数据分析在物流行业如何应用

1、优化仓储
减少库存甚至零库存一直是物流企业追求的目标，库存意味着销售收入减少、利润减少，货品积压贬值，企业资源被无效占用。数据分析预测销量后，依据销量情况合理调整安全库存，优化配送频次，做到准时制生产。
2、优化路由规划
平时我们在电子地图上选定起点和终端，系统就会规划出几条推荐线路，有距离最短、时间最短、过路费最少、红绿灯最少等，如预约某一时间出发，还会提示该时间历史拥堵情况，车辆限行情况等。当只有一个起点和终端，确定某一时间出发时，我们会很容易选择适合我们的路线。当作为物流调度，需要调派纷繁复杂的车辆装、运、卸货物时，如何保证效率最高，成本最低，这是一个难题，这需要计算机去模拟运行，借助计算机算法去实现，算法容易实现，但不会是最优，需要不断优化算法，追求最优。
3、减少逆向物流
逆向物流通常是指退换货、回收包装等的物流行为，需要将货物由客户手中运回至发货方或其指定地点。其中退换货逆向物流是企业想尽力避免的，甚至有些价值低的物品，与逆向物流费用相比较，企业选择放弃货物不收回。数据分析退换货原因，发现退换货商品与销售方、产品类型、促销期等是否有相关性，找到问题症结，制定针对性解决方案。
4、提高客户服务水平
通过客户投诉意见提取浓缩信息，使用因子分析或主成分分析方法探究投诉意见属于运营管理中的哪类问题, 有针对性地制定整改措施 ， 改 进 服 务 水 平 ， 提 升 用 户体验。
5、实现精准预测
结合历史数据及相关性数据，建立回归，达到最佳拟合，最佳拟合状态时，各观测点距离拟合图形用最小二乘法计算出的数值和最小。
6 、掌握客户习惯，增强客户粘性
拥有海量数据，使掌握客户习惯成为可能，运量、货品种类区域分布特点、时间分布特点、线路特点，不同维度的数据交织着一起，可以衍生出无数个细分领域，通过聚类分析，用户画像，针对性营销。
7 、掌握上下游数据信息，提高市场掌控力
掌握海量上游甲方信息、下游终端信息，精准用户画像，可针对上下游客户需求，提供个性化定制服务，实现主动配送，自动补货，延伸市场广度，使供应链一体化战略成为可能。
8、引领新技术发展
射频识别（R F I D ）及条码、GPS或北斗导航定位系统、激光扫描设备等物联网设备大量应用于车辆设备，针对海量数据分析问题及需求，倒逼技术革新。

http://www.yuntisoft.com/baike/1773.html 数据分析在物流行业如何应用