物流訂單數據分析方法

Ⅰ 物流數據分析主要做什麼么

一般物流數據分析主要涉及以下幾方面：1.物流費用分析，包括：倉儲費用分析（倉庫租賃費用對比、設備使用維護分析）、運費分析（運費占銷售金額的比例等）及管理成本分析（人力、工時等）；2.交付及時率分析；3.庫存周轉率分析；4.庫存有效性分析（呆滯庫存佔比）；5.服務有效性分析，包括內外部客戶滿意度調查分析、急單上線及時率、客戶投訴及時處理性等。總之：包含定量和定性等分析。（以上基於製造業）

Ⅱ 數據分析的方法有哪些有什麼方法快速掌握么我是從事物流的。

數據分析最好的場景是業務人員可以去用，支持業務人員去做報表。目前國內對於這塊做的比較好的，可能就只有FineBI了，不要問我是誰，請叫我雷鋒！

Ⅲ 物流的數據分析工具和方法論有哪些

線性規劃
網路規劃
最大流
最短路線
排隊論等
找本《運籌學》，上面有很多關於運營或物流的方法模型

Ⅳ 物流數據分析具體做什麼的

與收貨有關的數據，包括到貨量（箱）、訂單數、車輛的裝載量、收貨區域大小、收貨作業時間、每天收貨SKU數等。

車輛的裝載量和卸載時間主要對於站台設計有影響，包括車輛大小、載重量等。一般情況下，還要分析卸貨的方式、速度，以便詳細規劃站台的數量。

很多人對高點平均值和算術平均值對於設計的影響不甚了解。簡單來說，將一年（或一定時間）的收貨量除以一年（或一定時間）的實際工作天數，即得到平均每天收貨量，一年中最大收貨量的一天，即最大收貨量。

在實際設計中，如果按照平均值設計，則使得加班的天數會很多；如果按照最大值進行設計，則會出現工作很不飽滿，設備閑置的現象。因此，一般取平均值和最大值之間的某個值進行設計，具體要根據實際需要確定，發貨也有這種情況。

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1、類型繁多，來源復雜

物流全過程的各個環節都會產生類型繁多的物流信息。僅本系統內部各個環節有不同種類的信息，而且由於物流系統與其他系統，如生產系統、銷售系統、消費系統等密切相關 各種物流信息的來源、發生處理地點和擴散范圍各不相同 使得物流信息的採集、分類、統計、分析的難度加大。

2、信息量大

現代物流具有多品種小批量生產和多額度小數量配送、庫存和運輸的特點，使得物流信息量大增，傳統的信息處理技術已不能滿足發展的需要。

3、更新速度快

在現代物流活動中，物流信息動態性特別強，信息價值的衰減速度很快，由此產生的大量新信息不斷更新原有的資料庫。因此現代物流信息處理更加強調物流信息採集的及時性和信息加工處理的快速。

