一、分析目标
　　通过供应商合作年限分析，帮助万象生鲜配送系统实现以下目标：
　　1. 评估供应商长期合作价值与稳定性
　　2. 识别高忠诚度供应商与潜在流失风险供应商
　　3. 优化供应商分级管理策略
　　4. 为采购决策提供数据支持
　　
　　 二、数据准备与处理
　　
　　 1. 核心数据字段
　　- 供应商ID
　　- 供应商名称
　　- 首次合作日期
　　- 最近合作日期
　　- 合作总次数
　　- 合作总金额
　　- 合作品类分布
　　- 合同续签记录
　　- 违约记录
　　
　　 2. 数据清洗与整合
　　- 统一日期格式
　　- 处理缺失值（如首次合作日期缺失可设为系统上线日）
　　- 合并多系统数据（采购系统、财务系统、合同管理系统）
　　- 建立供应商唯一标识体系
　　
　　 三、合作年限计算模型
　　
　　 1. 基础指标计算
　　```
　　当前合作年限 = 当前日期 - 首次合作日期（按年计算，取整）
　　活跃合作年限 = 最近合作日期 - 首次合作日期（按年计算，取整）
　　合作连续性 = 最近合作日期 - 上次合作日期 ≤ 90天（判断是否持续合作）
　　```
　　
　　 2. 复合指标构建
　　- 合作稳定性指数：
　　 ```
　　 (合作总次数 / 合作年限) × 合同续签率 × (1 - 违约率)
　　 ```
　　
　　- 价值贡献度：
　　 ```
　　 (合作总金额 / 合作年限) × 品类重要性系数
　　 ```
　　
　　 四、分析维度与方法
　　
　　 1. 分组分析
　　- 按合作年限分组（0-1年，1-3年，3-5年，5年以上）
　　- 分析各组供应商数量、交易额、品类分布等
　　
　　 2. 趋势分析
　　- 新增供应商年度趋势
　　- 流失供应商年度趋势
　　- 各合作年限段供应商存活率
　　
　　 3. 对比分析
　　- 不同品类供应商合作年限差异
　　- 不同规模供应商合作年限差异
　　- 不同地区供应商合作年限差异
　　
　　 4. 预测模型
　　- 使用生存分析模型预测供应商继续合作概率
　　- 构建合作年限与交易额增长关系模型
　　
　　 五、可视化实现
　　
　　 1. 核心仪表盘
　　- 供应商合作年限分布金字塔图
　　- 合作年限与交易额散点图（带趋势线）
　　- 供应商流失预警看板
　　
　　 2. 交互式报表
　　- 合作年限筛选器（可多选年限区间）
　　- 供应商详情钻取（点击查看具体供应商合作历程）
　　- 动态时间轴（观察合作年限变化趋势）
　　
　　 六、系统实现路径
　　
　　 1. 技术架构
　　- 数据层：数据仓库（供应商维度表+事实表）
　　- 计算层：Python/R进行指标计算（Pandas/Dplyr）
　　- 可视化层：Power BI/Tableau/Superset
　　- 部署方式：云端部署（AWS/Azure）或本地服务器
　　
　　 2. 开发步骤
　　1. 搭建供应商数据模型
　　2. 开发ETL流程处理原始数据
　　3. 实现合作年限计算逻辑
　　4. 构建分析看板与报表
　　5. 设置自动更新机制（每日/每周）
　　
　　 3. 关键功能点
　　- 供应商合作历程时间轴
　　- 合作年限预警设置（如合作满3年自动提醒）
　　- 供应商对比分析工具
　　- 合作年限模拟器（预测延长合作年限的影响）
　　
　　 七、应用场景
　　
　　1. 供应商评估：在供应商续约时提供数据支持
　　2. 采购策略：对长期合作供应商给予优先权
　　3. 风险管理：识别合作年限短且交易额大的高风险供应商
　　4. 关系维护：为不同合作年限供应商制定差异化维护策略
　　
　　 八、持续优化
　　
　　1. 定期验证分析模型准确性
　　2. 根据业务变化调整指标权重
　　3. 收集用户反馈优化可视化效果
　　4. 探索机器学习在合作年限预测中的应用
　　
　　通过该分析系统，万象生鲜可实现供应商关系的科学化管理，提升供应链稳定性，降低合作风险，同时为战略采购决策提供有力数据支撑。