物流行业要怎么进行数据分析

      早期的国有物流企业具有很强的行政垄断特性，随着民营物流企业的快速发展和互联网公司的涉足，以及在互联网电商平台对物流整个行业的推动，重塑了国际贸易模式和物流，加速物流全行业数字化转型的步伐。对物流企业来说，产品化和数字化转型已经成为必经之路。

      在数字化转型的过程中，大多数物流企业都已经完成资产管理，人力资源管理，客户关系管理以及供应商管理等数字化转变。但是，仅仅有这些并不够，物流企业还需要在数字化基础上进行更加深入的分析，比如：收货量、发货量、库存量、拆零量、SKU等等，只是收集数据是不行的，应该进行分析和评估，已达到更好的运营效果，提高物流效率。

      物流行业的常见数据指标，大致有收货数据，储存数据，挑选数据，发货数据，退货数据这5类。与收货相关的数据包括到货量（单位）、订单数、车辆的装载量、收货区域面积、收货作业时间、每天收货SKU数等。其中，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。一般情况下还要分析卸货的方式、速度，以便详细规划站台的数量。

      库存存储能力设计对整个物流系统来说又是很关键的一步，而确定库存能力又是非常具有技巧性的。除了库存总量W，还要考虑SKU数，以及各种存储方式下的存储要求。普遍情况下，仓储情况下并非单一。

      拣选相关选的订单数，订单行数，发货量等都是比较重要的数据。拣选环节主要关注的有拣选，包装和输送问题。这里涉及三个参数：整盘出库量、整件出库量和拆零出库量。

      发货路向、数量、车辆形式、作业时间、暂存时间等数据是发货阶段的基础数据。在通常的数据分析中，退货分析也是不充分的。事实上，退货与收货的过程是不一样的。这主要是因为退货收货需要处理的数据量远远大于普通收货。一般数据分析仅仅提供退货量即可，包括订单数、订单行、SKU、数量等。

       物流数据分析很重要，而这么多实时变化的参数，分析起来也有一定难度，所以，具有经验和专业知识对于数据分析很重要。对一个数据样本的预处理，是分析数据的第一步。什么数据是有效的，什么是无效的，要有明确的规则。剔除无效数据对于数据分析是很关键的一步。当然，要做到这一点，除了认真调研和分析外，经验和常识也很重要。

      既然物流数据分析有如此大的难度，那么我们就可以借助像极光推送旗下极光分析服务来帮助分析，极光分析支持全域用户数据采集，具有丰富的数据可视化看板，生成您的全方位数据体系，以及10+种丰富的数据分析模型，支持灵活分析，满足多场景分析需求。