Ⅳ 物流數據分析指標體系介紹

做物流規劃設計時，人們往往對設計指標感到茫然，對新員工尤其如此。有些設計人員比較急躁，一上來就急於做方案、畫圖，結果畫來畫去，就不知道自己到底要做什麼了。耽誤了不少時間不說，設計方案要麼不知所雲，要麼離題萬里，對用戶是一個很大的傷害。
一個良好的設計習慣，往往是應該首先明確設計目標，了解清楚設計要求之後，再去動筆，就比如寫文章，總應該先確定寫什麼主題，目的是什麼，給誰看，然後才開始寫提綱、反復推敲提綱、找好素材和參考資料，再動筆寫，然後再反復推敲、修改潤色。不然，就很難寫成一篇有質量的文章。畫圖雖然很重要，但到底只是一種比較簡單的勞動，而畫什麼，表現什麼主題，達到什麼目標才是設計的關鍵。
設計是如此，對一個設計方案的評價也是如此。我遇到很多客戶要求評價一個總體的方案，其實這是很難的。其中關鍵的一點就是，方案是設計需求的響應，對方案進行評估，首先要對設計目標進行分析和評估，這才是根本。
數據分析是一件很嚴肅和需要專業知識的工作，並非僅僅對數據進行簡單的加減排列組合就可以了。我特別反對那些不注重數據分析的客戶。一項設計，設計指標是基礎。基礎出現問題，你選用的設備再好，系統再先進，也是於事無補的。
其實物流倉儲系統的規劃設計也沒有那麼難，關鍵一點是需求要清楚明確。而需求是可以用數據來描述和定義的。一個項目，其關鍵數據也就那麼幾個而已，如收貨量、發貨量、庫存量、拆零量、SKU等，並不難掌握。本文就講一講這些最基本的需求，為了便於理解，主要從物流倉儲的幾個環節進行描述。
基礎數據
在進行系統性描述之前，一定要清楚物流的作業當量最後是以小時來計算的（當然還可以細化到半小時，甚至更小單位）。所以，我們所有的物流量，最終要以小時當量來計算。然而，從用戶那裡得到的實際的設計指標，很可能是年度的作業綱領，如年配送100億。這個數據非常重要，卻也是非常不確定的，因為從這個指標推導下來，就會看到，每年的作業天數、每天的作業時間、貨物的價值、倉庫庫存周轉次數等，對最終設計都有很大的影響。所以，這些關聯數據應該是要首先明確的。
假設設計綱領是G(年配送目標，億元)，單箱價格是p，則年度總配送箱數是：
Q = G/p
假設每年作業天數是N（天），每天工作時間是t，則每小時的作業量是：
q = Q/N/t
如果庫存周轉天數為D，則庫存量的計算公式如下：
W = q*t*D
以上的數據關系都很容易推導，但在實際中要注意的是：不同的作業，其作業時間可能是變化的，如高峰時期每天作業時間要大於平常作業，發貨時間有時也與收貨時間不同等，會增加計算和分析的難度。
在進行具體數據分析時，還要明確箱與托盤的對應關系。托盤一般選擇標准托盤（1200*1000），假設平均的滿盤量為n，則庫存托盤數應為：
P = W/n
當然，在描述具體數據時，要區分收貨、發貨還是退貨，每一個作業也許是不一樣的。很多時候，用戶是不清楚這些差異的，或者表述不清楚，那麼我們就應該將自己的經驗或理解進行分享，以便雙方達到認識的一致。
1 、收貨有關的數據
與收貨有關的數據，包括到貨量（箱）、訂單數、車輛的裝載量、收貨區域大小、收貨作業時間、每天收貨SKU數等。
車輛的裝載量和卸載時間主要對於站台設計有影響，包括車輛大小、載重量等。一般情況下，還要分析卸貨的方式、速度，以便詳細規劃站台的數量。
收貨一般是比較簡單的，但也有比較復雜的情形，比如新華書店圖書的收貨即是如此。因為每天到貨的品種很多，還有大量混包的情形，因此收貨要進行專門的處理。有些電商的收貨也比較復雜，包括要進行QC等動作，對收貨區的要求就不一樣。
很多人對高點平均值和算術平均值對於設計的影響不甚了解。簡單來說，將一年（或一定時間）的收貨量除以一年（或一定時間）的實際工作天數，即得到平均每天收貨量，一年中最大收貨量的一天，即最大收貨量。在實際上設計中，如果按照平均值設計，則使得加班的天數會很多；如果按照最大值進行設計，則會出現工作很不飽滿，設備閑置的現象。因此，一般取平均值和最大值之間的某個值進行設計，具體要根據實際需要確定，發貨也有這種情況。
2 、儲存有關的數據
庫存能力對系統的設計非常重要。但如何確定庫存卻是非常有講究的。除了庫存總量W以外，還要考慮SKU數，以及各種存儲方式下的庫存要求等。很多情況下，倉庫的設計並非是單一的。所以，設計的時候就要清楚庫存的方式是什麼，有什麼要求。
一般的儲存形式分為2種主要方式：以托盤為單位儲存（分為立體庫和平面庫兩種最基本形式）和以箱為單位儲存。當然還有其它形式，如包裹、麻袋、散料等，也有條狀物（如鋼材），異形物品（如服裝的掛裝等）等，不再詳述。在設計中，這兩種方式都要考慮，有時以托盤為主，有時以箱儲存為主，有時兩者比較均衡。
計算庫存能力當然與箱規有關，也與平均庫存天數有關，這是基礎。SKU對庫存分配的要求有很大的制約作用，往往與作業面設計有關。此外，發貨量對於庫存設計也有非常大的影響，如拆零量，就要求對拆零區有一定限制。
庫存ABC分析也是非常重要的，對於倉庫設計起到重要作用。一般情況下，庫存ABC分析結果決定了儲存形式，ABC的定義將隨著不同業務有所不同，要因地制宜。實際操作中，往往要對夠托盤，夠1/2托盤的SKU及這些SKU所佔庫存比例進行分析，以便正確決策。
隨著電子商務的興起，SKU不斷擴大，ABC分析尤其重要。此外要注意的一個趨勢是，箱式存儲方式越來越受到重視，其佔比越來越高。也影響庫存的分析。
