计算机分析库存可以通过以下几个步骤进行：
准备工作
导入必要的库：主要用到pandas和matplotlib这两个库。pandas用于数据处理，matplotlib用于数据可视化。
读取库存数据
假设库存数据存储在Excel文件中，使用pandas读取数据：
```python
inventory_data = pd.read_excel（'inventory.xlsx'）
print（inventory_data.head（））
```
基础统计分析
计算每种商品的平均库存量：
```python
avg_inventory = inventory_data.groupby（'product_name'）['quantity'].mean（）
```
找出库存量最多和最少的商品：
```python
max_inventory = inventory_data.loc[inventory_data['quantity'].idxmax（）]
min_inventory = inventory_data.loc[inventory_data['quantity'].idxmin（）]
```
数据可视化
使用matplotlib绘制库存趋势图，以便更直观地分析库存变化。
使用Excel进行库存分析
利用Excel的数据透视表功能进行库存分析，跟踪库存变化，及时做出采购决策。
设置表格边框、填充颜色，使用函数快速计算等，使表格更易于阅读和理解。
使用BI工具进行库存分析
利用BI工具如九数云制作智能库存分析报表模板，从仓库、物料等维度分析库存状况，并通过库存数据预警判断哪些原材料需要采购，哪些物料不足以支撑接下来的生产计划。
使用库存管理系统
启动库存管理系统，输入用户名和密码，进入系统主界面。
在盘点管理模块中，选择新建盘点任务，填写盘点日期、盘点人员、盘点范围等信息，并进行盘点。
生成库存报告
根据分析结果，生成库存报告，为管理决策提供参考。
通过以上步骤，可以有效地进行计算机分析库存，从而优化库存管理，提高工作效率。