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采购数据流程图
采购数据流程图
,,,xx随着社会的进步和经济的发展,企业需要处理的数据日益繁多而且复杂。
而与此同时,数据对于企业来说,越来越占着重要的地位。
数据分析八流程1、为什么分析?
首先,你得知道为什么分析?
弄清楚此次数据分析的目的。
比如,什么类型的客户交货期总是拖延。
你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。
避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁?
要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。
避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。
例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。
通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。
4、需要哪些数据?
采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?
采购总额?
零部件行业竞争度?
货款周期?
采购频次?
库存备货数?
客户地域因子?
客户规模?
等等列一个表。
避免不断增加新的因子。
5、如何采集?
数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。
6、如何整理?
整理数据是门技术活。
不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。
Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。
7、如何分析?
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?
这个是很考验逻辑思维和推理能力的。
同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。
看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。
首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。
练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。
一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。
如何用合适的图表表现?
每一种图表的寓意是什么?
下面列举下常用的8个图表:
1折线图:
合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。
2柱型图:
主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
3堆积柱形图:
堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。
4线-柱图:
这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。
5条形图:
类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。
6饼图:
主要显示各项占比情况。
饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。
因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。
而且饼图的项,一般不要超过6项。
6项后建议用柱形图更为直观。
7复合饼图:
一般是对某项比例的下一步分析。
8母子饼图:
可直观地分析项目的组成结构与比重图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。
用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。
有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。
,,,xx随着社会的进步和经济的发展,企业需要处理的数据日益繁多而且复杂。
而与此同时,数据对于企业来说,越来越占着重要的地位。
数据分析八流程1、为什么分析?
首先,你得知道为什么分析?
弄清楚此次数据分析的目的。
比如,什么类型的客户交货期总是拖延。
你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。
避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁?
要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。
避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。
例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。
通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。
4、需要哪些数据?
采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?
采购总额?
零部件行业竞争度?
货款周期?
采购频次?
库存备货数?
客户地域因子?
客户规模?
等等列一个表。
避免不断增加新的因子。
5、如何采集?
数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。
6、如何整理?
整理数据是门技术活。
不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。
Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。
7、如何分析?
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?
这个是很考验逻辑思维和推理能力的。
同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。
看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。
首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。
练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。
一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。
如何用合适的图表表现?
每一种图表的寓意是什么?
下面列举下常用的8个图表:
1折线图:
合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。
2柱型图:
主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
3堆积柱形图:
堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。
4线-柱图:
这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。
5条形图:
类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。
6饼图:
主要显示各项占比情况。
饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。
因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。
而且饼图的项,一般不要超过6项。
6项后建议用柱形图更为直观。
7复合饼图:
一般是对某项比例的下一步分析。
8母子饼图:
可直观地分析项目的组成结构与比重图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。
用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。
有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。
,,,xx随着社会的进步和经济的发展,企业需要处理的数据日益繁多而且复杂。
而与此同时,数据对于企业来说,越来越占着重要的地位。
数据分析八流程1、为什么分析?
首先,你得知道为什么分析?
弄清楚此次数据分析的目的。
比如,什么类型的客户交货期总是拖延。
你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。
避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁?
要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。
避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。
例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。
通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。
4、需要哪些数据?
采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?
采购总额?
零部件行业竞争度?
货款周期?
采购频次?
库存备货数?
客户地域因子?
客户规模?
等等列一个表。
避免不断增加新的因子。
5、如何采集?
数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。
6、如何整理?
整理数据是门技术活。
不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。
Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。
7、如何分析?
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?
这个是很考验逻辑思维和推理能力的。
同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。
看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。
首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。
练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。
一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。
如何用合适的图表表现?
每一种图表的寓意是什么?
下面列举下常用的8个图表:
1折线图:
合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。
2柱型图:
主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
3堆积柱形图:
堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。
4线-柱图:
这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。
5条形图:
类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。
6饼图:
主要显示各项占比情况。
饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。
因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。
而且饼图的项,一般不要超过6项。
6项后建议用柱形图更为直观。
7复合饼图:
一般是对某项比例的下一步分析。
8母子饼图:
可直观地分析项目的组成结构与比重图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。
用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。
有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。
,,,xx随着社会的进步和经济的发展,企业需要处理的数据日益繁多而且复杂。
而与此同时,数据对于企业来说,越来越占着重要的地位。
数据分析八流程1、为什么分析?
首先,你得知道为什么分析?
弄清楚此次数据分析的目的。
比如,什么类型的客户交货期总是拖延。
你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。
避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁?
要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。
避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。
例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。
通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。
4、需要哪些数据?
采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?
采购总额?
零部件行业竞争度?
货款周期?
采购频次?
库存备货数?
客户地域因子?
客户规模?
等等列一个表。
避免不断增加新的因子。
5、如何采集?
数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。
6、如何整理?
整理数据是门技术活。
不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。
Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。
7、如何分析?
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?
这个是很考验逻辑思维和推理能力的。
同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。
看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。
首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。
练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。
一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。
如何用合适的图表表现?
每一种图表的寓意是什么?
