角的数据挖掘和分析需求。

祁国晟告诉记者，未来两年之内，国双科技在“数据资产化”的新事业上将找到行之有效的商业模式。现在问题的关键是，找到“需求在哪里”，甚至是得“挖掘需求”。

在“挖掘需求”上，祁国晟颇有感触。基于之前与国家信息中心的合作，国双科技涉足到针对电子政务的数据分析，当时双方合作成立的网络政府研究中心开发了一套基于电子政务的新系统，主要用于分析电子政务的绩效。在该项合作中，在客户的需求之外，国双科技团队发现了一项民众对政府工作最急迫的需求——异地办理生育证明，“这个发现跟数据挖掘有关系，这个结果不是调研出来的，是通过全样本数据分析挖掘出来的”。祁国晟回忆说，最后他们出具的报告“非常有说服力”，甚至推动了政府后来出台规定、简化异地生育证办理的流程。

在祁国晟看来，基于国双科技近一年里业务拓展的重点，其“数据资产化”首先会在政府电子政务、运营商数据分析、网络电视台解决方案等业务线上找到突破点。“现在新业务的比例还不是特别高，占到整个公司收入大盘子的10%多，但是增长速度非常快。”祁国晟希望，两年内新业务的收入能够占到总盘子的30%以上，成为国双科技的核心业务之一。在这个过程中，对祁国晟和团队来说，挑战之一是：这些数据资产源于国双作为第三方服务商时，客户愿意把数据交给国双或者把数据接口开放给国双，一旦国双做“数据资产化”时，客户会否对开放自己的数据有安全方面的顾虑？

“这是我们最关心的问题，也是我们做数据生意必须坚持的底线。我们企业的生存是依赖于客户的放心，放心把数据交给我们分析。”祁国晟进一步强调，国双科技正在尝试的“数据资产化”有一个前提，绝不触碰跟客户商业相关的数据。

祁国晟介绍，在他们采集的客户数据中，“只有1%到10%是客户的商业数据，其他的全部都是行业性的数据”。而且，他感觉比较幸运的是，从一开始做数据分析、数据挖掘服务时做了一个正确的决定，“当时我们的计算性能做得还不够好，曾经讨论过要不要把那些行业性的数据丢掉只保留客户的商业数据，后来我们没有丢，现在看来是一件非常明智的事，留下这些行业性的数据，才能和现在其他的东西联系在一起，这样才有可能产生非常大的价值和意义”。

最近一两年的时间里，有关大数据的创业，有关数据分析、数据挖掘的创业，有很多新鲜亮眼的团队出现，对于国双科技这样已经在这个领域浸八年之久的公司来说，会否有强烈的不安全感？祁国晟跟记者分享了他最近的一段经历。不久前他与美国一家数据挖掘的创业公司交流，对方的数据处理能力很强，实时性数据挖掘的技术做得非常好，但是它们只做这个方向的数据挖掘。祁国晟很好奇为什么。对方明确地告诉祁国晟，它们做历史性数据挖掘的意义不大，因为这个团队刚开始做，手上没有任何以前历史的数据，所以它们就想把实时性数据分析做到极致。

第3篇

业内普遍认为，这一纲要的意味着智慧医疗时代正大跨步赶来。易观国际的预测数据显示，2014年仅我国移动医疗市场规模已达到30.1亿元，同年增长52%，预计2017年，移动医疗市场规模将突破200亿元，市场进入高速发展期。

大数据支撑医疗健康

“互联网+与医疗健康产业的结合，大数据在其中起到决定性作用。”亚信数据电信解决方案&行业创新中心总经理李捷表示，体外诊断是一个新领域，在这个领域里面有很多新兴技术，包括皮下的持续监测血糖、心电的实际监测、基因测序等，让人的健康护理、健康管理在科学上取得很大的进步。

众所周知，亚信是专注运营商行业的企业，那么为什么亚信会选择深耕医疗健康领域呢?

李捷解释说：“运营商正面临着转型，而其庞大的客户群不仅仅有通讯需求，还有更多的自身生活健康相关的诉求。运营商本身也是一个管道提供商，在管道上承载的各种专项服务，对运营商而言都是有价值的。”亚信数据方面认为，产业跨界联合，一方面是对新兴领域的探索，另一方面则是希望通过领域拓宽，给运营商的原有市场和老客户群体带来新的价值。

互联网+医疗健康有诸多价值可以挖掘，随着人们收入的增加，对生活质量的需求也在不断提升，从简单的衣食住行到关注自身健康养生，这也推动了智能可穿戴设备的快速发展，目前已然形成一个完整的生态闭环。从设备的数据采集，数据传输，到数据的挖掘跟管理，再到健康师的分析，最后给出合理的理疗建议。亚信数据在这一过程中扮演的就是生态中最为重要的一个角色——数据分析。

精准化服务

大数据分析的价值在于以此为依据提供定向的专业化服务，李捷表示，亚信数据的准确率高达85%以上，亚信开放云平台有着五年的非结构化数据处理经验，包括对各个APP和互联网语料库的识别能力，行业涉及政府、餐饮、医疗健康、公共媒体等。合作伙伴遍布产学研各个领域，合作模式不仅仅局限于数据支撑，也包括联合运营。

移动互联网时代，很多的企业都在探索如何依托大数据技术实现企业转型，亚信的互联网运营经验得以显现。李捷认为，亚信数据最大的优势在于其与运营商的多年合作，积累了大量的用户上网行为分析经验，同时拥有庞大的运营商用户作为支持，其数据更加多元、精准。用户在管道里面搜索的信息，挖掘的信息，也是由运营商第一时间捕获，其实运营商比互联网公司能够更早的捕获这些信息，这也是运营商数据价值所在。

通过大数据分析，对人群进行分类，可以更好地帮助定向人群找到最适合的解决方案。同时给传统的医学机构、营业机构提供精准的市场分析报告。同时李捷认为，在技术上，目前国内的几家技术领先企业各有千秋、不分伯仲，而亚信数据对于行业的理解是超前的。数据整合之后，需要做深度的行业理解跟模型转换，比如医疗健康行业，数据涉及很多的健康指数，用户日常行为等，这些数据之间有着潜在的关联关系，而对关联关系的解读需要相当的行业沉淀，亚信数据有着专业的咨询顾问团队做后台支撑，不只是医疗健康行业，亚信数据在各个涉及的行业均组建了相应的咨询顾问团队，提供最专业的行业分析。

大数据的流动性价值

与大数据、互联网相关的产业，竞争无处不在。对此，李捷说：“因为现在已经是跨界竞争的状态，我们会遇到很多原来在通信行业里不会遇到的竞争对手，比如说阿里、百度，他们同样在做跨界的渗透。”面对资本雄厚的竞争对手，亚信数据认为，目前其行业经验的积累使其与强大的竞争对手处在同一竞争水平。加之亚信一直与运营商合作比较紧密，行业基础牢固，李捷透露，下一步亚信计划联合运营商在移动端展开战略布局。