一、分析目标
通过万象生鲜配送系统实现供应商合作年限分析，旨在：
1. 评估供应商合作稳定性与忠诚度
2. 识别长期合作优质供应商与短期合作高风险供应商
3. 为采购策略优化、合同续签决策提供数据支持
4. 发现合作年限与供货质量、价格波动的关联性
二、数据基础要求
核心数据字段
1. 供应商基础信息：供应商ID、名称、类型、主营品类
2. 合作时间数据：首次合作日期、最近合作日期、合作总时长（天/月/年）
3. 交易记录：订单数量、订单金额、退货率、准时交货率
4. 质量数据：质检合格率、客户投诉率、质量事故记录
5. 价格数据：历史报价记录、价格波动指数
数据来源
- 系统交易日志
- 供应商管理模块
- 质检报告系统
- 财务结算系统
三、分析维度设计
1. 合作年限分段统计
```
合作年限区间 | 供应商数量 | 占比 | 平均交易额 | 平均退货率 | 质量合格率
0-6个月 | XX | XX% | XX万元 | XX% | XX%
6-12个月 | XX | XX% | XX万元 | XX% | XX%
1-3年 | XX | XX% | XX万元 | XX% | XX%
3-5年 | XX | XX% | XX万元 | XX% | XX%
5年以上 | XX | XX% | XX万元 | XX% | XX%
```
2. 关键指标对比分析
- 合作年限与交易稳定性：合作年限越长，订单波动率越低
- 合作年限与质量表现：长期供应商质量事故率显著低于新供应商
- 合作年限与价格竞争力：分析是否存在"合作越久价格越高"现象
- 合作年限与响应速度：长期供应商订单处理时效是否更优
四、系统实现方案
1. 数据采集与清洗
- 建立ETL流程自动同步各业务系统数据
- 开发数据校验规则确保合作日期准确性
- 处理历史数据缺失问题（如通过合同档案补录）
2. 分析模型构建
```python
示例：合作年限分组统计
import pandas as pd
def analyze_cooperation_duration(df):
计算合作天数
df[coop_days] = (pd.to_date(today) - pd.to_datetime(df[first_coop_date])).dt.days
分组标签
bins = [0, 180, 365, 365*3, 365*5, 1e10]
labels = [0-6月, 6-12月, 1-3年, 3-5年, 5年以上]
df[coop_period] = pd.cut(df[coop_days], bins=bins, labels=labels)
关键指标聚合
result = df.groupby(coop_period).agg({
supplier_id: count,
order_amount: mean,
return_rate: mean,
quality_score: mean
}).reset_index()
return result
```
3. 可视化实现
- 合作年限分布图：柱状图展示各年限段供应商数量
- 趋势分析图：折线图展示合作年限与关键指标的关系
- 热力图：矩阵展示不同品类供应商的合作年限分布
- 供应商生命周期曲线：展示典型供应商从引入到成熟的过程
4. 预警机制
- 设置合作年限阈值预警（如即将满3年的供应商）
- 识别合作年限异常（如频繁更换供应商的品类）
- 自动生成续签建议报告
五、应用场景
1. 采购决策支持：
- 优先续签合作3年以上且质量稳定的供应商
- 对合作不足1年的供应商加强资质审核
2. 供应商管理：
- 为长期合作供应商提供优惠政策
- 对短期合作高风险供应商实施更严格质检
3. 合同管理：
- 自动生成续签提醒清单
- 根据合作年限动态调整合同条款
4. 风险控制：
- 识别过度依赖单一长期供应商的风险
- 监控新供应商的成长曲线是否正常
六、实施步骤
1. 数据准备阶段（1-2周）
- 完成历史数据补录与清洗
- 建立数据同步机制
2. 系统开发阶段（3-4周）
- 开发分析模型与可视化组件
- 实现预警功能
3. 测试验证阶段（1周）
- 历史数据回测验证准确性
- 业务部门验收
4. 上线运行阶段
- 每日自动更新分析结果
- 定期生成分析报告
七、预期效果
1. 供应商合作稳定性提升20%以上
2. 优质供应商续签率提高至90%以上
3. 采购成本因长期合作优惠降低5-8%
4. 质量问题发生率因供应商筛选优化下降15%
通过该分析系统的实施，万象生鲜可建立科学的供应商评价体系，实现从"经验驱动"到"数据驱动"的供应商管理转型，最终提升整个供应链的稳定性和竞争力。
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