供应链金融数据分析是一个复杂的过程，它涉及到对多个维度的深入分析。以下是一些主要的维度：
1. 客户维度：这包括客户的基本信息、信用状况、交易历史等。通过对这些信息的分析，可以了解客户的信用风险，从而为贷款决策提供依据。
2. 产品维度：这包括产品的基本信息、价格、销售情况等。通过对这些信息的分析，可以了解产品的市场表现，从而为产品开发和营销策略提供依据。
3. 供应商维度：这包括供应商的基本信息、信用状况、交易历史等。通过对这些信息的分析，可以了解供应商的信用风险，从而为采购决策提供依据。
4. 物流维度：这包括物流成本、物流效率、库存水平等。通过对这些信息的分析，可以了解物流系统的运行状况，从而为库存管理和物流配送提供依据。
5. 财务维度：这包括财务报表、现金流、负债情况等。通过对这些信息的分析，可以了解企业的财务状况，从而为企业的财务管理和投资决策提供依据。
6. 操作维度：这包括订单量、订单金额、支付情况等。通过对这些信息的分析，可以了解企业的运营状况，从而为企业的生产计划和销售策略提供依据。
7. 风险维度：这包括市场风险、信用风险、操作风险等。通过对这些风险因素的分析，可以识别潜在的风险点，从而为风险管理和控制提供依据。
8. 技术维度：这包括信息系统、技术平台、数据质量等。通过对这些技术因素的分析，可以提高供应链金融的效率和准确性。
9. 法律维度：这包括法律法规、政策环境、合同条款等。通过对这些法律因素的分析，可以确保供应链金融活动的合规性。
10. 经济维度：这包括宏观经济指标、行业趋势、竞争对手状况等。通过对这些经济因素的分析，可以预测市场趋势，从而为业务决策提供依据。
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