Python数据分析在采购业务中的应用

一、引言

采购是企业价值链的起点，对控制成本、保障生产、管理风险乃至驱动创新都起着至关重要的作用。Python作为一种高级编程语言，在数据获取、清洗、处理、分析和可视化方面拥有无与伦比的优势，能相对高效地构建复杂的数据分析模型，从海量、多源的采购数据中挖掘出深层次的商业洞察，从而赋能采购业务实现降本增效、风险规避和价值创造。

二、Python数据分析的理论基础

（一）Python语言数据分析的特点

Python作为数据分析领域的通用语言，凭借简洁语法、丰富库生态及跨平台兼容性，在多场景展现强大适用性。其核心库如Pandas实现高效数据处理与清洗，NumPy支撑大规模数值计算，Matplotlib/Seaborn则赋能可视化表达。

（二）Python语言数据分析的适用场景

从金融量化建模到医疗健康研究，从市场营销策略优化到物联网预测维护，Python均能构建端到端解决方案。在机器学习领域，Scikit-learn与TensorFlow等工具覆盖传统算法与深度学习全流程。此外，它还支持自动化ETL流水线开发、动态报告生成及实时监控告警系统搭建。无论是学术研究中的复杂模型验证，还是企业级的业务决策支持，Python都能通过灵活的工作流设计满足需求，成为连接数据科学与业务价值的桥梁，持续推动各行业智能化转型。

三、Python语言典型采购业务应用场景剖析

（一）采购管理需求分析

A窗业设计公司根据2025年度材料消耗预测，需要对铝合金、塑钢、木材、不锈钢、玻璃面板、密封胶条与辅材等进行采购。然而，随着公司业务的不断扩展，在公司的材料消耗中，玻璃面板的消耗占据企业总材料消耗的80%。如何有效管理玻璃面板这一关键材料的需求量，以控制成本并保障生产的质量，成为了公司面临的一项重要挑战。2025年A窗业设计公司的采购中心决定启动一项创新任务，运用Python技术对材料的需求量进行预测。

本次任务的目标是通过分析玻璃面板消耗和库存数据的历史数据，来预测未来的需求量，从而帮助公司合理安排采购计划，减少库存成本，避免生产中断的风险，最终为玻璃面板的采购决策提供数量支持。

利用Python的强大数据处理和分析能力，A窗业设计公司可以构建一个自动化的采购管理系统，这包括使用Pandas进行数据清洗和整理，利用statsmodels等库开发时间序列预测模型，以及通过Matplotlib和Seaborn进行数据可视化。

（二）Python语言应用方案设计思路

1.数据准备

读取A窗业设计公司2024年1-12月玻璃面板库存数据，包括每日的玻璃面板消耗量和剩余库存量，通过Python整理清洗玻璃面板消耗和库存的历史数据，进而构建准确的需求预测模型，为A窗业设计公司的采购计划提供数据支持。

#导入库

import pandas as pd

#从statsmodels库中导入 ExponentialSmoothing 类，用于实现Holt-Winters指数平滑法，以预测具有趋势和季节性的数据

from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

#导入numpy库，提供必要的数值计算能力

import numpy as np

#导入matplotlib.pyplot库，用于数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt

#从 datetime 模块中导入 timedelta 类，用于处理日期时间的时间间隔

from datetime import timedelta

#设置中文显示

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

#读取数据：读取名为"玻璃面板2024年1-12月库存量数据.xlsx"的文件

df = pd.read_excel（"玻璃面板2024年1-12月库存量数据.xlsx"，encoding='gb2312'）

# 将df的日期列中的字符串转换为 datetime64数据类型

df['日期'] = pd.to_datetime（df['日期']）

# 将玻璃面板消耗量和剩余库存量转化为数值类型，‘coerce’参数表示将无法转换的数据设置为NaN

df['玻璃面板消耗量'] = pd.to_numeric（df['玻璃面板消耗量']， errors='coerce'）

df['剩余库存量'] = pd.to_numeric（df['剩余库存量']， errors='coerce'）

2.时间序列统计预测

这一阶段的目的是使用统计方法对玻璃面板的需求量进行预测，以便为A窗业设计公司的采购计划提供数据支持。通过这一步骤，A窗业设计公司能够得到一个基于历史数据的玻璃面板需求量预测，这有助于企业更好地规划采购活动，优化库存水平，降低成本，并减少因库存不足而导致的生产中断风险。预测结果可以进一步用于制定采购策略和调整生产计划，以应对市场变化和内部需求的波动。

# 创建并拟合指数平滑模型

def fit_model（data）：

# 创建一个指数平滑模型，趋势和季节性均为加性，季节周期为7。

model = ExponentialSmoothing（data， trend='add'， seasonal='add'， seasonal_periods=7）

