物流企业数据分析的“势”——企业数据分析方向

所说货运物流数据分析的势、道、术，是指数据分析的方位、方式和专用工具，也是提出问题、分析问题、解决问题的思维逻辑。文中从一个货运公司的方面看来数据分析。

文中关键剖析数据分析的"势"

数据分析的方位，这里并不是指数据分析领域的发展前景，而说的是数据分析的剖析方位，亦或说一个货运公司的视角怎样做数据分剖析。针对一个货运物流公司，数据分析理应从三个层面开展。

最先，销售市场端数据分析。销售市场端数据分析主要是2个层面，一个是外界的：客户资料；一个是内部结构的：商品数据信息。

所说客户资料就是顾客的规模、顾客的数目遍布、发货量遍布这些。倘若2C的公司（如快递公司、零担类），可以科学研究人口数量的遍布，网上购物群体的状况。阿里巴巴有阿里指数、百度搜索有搜索指数，现阶段其数据信息对外开放的越来越低了，可是依然可以看得出具体的群体，及其有关产业链的地区遍布，因此什么地区的集中化货品便可以探索。根据探索货品种类，加上以当场调查，便可以得到大概的货物种类，而开展有目的性的物流配送服务；倘若2B的公司（如大零担、三方、专线运输等），可以根据剖析总体目标公司的市場遍布，有目的性的在工业区开展线下推广、宣传策划。如今工商对企业信用等级信息的公布，就会有像天眼查、天眼查等这种查看工商信息内容的网站，根据详细地址信息内容明确座标，从而剖析公司的聚集地域，找到线下推广地区，从而有目的性的开展2B的业务拓展工作中。如下图则是四川成都市的食品类制造业企业热力地图。

根据地形图，我们可以清楚的见到成都食品类生产制造型公司的集中化地区，尽管企业目录很有可能不足全，可是总体的划分构造是一定的，因此最后的市场需求分析結果是可以用的。而这也是互联网大数据的理念中的更重视算法设计，而一定水平的忽视网站安全性。

次之，是运营数据信息，此一些数据信息多是财务报表，是同时体现企业经营管理状况的数据信息。

运营数据信息主要是财务报告中的收益、成本费、毛利率这些，一般中小企业多看看的是本年利润，大型企业会看负债表和现流表。所说本年利润可以同时体现公司的生产经营情况，也就是公司是赚了、或是赔了。此一部分主要是会计数据的分析，做运营数据分析的单位一般是集团公司的财务部门。运营数据信息主要是收益、成本费（直接费用、直接成本）、花费。在其中成本费和花费有一定的关联，由于直接成本中的人工成本提升便会在一定水平上导致成本的提升。

自然，运营数据的分析拥有许多方式，也是有许多的财务管理层面的书本可以参照。如下图就是知名的杜邦分析体系：

最终，就是运营数据，现阶段针对运营数据，不一样行业领域的经营数据分析工作能力参差不齐。

针对物流企业而言，绝大多数公司实际上还逗留在KPI的收集和梳理上，没能保证根据信息开展事先预测分析。除非是像京东商城、苏宁易购等其市场销售段便是自己的货运物流，可以根据市场销售状况开展预测分析。第三方物流的发货量太多取决于其用户的方案，而顾客通常只能给相对性的淡旺季高峰期，而缺乏确立的发货量预测分析。绝大多数公司运营分析相对性贫乏，必须构建一个数据可视化车内仪表盘对数据资料开展实时监控系统和钻取。

而车内仪表盘的优劣，最须要留意的就是其中在的逻辑关系和数据信息对项目的协助，而其完成技术性则在其二。现阶段，车内仪表盘的完成技术性包含Power BI、D3.JS、highcharts乃至Excel这些，有些是客户端，有些是根据javascript，其各有利弊文中这里不具体赘述。

总而言之，现阶段公司中的数据信息方位无外乎销售市场端、经营端、运营端三个方位，每个方位拥有其适用的统计分析方法，文中若有不足详细、不足稳妥的，还请数据分析方位老前辈指导。

出自个人博客网站：一个物流技术宅的blog-数据分析的“势”--公司数据分析方位