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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01