京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330

【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历,详细解答了物流供应链数据分析岗位的工作内容、行业痛点解决方案、前沿技术应用,分享了CDA证书的价值及岗位招聘要求,为行业从业者提供了实用参考。
【核心关键词】供应链、物流、库存、品类、京东、知识、统计学、数据分析、库存管理、滞销商品、认知技术、数据物流、分析城市、数据价值
【专访嘉宾】赖尧(CDA持证者,上海立信会计学院毕业,曾任职京东数据物流分析师、华莱士总裁办数据分析,现任职兰格赛,负责物流供应链数据分析)
【主持人】大家好,今天我们邀请到了赖尧来参加我们的CDA持证专访,赖尧可以和大家打个招呼。
【嘉宾】哈喽,大家好,我是赖尧,毕业于上海立信会计学院。我曾在京东担任数据物流分析师,之后在华莱士总裁办负责数据分析工作,直接对总裁办负责,目前在兰格赛负责物流供应链相关工作,日常主要负责物流供应链的数据分析,通过数据分析优化供应链全链路环节,降低采购和物流成本。很荣幸成为CDA持证者,能接受本次CDA持证专访。
【主持人】我看到您在工作经历中,物流行业数据分析的经验非常丰富。那这个岗位具体是做什么的?可以给大家举个案例吗?
【嘉宾】可以拿我之前在京东的工作举个例子。按照目前大数据的积累程度,一个城市、一个地区,具体到每个写字楼、每位居民的商品销量和品类,都是可以通过数据分析预测的。所以我们可以预判下个月的物流需求,进而提前招募司机、优化物流线路,还能提前在城市的前置仓做好备货工作。
【嘉宾】很多人都会觉得京东物流非常快,像北上广深这样的一线城市,上午下单、下午就能送达。这其实是通过无数次数据分析建模,预测商品购买需求,再结合物流前置仓提前备货实现的。我当时的工作,就是根据历史购买数据,分析城市的购买潜力,以及居民常购的商品品牌、种类、数量,把购买概率高的商品提前部署到前置仓。同时,我们会和京东商城的广告推送团队联动,通过广告推送数据进一步预判购买情况,精准备货,最终实现“上午下单、下午送达”的高效服务。另外,仓库容量是有限的,如何提高库存利用率、如何及时将滞销商品退回大库,这些也都是我们需要通过数据分析解决的问题。
【主持人】物流供应链管理中,如何做好数据分析?比如需求不准确、库存管理难度大这些常见问题,该如何解决呢?
【嘉宾】您提的这个问题非常好。首先我们要承认,人的管理能力是有限的,只有依靠数据分析,才能突破人自身的局限。人不可能记住所有的库存信息,也不可能记住每一笔出入库记录,所以数据分析的价值就应运而生了。
【嘉宾】做好数据分析,首要前提是理解数据和业务,要清楚数据是怎么产生的,每个数据背后的价值是什么,代表现实中的哪种状态,数据的变化又对应着现实中的哪些变化。比如库存减少,有可能是商品正常售出,也有可能是滞销商品退回厂商。只有理解了数据的意义和业务逻辑,需求不准确的问题就很好解决了。
【嘉宾】举个例子,假如老板觉得库存偏高,在不理解数据的时候,对库存其实没有清晰概念,大多只会简单按品类、分字段,查看不同类型的库存。但理解数据之后,就可以反问老板:什么是库存高?为什么觉得库存高?哪些品类的库存可以调整?调整的代价有多大?调整的目的是什么——是为了后续促销空出库位,还是先把滞销商品退回大库?这样一系列追问下来,大脑中就能形成清晰的解决方案,问题自然就迎刃而解了。
【嘉宾】同样的,只要对业务有足够的理解,库存管理难度大的问题也会变得容易。其实很多库存管理都有教科书级别的标准解决方案,再结合强大的数据分析能力,就可以将这些方案直接落地执行。
【主持人】目前比较流行的供应链数据分析技术有哪些?
【嘉宾】目前我们比较前沿的研究方向,是将认知技术(比如AI)应用于供应链领域。认知技术可以像人类一样理解、推理、学习和互动,同时具备强大的处理能力和高速运算优势。这种高级的供应链分析形式,基本在引领整个供应链优化的新时代。它能自动筛选海量数据,帮助企业改进需求预测、识别效率低下的环节,更好地满足市场需求、推动创新,还能实现我们很多突破性的想法。
【主持人】您考取了CDA证书以后,对工作有帮助吗?
【嘉宾】当然有帮助。虽然日常工作中,数据分析的技术和知识用得比较多,但这些知识和技能大多是零散的。考取CDA证书的过程,相当于帮我把整个知识体系重新梳理了一遍,包括统计学、神经网络等相关知识,都梳理得非常系统,让我的整体知识能力更加系统化,就像是给知识做了一次全面整理,非常有用。
【嘉宾】另一方面,自身能力到位了,企业未必能全面了解你的能力,而证书本身就是一个让企业重新认识你能力的载体,对我的职业发展还是很有帮助的。
【主持人】我们了解到,您目前任职的兰格赛集团是全球最大的低压电器经销商,很多从业者都很关注贵部门或您所在岗位的招聘需求,想要拿到offer,应该具备哪些能力或技能呢?
【嘉宾】核心能力主要是两方面:一是快速理解业务的能力,二是独立产出报告的能力。核心技能则有三项:首先是统计学,这是基础,要学会如何处理海量数据,并用图表呈现各类数据,这也是CDA证书本身必学必考的技能;其次是编程能力,比如Python这类数据处理语言,毕竟日常工作的数据量非常大,传统Excel根本处理不了,很容易碰到性能瓶颈;最后是数据呈现能力,要熟练使用Power BI、帆软BI等BI报表工具,完成从数据获取、处理到呈现的全流程工作。
【主持人】非常感谢赖尧的精彩分享。其实要做好一个物流信息化管理系统,最重要的一点是需求必须明确,而在需求中,数据又起着关键作用,比如收货量、发货量、库存量等等。通过与大量数据的深入结合,才能提升供应链的实力;只有重视用户需求信息的收集与分析,关注用户体验,才能实现全方位的数据价值挖掘。再次感谢赖尧,我们下期再见。
【嘉宾】谢谢大家,再见。

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 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 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03