再計算儲存能力時，人們普遍對庫存充滿率感到困惑。一般情況下，我們知道，托盤或貨箱並不能完全被充滿，而為了滿足作業的順利進行，貨位也不能完全被充滿。因此，要留有餘地，這兩個系數在不同的案例中會有差異，但都不應該忽視。
3、 揀選有關的數據
揀選的訂單數、訂單行數、發貨量是比較重要的設計數據。
發貨ABC分析同樣重要，要注意的是：發貨ABC分布與庫存ABC往往是不相同的，分析時要注意加以區分。
揀選環節設計關注的主要是揀選、包裝和輸送問題，因此，有關揀選的細節問題就非常重要。如整盤出庫量、整件出庫量和拆零出庫量，這三個參數對於設計也是非常重要的。
一些基礎信息也是要清楚的，如揀選效率、播種效率和包裝效率等，有些可以通過其它項目經驗獲得，有些應進行實際測量。需要指出的是，測量結果與作業流程、工位設計以及測量方法有關，有時很難確定一個准確的結果。
不同的揀選方法其效率差異很大，這是設計要特別考慮的地方。事實上，採用什麼樣的技術手段，對設計結果影響甚大。這一些問題，在數據分析時，就應該有所考慮。
4 、發貨有關的數據
發貨路向、數量、車輛形式、作業時間、暫存時間等數據是發貨設計階段的基礎。
眾所周知，分揀機的格口不可能無限增加。因此，設計中應考慮波次問題，以便控制格口數量。有些物流中心的發貨區設計很小，站台停車位很少，給發貨造成很大困難。
集貨區的大小與發貨波次有關。很多小的物流中心，每天只安排一次發貨，其發貨區就要大一些；對一個大型的物流中心來說，一般要按照多個大波次組織發貨，每個大波次還有若干小波次，由此可以大幅度降低對集貨區的需求。這在設計中是要注意的。
隨著大家對物流認識越來越深刻，發貨裝車環節越來越受到重視。因此，設計中也要與時俱進，考慮自動化系統對發貨區的影響。
5 、退貨有關的數據
退貨很重要也很困難，但容易受到忽視。
在通常的數據分析中，退貨分析也是不充分的。事實上，退貨與收貨的過程是不一樣的。這主要是因為退貨收貨需要處理的數據量遠遠大於普通收貨。
退貨作業不是均衡的，有很大的波動性。因此，在數據分析中（實際作業也是如此），要將退貨收貨與退貨處理分開來。其作業時間和作業量都不會一樣。
對退貨來說，其作業流程對於設計會產生影響。一般數據分析僅僅提供退貨量即可，包括訂單數、訂單行、SKU、數量等。
要注意的是，退貨有兩種形式，其一是終端退回到物流中心；其二是物流中心退回供應商或者報廢處理。兩者差異是很大的。在數據分析時，要分別對待。
6、其它
數據分析很重要，也有一定難度，這是需要指出的。經驗和專業知識對於數據分析很重要。此外，數據分析結果必須得到用戶確認才能用於設計。
對一個數據樣本的預處理，是分析數據的第一步。什麼數據是有效的，什麼是無效的，要有明確的規則。剔除無效數據對於數據分析是很關鍵的一步。當然，要做到這一點，除了認真調研和分析外，經驗和常識也很重要。
數據要有典型性，因此，數據量不能太少。比如，一年四季的數據是變化的，一個季度之中的數據也是變化的。每月、每周、每天，甚至每個小時的變化如何，要有系統的分析。一個靜止的和孤立的數據是沒有意義的，必須與系統環境相關聯。這一點也很重要。
有時，數據分析與方案設計不是一個人，這時就需要注意溝通。數據分析不可能完全獨立進行，它需要與設計方案相匹配，正因為如此，每個項目的數據分析的重點也是不一樣的。
數據分析人員至少要對設計需求有所了解，才能知道如何分析數據，如何從成千上萬的數據中找到規律並抽出有用的東西。
最後要說明一點的是，數據分析的結果並不是直接應用於設計，而是要據此提出設計指標。其中有些數據的變化是比較緩慢的，如產品特點、訂單結構、品項數、作業方式等，有些卻會變化劇烈，如設計指標等。這些除了經驗、行業情況能夠提供幫助外，關鍵的是要認真分析，找出規律。在這個過程中，充分的調研，與用戶充分的溝通尤其重要。
附錄 關於EIQ分析
EIQ分析對於物流規劃設計與物流管理都是非常重要的分析方法。其中E(Entry)表示訂單，I（Item）表示品項數，即SKU數，Q（Quant）表示數量。
EIQ分析的分析項目主要有：
1）EN分析：即每張訂單的訂貨品項數量分析。即通常所說的訂單結構或訂單行數分析。EN分析可以對訂單行的分布情況做出准確判斷，從而對揀選策略尤其是拆零方式提供指南。比如說B2C電商業務，其訂單行很少，而對於醫葯的B2B配送，每張訂單的行數會較多，兩者在設計上的處理方法是不一樣的。
2）EQ分析：每張訂單的訂貨數量分析。對一個訂單的每行數量進行分析，就可以獲得訂單結構的基本情況。對一個訂單行來說，會存在整件和拆零兩種情況，因此，訂單的分布情況還可以指導對庫存分布、拆零揀選的具體設計。
3）IQ分析：每個單品的訂貨數量分析。這種分析主要用於庫存ABC分析。庫存ABC對於倉庫庫存結構設計和揀選系統的設計都有非常重要的作用。
4）IK分析：每個單品的訂貨次數分析，也即產品訂貨的頻率。這是與發貨ABC相關的指標。發貨ABC分析對於貨物存放的策略、補貨策略，以及揀貨策略的設計都是至關重要的。
EIQ分析一般是對歷史數據進行。用於設計的分析，旨在確定訂單結構和庫存結構。對運營管理而言，EIQ分析則常常用於對實際運營的優化，如ABC分析即使如此，可以根據一段時間的ABC分析結果，及時調整庫存的結構，以期達到提高揀選效率的目的。
對一項設計而言，一般應選取1年以上的數據比較適宜。太少的數據可能缺乏代表性。當然也有例外，如數據量本身就不夠，那就只有從行業中其他企業的數據中尋找規律了。
來自：伍強科技鏈接：http://www.sohu.com/a/318404172_757817

