订货管理系统可以优化订货策略，跟踪客户订单，提高订单处理速度，可以监控库存水平，能提醒用户进行补货。可以降低采购成本，跟踪采购订单进度，提高企业竞争力，并且帮助企业优化订货策略，下面我们来了解订货管理系统进行数据分析有哪些步骤。

1. 数据收集：首先，需要收集与订货相关的各类数据，包括订单数据、库存数据、采购数据、销售数据等。这些数据可以从企业的各种业务系统中获取，如ERP系统、CRM系统等。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，以消除异常值、重复值和不完整数据。这一步骤可以提高数据分析的准确性。

3. 数据整合：将各类数据整合到一起，形成一个统一的数据仓库。这可以通过数据ETL（抽取、转换、加载）工具来实现。数据仓库可以方便地进行各类数据分析和挖掘。

4. 数据分析：利用统计学、机器学习等方法对数据进行分析。常见的分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、预测性分析等。分析结果可以帮助企业了解订单、库存、采购和销售等方面的情况，从而优化订货策略。

5. 数据可视化：将数据分析结果以图表、报表等形式展示给用户。这可以帮助用户更直观地了解数据，从而更好地制定订货策略。

6. 数据应用：将数据分析结果应用到实际业务中，如调整订货量、优化库存水平、改进采购策略等。这可以提高企业运营效率，降低成本，提高客户满意度。

7. 数据监控与反馈：对数据分析结果进行持续监控，并根据实际情况调整订货策略。同时，收集反馈信息，以评估数据分析的效果，进一步优化数据分析方法和模型。

总之，订货管理系统进行数据分析要经过数据收集，包括订单数据，采购数据等，并进行数据清洗和预处理消除异常值和不完整数据，并进行数据整合。订货管理系统的数据分析很重要，只有掌握数据分析这个方法才能更好的了解和使用订货管理系统。