用 WPS AI 做数据分析，真香！！！

作为每天事情多的仓管员，面对大量订货、出库数据，人工分析耗时费力还易出错。用 WPS AI 的 AI 数据分析功能后，我在订货频率、出库效率、订单处理等维度的效率和准确性明显提升，以下是实践与收获。

一、痛点：人工分析的低效与失真

仓库需统计多名业务员（SA）的订货频率、订货量、出库率、出库效率及 “长时间未处理出库订单”。之前靠手动筛选、公式计算，数千条数据耗大半天，还常因 “漏看数据项”“公式错” 导致结果不准，误判业务员出库效率，影响流程规划。

二、WPS AI 数据分析的操作实践

功能入口与需求输入（如图一，二）WPS 表格顶部点 **「WPS AI」→「AI 数据分析」**，输入需求：“对整表深度分析，涵盖各 SA 订货频率、订货量、出库率、出库效率及未处理出库订单，排版输出”，需求明确是 AI 精准分析的关键。

AI 的分析逻辑与执行（如图三，四，五）提交需求后，WPS AI 自动处理：

需求拆解：梳理订货频率、订货量、出库率、出库效率、未处理订单等维度，关联订货日期、SA、出库时间等字段建逻辑；

自动化执行：生成数据分析代码，自动完成数据合并、计算、格式优化，全程不用管。

三、数据分析结果与管理优化

不到 5 分钟，WPS AI 出分析报告（如图六，七，八，九），核心结论：

订货行为：部分 SA 订货占总订货量 31.6%；多数 SA 单次订 1 个，个别订 4 个，差异明显。

出库效率：仅 1 名 SA 出库率 75%（平均 1 天完成），其余 SA 出库率 0，暴露出库记录缺失或录入问题，需核查。

未处理订单与数据质量：84.2% 订单（16/19 单）长时间未处理，多 SA 有积压；“到货更换日期” 字段含 “已通知” 等非日期文本，需规范录入。

四、实践价值：效率跃升

凭分析快速整改：规范出库流程与记录，给积压订单设优先级，定 “到货更换日期” 录入标准。现在仓库数据处理效率提升超数倍，分析准，决策有可靠依据。

五、总结

WPS AI 数据分析功能，让仓库数据从 人工混沌变 “智能精准”。不用编程，明确需求就自动完成多维度分析，是仓储管理的高效工具，值得物流、仓储从业者用。