ChatGPT+PowerBI:供应链数据可视化产品分析

2025 年 5 月 8 日

利用ChatGPT与PowerBI结合，深入解析供应链数据可视化产品，发现优化策略。核心内容： 1. 绩效分析及KPI展示，包括库存周转率和库存覆盖天数的行业对比 2. 成本优化评估，涵盖运输、仓储与采购等运营环节 3. 客户类型分析与区域省份采购优化建议，结合地图更新和监控预警功能

如上图是搭建的供应链数据可视化产品第二页绩效分析，首页分析链接如下

ChatGPT+PowerBI供应链数据可视化产品分析

在这页内容中，通过ChatGPT协同，提问从供应链绩效分析角度，分析PowerBI可视化内容，如下图

ChatGPT给出了分析建议，在关键业绩指标(KPI)展示如下图，具体从每个指标值分析了原因，其中库存周转率结合了行业对比分析，库存覆盖天数过高，提出优化补货策略。优化成本在各个运营环节，例如运输、仓储与采购进行评估。

上述是对KPI的分析，下面从具体可视化内容进行了分析，对比三种不同类型的客户，从市场份额与增长潜力进行了分析，其中门店Pharmacy增长最大。在区域省份采购方面，对采购较高的省份区域作为供应链布局优化。

最后ChatGPT给出了分析优化建议，具体从4个方面进行了建议，如下图。

在这版PowerBI供应链数据可视化产品中，更新了地图与监控预警，完整版如下

在维度建模上，有三层模型关系，分别是为销售表，采购表及配送表为核心的三张报表及对应的维度表，例如采购表与供应商，商品表之间的表关系，销售表与客户表，商品表之间的表关系，配送表与客户，商品之间的表关系，同时也结合了目标表进行达成情况的关联，所以这里从表模型搭建到关键指标，及可视化动态交互分析展示的完整链路，具体供应链数据可视化产品完整版数据表模型关系如下。

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