Ⅵ 怎樣看待物流數據的整理與分析

摘要 數據分析很重要，也有一定難度，這是需要指出的。經驗和專業知識對於數據分析很重要。此外，數據分析結果必須得到用戶確認才能用於設計。

Ⅶ 物流成本分析都有哪些步驟方法

物流成本分析的方法：
1、物流成本分析可以採用會計方法、統計方法或數學方法。
2、在實際工作中，有對比分析法、因素分析法和作業成本分析法，其中使用最廣泛的技術方法主要有指標對比法和因素分析法。
1）對比分析法
這是實際工作中廣泛應用的分析方法。
物流成本指標的對比分析一般有三個方面：實際物流成本指標與計劃指標對比；本期實際物流成本指標與前期實際物流成本指標對比；本期實際物流成本指標與同行業先進水平對比。
2）因素分析法
這種方法是將某一綜合指標分解成若干個相互聯系的因素，並分別計算、分析每個因素影響程度的一種方法。
物流成本升降是由許多因素造成的，概括起來主要有兩類：一類為外部因素，另一類為內部因素。
3）作業成本分析法
作業成本分析法是一種新的成本核算體系設計思路，其基本原則是產品消耗作業、作業消耗資源。它認為企業通過執行各種作業（活動）把資源轉化為對外的產品和服務，因此作業是成本核算的中介。
物流成本分析的步驟：
1、確定分析目標。
2、明確分析對象。
3、制定分析計劃。
4、收集基本數據。
5、統計與核算。
6、得出分析結果，提出改進建議。

Ⅷ 怎麼分析物流數據

如果只是給出費用數據的話，首先想到的是能否看一下
物流費用率
，再就是看一下單件/箱的
物流成本
，然後和
標桿企業
或者最佳實踐比較一下，可能會有所發現，至於具體的問題原因單從費用數據就看不出來了。

Ⅸ 怎麼做物流統計分析，例如有哪些數據，分析什麼內容要詳細！！！！

以前在物流公司干過統計分析，就是統計，然後寫報告，沒事老總就開會總結，個人認為：
統計分析分兩大塊，第一就是錄入信息，第二就是根據信息進行分析
一、統計信息，特別是月底的統計匯總很重要，一方面財務要根據這些信息進行查賬，核帳；另一方面就是為了分析業務運營情況（還有變態小公司會拿這些信息對員工進行績效考察）

二、數據分析，通過統計的信息，做業務分析，通過本月及過去的月份數據對比，可以明確知道營運曲線，這些數據對老總的決策有很重大數據支持功能。

一般做物流統計分析的軟體就是Excel（做學術專業的用spss）（有些專業的軟體，成本太高，一般公司不會購買），能夠熟練使用分析匯總的一些函數或公式，例如篩選、分類匯總、sum，avg，vlookup等一些分析函數的應用。並且能夠根據匯總的數據結果製作簡單的柱形圖或曲線圖。

其中數據透視表很常用（打開Excel—數據—數據透視表），希望這些能對LZ有所幫助！

Ⅹ 物流數據分析中數據可以來自哪裡怎麼得到

摘要 從獲取方式上看，分析的數據可以分為來源於人工採集的數據、來自ERP的數據或來自TMS、WMS的數據，這些不同類型的數據都可以作為用來進行分析的數據。