大家一般都怎么做物流数据分析啊?
一般无非是，发货及时率，盘点差异率，库存周转率，单台库存成本，单台运输成本等等。这些都有一些公式，公式里用的数据，应该都在统计范围之列。
数据分析需要掌握数据统计软件、还有数据分析工具，例如，柏拉图、直方图、散点图、相关分析、回归分析、ANOVA分析、鱼骨图、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图、XY矩阵等图形。
与收货有关的数据，包括到货量（箱）、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。车辆的装载量和卸载时间主要对于站台设计有影响，包括车辆大小、载重量等。
物流系统环境调查分析物流组织结构与功能分析一般来说，企业的组织结构是根据企业的经营目标设置的。在对组织结构调查时，要搞清楚企业部门设置及行政隶属关系，画出企业组织结构图。
活动）把资源转化为对外的产品和服务，因此作业是成本核算的中介。物流成本分析的步骤：确定分析目标。明确分析对象。制定分析计划。收集基本数据。统计与核算。得出分析结果，提出改进建议。
大数据可以应用在物流的那些方面?
1、大数据在物流客户管理中的应用主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。
2、第二方面，物流大数据可用于非物流领域，尤其是征信和金融应用。以物流配送单为例，我们做一个简单的数据分析，便可以实现客户画像，以作为征信模型的基础数据。物流配送单至少有两类信息。
3、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。
4、大数据可以应用在以下方面：经济和市场分析：通过大数据分析可以了解市场趋势、消费模式、市场竞争等信息，帮助企业作出更明智的经济决策。
5、现代物流管理 通过在物流商品中植入传感芯片（节点），供应链上的购买、生产制造、包装／装卸、堆栈、运输、配 送／分销、出售、服务每—个环节都能无误地被感知和掌握。
6、物流行业可以看出，是一个程序化很强的行业，而大数据则是一种严谨的数据分析技术。两者相结合之下，通过对物流数据的跟踪分析，大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议。
物流大数据分析平台哪个好用?
1、物流大数据分析平台我建议选择思迈特软件Smartbi。随着物流平台的发展，将会产生物流大数据。物流大数据，是指物流服务的供给、需求，物流活动过程的各种相关数据会以大数据的形式出现，反映整个物流行业的业态。
2、大数据分析平台比较好的有：Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。
3、思迈特软件Smartbi大数据分析平台对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。
4、海致BDP 1）这两年很热，行业都比较赞赏。BDP旨在帮助企业快速完成多数据整合，建立统一数据口径，支持自助式数据准备（ETL），并提供灵活、易用、高效可视化探索式分析能力，帮助企业构建贴合自身业务的企业洞察。
对于物流运输业务的大数据解决方案评价重点应该是什么
数据质量和准确性：大数据解决方案的核心是处理和分析大量的数据，因此数据的质量和准确性至关重要。评价方案时需要考虑数据源的可靠性、数据清洗和整合的准确性，以及算法和模型的精确性。
供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，实现供应链敏捷和迅速反应。
一：物流业务的数据化 物流业务的数据化是要解决数据有无的问题。 借助于各种先进的信息技术手段，采集物流过程各种信息，实现物流环节中人员，车辆，货物，装备，场站，门店等不同物流要素的充分物联网化。
第一方面，优化物流企业本身的运营和决策。物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。
业务真实有效性将是网络货运平台重点关注，外部因素主要指的是政策法规方面的要求。因为网络货运平台涉及到运费的交易环节，必然产生资金流，从而涉及到缴税纳税、发票开具等税务问题。
大数据分析在供应链中有什么应用?
供应链大数据可以帮助企业实现以下智能化应用： 预测需求：利用历史销售数据、市场趋势等信息进行分析和预测，帮助企业更准确地预测产品需求量，从而优化物流和库存管理。
大数据分析与供应链的决策关系 大数据分析的应用可以用在已经确定的项目上，分析的结果与决策联系起来，决策有不足的地方可以通过大数据分析发现，进而弥补不足。
优化库存管理：供应链大数据可以帮助企业分析库存的消耗和需求情况，从而优化库存管理。这样可以减少库存积压、降低库存成本，并确保产品的供应和销售能够保持平稳。
应用供应链大数据有以下几个方面：预测需求：供应链大数据可以对历史销售数据、市场趋势、季节性因素等进行分析，从而预测产品的需求量和趋势。
供应链大数据可以帮助企业优化以下几个供应链环节： 采购：通过对供应商过往的质量、交货时间、价格等数据进行分析，企业可以更好地制定采购计划，选择适合自己需求的供应商。