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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16