京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在物流企业中的应用(一)_数据分析
在这个信息爆炸的时代,物流企业每天都会涌现出海量的数据,特别是全程物流,包括运输、仓储、搬运、配送、包装和再加工等环节,每个环节中的信息流量都十分巨大,使物流企业很难对这些数据进行及时、准确的处理。随着大数据时代的到来,大数据技术能够通过构建数据中心,挖掘出隐藏在数据背后的信息价值,从而为企业提供有益的帮助,为企业带来利润。
物流企业应用大数据的优势
面对海量数据,物流企业在不断加大大数据方面投入的同时,不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术,而应该把大数据看作是一项战略资源,充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势,在战略规划、商业模式和人力资本等方面作出全方位的部署。
(1)信息对接,掌握企业运作信息
在信息化时代,网购呈现出一种不断增长的趋势,规模已经达到了空前巨大的地步,这给网购之后的物流带来了沉重的负担,对每一个节点的信息需求也越来越多。每一个环节产生的数据都是海量的,过去传统数据收集、分析处理方式已经不能满足物流企业对每一个节点的信息需求,这就需要通过大数据把信息对接起来,将每个节点的数据收集并且整合,通过数据中心分析、处理转化为有价值的信息,从而掌握物流企业的整体运作情况。
(2)提供依据,帮助物流企业做出正确的决策
传统的根据市场调研和个人经验来进行决策已经不能适应这个数据化的时代,只有真实的、海量的数据才能真正反映市场的需求变化。通过对市场数据的收集、分析处理,物流企业可以了解到具体的业务运作情况,能够清楚地判断出哪些业务带来的利润率高、增长速度较快等,把主要精力放在真正能够给企业带来高额利润的业务上,避免无端的浪费。同时,通过对数据的实时掌控,物流企业还可以随时对业务进行调整,确保每个业务都可以带来赢利,从而实现高效的运营。
(3)培养客户粘性,避免客户流失
网购人群的急剧膨胀,使得客户越来越重视物流服务的体验,希望物流企业能够提供最好的服务,甚至掌控物流业务运作过程中商品配送的所有信息。这就需要物流企业以数据中心为支撑,通过对数据挖掘和分析,合理地运用这些分析成果,进一步巩固和客户之间的关系,增加客户的信赖,培养客户的粘性,避免客户流失。
(4)数据“加工”从而实现数据“增值”
在物流企业运营的每个环节中,只有一小部分结构化数据是可以直接分析利用的,绝大部分非结构化数据必须要转化为结构化数据才能储存分析。这就造成了并不是所有的数据都是准确的、有效的,很大一部分数据都是延迟、无效、甚至是错误的。物流企业的数据中心必须要对这些数据进行“加工”,从而筛选出有价值的信息,实现数据的“增值”。
大数据在物流企业中的具体应用
物流企业正一步一步地进入数据化发展的阶段,物流企业间的竞争逐渐演变成数据间的竞争。大数据能够让物流企业能够有的放矢,甚至可以做到为每一个客户量身定制符合他们自身需求的服务,从而颠覆整个物流业的运作模式。目前,大数椐在物流企业中的应用主要包括以下几个方面。
(1)市场预测
商品进入市场后,并不会一直保持最高的销量,是随着时间的推移,消费者行为和需求的变化而不断变化的。在过去,我们总是习惯于通过采用调查问卷和以往经验来寻找客户的来源。而当调查结果总结出来时,结果往往已经是过时的了,延迟、错误的调查结果只会让管理者对市场需求做出错误的信计。而大数据能够帮助企业完全勾勒出其客户的行为和需求信息,通过真实而有效的数据反映市场的需求变化,从而对产品进入市场后的各个阶段作出预测,进而合理的控制物流企业库存和安排运输方案。
(2)物流中心的选址
物流中心选址问题要求物流企业在充分考虑到自身的经营特点、商品特点和交通状况等因素的基础上,使配送成本和匿定成本等之和达到最小。针对这一问题,可以利用大数据中分类树方法来解决。
(3)优化配送线路
配送线路的优化是一个典型的非线性规划问题,它一直影响着物流企业的配送效率和配送成本。物流企业运用大数据来分析商品的特性和规格、客户的不同需求(时间和金钱)等问题,从而用最快的速度对这些影响配送计划的因素做出反映(比如选择哪种运输方案、哪种运输线路等),制定最合理的配送线路。而且企业还可以通过配送过程中实时产生的数据,快速地分析出配送路线的交通状况,对事故多发路段的做出提前预警。精确分析配送整个过程的信息,使物流的配送管理智能化,提高了物流企业的信息化水平和可预见性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04