下面列举下常用的8个图表:
1折线图:
合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。
2柱型图:
主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
3堆积柱形图:
堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。
4线-柱图:
这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。
5条形图:
类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。
6饼图:
主要显示各项占比情况。
饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。
因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。
而且饼图的项,一般不要超过6项。
6项后建议用柱形图更为直观。
7复合饼图:
一般是对某项比例的下一步分析。
8母子饼图:
可直观地分析项目的组成结构与比重图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。
用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。
有一些数据,辛辛苦苦做了整理和分析,最后发现对结论输出是没有关系的,虽然做了很多工作,但不能为了体现工作量而堆砌数据。
在展现的过程中,请注明数据的来源,时间,指标的说明,公式的算法,不仅体现数据分析的专业度,更是对报告阅读者的尊重。
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而与此同时,数据对于企业来说,越来越占着重要的地位。
数据分析八流程1、为什么分析?
首先,你得知道为什么分析?
弄清楚此次数据分析的目的。
比如,什么类型的客户交货期总是拖延。
你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。
避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁?
要牢记清楚的分析因子,统计维度是金额,还是产品,还是供应商行业竞争趋势,还是供应商规模等等。
避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。
例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。
通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。
4、需要哪些数据?
采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?
采购总额?
零部件行业竞争度?
货款周期?
采购频次?
库存备货数?
客户地域因子?
客户规模?
等等列一个表。
避免不断增加新的因子。
5、如何采集?
数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。
6、如何整理?
整理数据是门技术活。
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Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。
7、如何分析?
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?
这个是很考验逻辑思维和推理能力的。
同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。
看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。
首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。
练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。
一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。
如何用合适的图表表现?
每一种图表的寓意是什么?
下面列举下常用的8个图表:
1折线图:
合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。
2柱型图:
主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
3堆积柱形图:
堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。
4线-柱图:
这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。
5条形图:
类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。
6饼图:
主要显示各项占比情况。
饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。
因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。
而且饼图的项,一般不要超过6项。
6项后建议用柱形图更为直观。
7复合饼图:
一般是对某项比例的下一步分析。
8母子饼图:
可直观地分析项目的组成结构与比重图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。
用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。
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而与此同时,数据对于企业来说,越来越占着重要的地位。
数据分析八流程1、为什么分析?
首先,你得知道为什么分析?
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比如,什么类型的客户交货期总是拖延。
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避免不符合目标反复返工,这个过程会很痛苦。
2、分析目标是谁?
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避免把金额当产品算,把产品当金额算,算出的结果是差别非常大的。
3、想达到什么效果?
通过分析各个维度产品类型,公司采购周期,采购条款,找到真正的问题。
例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。
通过分析,找到真正的问题根源,发现精细化采购管理已经非常必要了。
4、需要哪些数据?
采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?
采购总额?
零部件行业竞争度?
货款周期?
采购频次?
库存备货数?
客户地域因子?
客户规模?
等等列一个表。
避免不断增加新的因子。
5、如何采集?
数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。
6、如何整理?
整理数据是门技术活。
不得不承认EXCEL是个强大工具,数据透视表的熟练使用和技巧,作为支付数据分析必不可少,各种函数和公式也需要略懂一二,避免低效率的数据整理。
Spss也是一个非常优秀的数据处理工具,特别在数据量比较大,而且当字段由特殊字符的时候,比较好用。
7、如何分析?
整理完毕,如何对数据进行综合分析,相关分析?
这个是很考验逻辑思维和推理能力的。
同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。
看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。
首先是技术层面,对数据来源的抽取-转换-载入原理的理解和认识;其实是全局观,对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解;最后是专业度,对业务的流程、设计等了如指掌。
练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。
一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。
如何用合适的图表表现?
每一种图表的寓意是什么?
下面列举下常用的8个图表:
1折线图:
合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。
2柱型图:
主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
3堆积柱形图:
堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。
4线-柱图:
这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。
5条形图:
类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。
6饼图:
主要显示各项占比情况。
饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。
因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。
而且饼图的项,一般不要超过6项。
6项后建议用柱形图更为直观。
7复合饼图:
一般是对某项比例的下一步分析。
8母子饼图:
可直观地分析项目的组成结构与比重图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。
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数据分析八流程1、为什么分析?
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例如这次分析的薄弱环节供应商,全部集中采购,和保持现状,都不符合利益最大化原则。
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4、需要哪些数据?
采购过程涉及的数据,很多,需要哪些源数据?
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同时分析推理过程中,需要对产品了如指掌,对供应商很了解,对采购流程很熟悉。
看似一个简单的数据分析,其实是各方面能力的体现。
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练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功,而是在实践中不断成长和升华。
一个好的数据分析应该以价值为导向,放眼全局、立足业务,用数据来驱动增长。
8、如何展现和输出?
数据可视化也是一个学问。
如何用合适的图表表现?
每一种图表的寓意是什么?
下面列举下常用的8个图表:
1折线图:
合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。
2柱型图:
主要用来表示各组数据之间的差别。
主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
3堆积柱形图:
堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。
4线-柱图:
这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。
5条形图:
类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。
6饼图:
主要显示各项占比情况。
饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。
因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。
而且饼图的项,一般不要超
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