# 拟合模型并返回结果

return model.fit（）

# 拟合模型

consumption_model = fit_model（df['玻璃面板消耗量']）

inventory_model = fit_model（df['剩余库存量']）

# 预测未来七天

# 从df 数据的最后一个日期开始，生成接下来 7 天的日期，并存储在 future_dates 变量中

future_dates = pd.date_range（start=df['日期'].iloc[-1] + timedelta（days=1）， periods=7）

# 用之前拟合好的 consumption_model 模型预测未来 7 天的玻璃面板消耗量

consumption_forecast = consumption_model.forecast（7）

inventory_forecast = inventory_model.forecast（7）

3.可视化

目的是通过图形展示预测值与实际值的对比，以便于直观评估预测模型的准确性和效果。可视化图表清晰地对比了玻璃面板的实际消耗量和库存量与预测值。如果预测线与实际数据点紧密对应，说明预测模型相当准确。任何显著的偏差都提示模型可能需要调整。这种直观的展示有助于快速评估预测效果，并为制定采购和库存策略提供依据。

# 绘图

plt.figure（figsize=（12，6））

# df['日期']作为x轴的数据，tdf['玻璃面板消耗量']作为y轴数据绘制折线图，并添加“实际消耗量”标签

plt.plot（df['日期']， df['玻璃面板消耗量']， label='实际消耗量'）

plt.plot（df['日期']， df['剩余库存量']， label='实际库存量'）

# 设置折线的颜色和样式

plt.plot（future_dates， consumption_forecast， 'r--'， label='预测消耗量'）

plt.plot（future_dates， inventory_forecast， 'g--'， label='预测库存量'）

# 设置图形标题和x、y轴标签

plt.title（'玻璃面板消耗量和剩余库存量的实际值和预测值'）

plt.xlabel（'日期'）

plt.ylabel（'数量'）

# 将x轴的刻度标签旋转45度

plt.xticks（rotation=45）

# 添加图例

plt.legend（）

# 调整图表布局，使得图表元素之间的间距更加合理

plt.tight_layout（）

# 展示已经绘制好的图表

plt.show（）

（三）建议报告

1.风险与成本控制

通过自动化的预测模型和库存管理策略，窗业设计公司能够有效控制与玻璃面板相关的成本。自动化计算7天移动平均需求量和安全库存水平，有助于减少库存积压和过剩，从而降低库存成本。同时，实时监控和警报系统可以及时响应市场变化，减少供应中断的风险，保障生产的连续性。

2.决策支持与竞争力提升

数据驱动的洞察和可视化报告为管理层提供了强有力的决策支持。通过清晰展示玻璃面板消耗和库存的趋势和模式，管理层可以更快速地做出基于数据的决策。这种基于事实的决策过程不仅提高了企业的响应速度，也增强了市场竞争力，使A窗业设计公司能够在激烈的市场竞争中保持领先地位。

综合来看，通过Python技术的应用，A窗业设计公司不仅能够提高采购管理的效率，还能够实现成本的优化和风险的控制。这种以数据为中心的方法，将帮助企业在不断变化的市场环境中保持灵活性和竞争力，最终实现业务的可持续发展。

四、结论与展望

Python在A窗业设计公司的采购需求量决策中提供了支持，通过其强大的数据处理和分析能力，使得企业能够有效地读取、清洗和分析历史玻璃面板消耗及库存数据。利用Pandas进行数据操作，Statsmodels实现Holt-Winters指数平滑法进行时间序列预测，Numpy进行数值计算，以及Matplotlib.pyplot进行数据可视化，这一系列流程帮助A窗业设计公司精确预测玻璃面板需求量，识别趋势和潜在风险，从而为制定采购计划和优化库存管理提供了数据驱动的决策依据。

Python作为胶水语言，在采购业务的数字化转型中展现出独特价值。它不仅能够快速填补传统财务系统的功能空白，更能通过敏捷开发模式响应不断变化的业务需求。未来随着机器学习算法的成熟，将在需求预测、供应商推荐等领域发挥更大作用。

参考文献

[1] 张晓芳，董坤景，赵丽娟.Python技术在财务分析中的应用研究[J].邯郸职业技术学院学报， 2022，35（04）：38-41.

[2] 谢惠芳.Python 在财务数据挖掘和分析中的运用 [J]. 财富生活 ， 2023（10）： 79-81.

[3] 刘强. Python在银行数据分析中的应用研究[J].现代经济信息，2018（12）：184-185.

[4] Scikit-learn机器学习手册：https：//scikit-learn.org/stable/documentation.html

[5] 《企业级Python应用开发实践》，机械工业出版社，2024年

基金项目：湖南财经工业职业技术学院2023年度校级教育教学规划课题《赛教融合促进高职会计专业学生运用大数据python工具能力的研究》（项目编号：202301）