貨運數據價值如何做

Ⅰ 網路貨運企業如何做好運營才能盈利

大家清楚的知道網路貨運有盈利，那麼網路貨運的六種盈利模式具體指的是哪些方面呢？接下來就帶大家了解一下貨超多網路貨運平台是如何帶領企業盈利的吧：

車貨匹配

網路貨運的第一種盈利模式：車貨匹配是網路貨運平台實現盈利的最基本模式之一，以往的傳統物流沒有車貨匹配模式，都是通過熟人介紹，或者司機在園區外面轉悠找貨，對比傳統模式，網路貨運讓車貨匹配比以前更高效，提高車輛利用效率約50%；縮短簡化交易鏈條，清除中間環節，平均等貨時間由2-3天縮短至8-10小時；延伸增值物流服務，司機月收入增加30%-40%，較傳統貨運降低交易成本6%—8%。

網路貨運平台就是憑借大數據、AI技術、物聯網、雲計算、區塊鏈等高科技來提升車貨匹配的效率。通過自己的技術系統，來實現客戶信息管理、供應商與司機信息審核與管理、在線結算運費、人臉識別、全部運輸流程透明化管理，實時在線監督等，實現物流業務的線上化，去中間化和扁平化，縮短交易流程和環節，降低層層轉包的成本。

數據運用

網路貨運的第二種盈利模式：網路貨運平台可以充分運用數據實現盈利，通過平台可以真實記錄、存儲、分析和運用很多數據，包含訂單信息、車輛軌跡、支付信息，信息獨立存儲在每一個獨立區塊上，打破信息不對稱，加上區塊鏈共識機制數據不可篡改，這樣就完成了平台的數據徵信。而且這些數據可以在一些金融機構得到授權後查看，並對其進行評估分析，還可以根據數據的增加調整授信額度。基於這些真實數據，可以引來資本的融入，也為網路貨運平台金融方面的發展奠定基礎。

而且運用這些數據，可以為企業的發展提供抉擇分析，調整運營手段及未來規劃，以獲得最大利益。以大數據為基礎，為貨運行業信息整合提供數據分析，同時為政府提供管理依據。

稅籌優化

網路貨運的第三種盈利模式：各地對於網路貨運經營有一定的政策支持與優惠，通過政策的調節來實現物流行業的稅籌優化。不少企業每年的運費能上億元，哪怕只有上百萬或者上千萬，通過與網路貨運平台合作，或者自己申請網路貨運資質，可以獲得相關的稅收支持政策，也可以幫助企業節省不小的成本，從而可以擁有更多的資金來研發技術，實現轉型升級，從而獲得更長遠的利益。

物流金融/供應鏈金融

網路貨運的第四種盈利模式：當網路貨運平台的用戶會員達到一定數量級別時，就可以研發物流金融等一系列產品和增值服務，比如說理財貸款、商城加油、維修保養等。而且金融一直是制約中小微企業發展的重要因素，物流行業如果可以通過網路貨運平台實現融資或者增加物流金融等產品，就有機會實現更大規模地發展，業務體量也會成倍增長！

那麼想要通過金融實現盈利的話，一般是兩條路：

金融墊資：物流企業普遍都比較缺錢，還不好貸款，所以企業無法真正做大做強。網路貨運平台的用戶達到一定數量級別後，可以和當地的金融機構合作推出物流金融墊資產品，主要基於數據的記錄、存儲和分析，對申請金融產品的物流企業進行徵信評估。不過要注意的是，網路貨運平台一定要嚴謹把控好其中的風險。

金融植入：主要是ETC記賬卡、企業油卡、租賃購車、理財產品、商城加油等等，選擇和企業合適的金融產品進行植入。不過這些前提仍然是用戶群體的積累和徵信體系的建立。

汽車後市場

網路貨運的第五種盈利模式：網路貨運平台的車後市場包含ETC、加油卡、輪胎、配件及車輛買賣等增值服務費用。不過現在的ETC、油氣等市場非常成熟和透明，如果網路貨運平台想要在這些市場中分得一杯羹的話，就需要結合物流行業特點，找尋更加適合智慧物流需求的產品，並深入挖局現代物流企業的需求痛點，才可以從車後市場尋求新的盈利增長點。

政府扶持

網路貨運的第六種盈利模式：於政府層面而言，網路貨運企業屬於高新技術產業，產業規模效益、集群效益更強，相較傳統產業，往往更能獲得政府的大力扶持。目前不少地區為鼓勵企業開辦網路貨運，提供了一定的政策扶持，包括降低稅負、提供政策性項目資金扶持等，這些政策幫扶都進一步促進了網路貨運的發展，在保證稅收合規的基礎上，為企業經營實現了降本增效，提升了整體市場競爭力。但這種盈利模式，並不是我們主張的，而屬於當地政府的獎補政策，不應該用於盈利手段。

Ⅱ 如何做數據分析

做數據分析，需要從數據和分析兩個方向共同入手：

1、數據培養

數據培養是進行有效數據分析的基礎建設，不是什麼數據都可以用來進行數據分析的，企業在注重數據量的積累的同時，還要注重數據積累的質量，將數據培養的意識和任務要求相結合，自上而下推行數據培養的機制。

舉個例子，很多企業意識到了信息化、數字化建設的重要性，將部署商業智能BI進行信息化建設提上了日程。但在商業智能BI項目規劃時，很容易發現企業根本沒有部署商業智能BI進行數據分析可視化的條件，原因就是數據缺漏、錯誤頻出，相關的業務部門系統資料庫也沒有建設，缺少業務數據，這就是沒有把數據培養做起來的後果。

分析方法-派可數據商業智能BI

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區域內，對比業務在不同情況下的差異，分析出業務是進行了增長還是發生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什麼環比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什麼影響了銷量。

總之，對比分析的優勢就是能夠很清晰地分析不同數值之間的差異，從而得到這些差異背後形成的原因。

派可數據 商業智能BI可視化分析平台

Ⅲ 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）

Ⅳ 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！！！！

統計分析的目的，是分析物流的運作情況。
所以你要統計能得出物流KPI的那些數據。
不同的企業，KPI不一樣啊。
一般無非是，發貨及時率，盤點差異率，庫存周轉率，單台庫存成本，單台運輸成本等等。
這些都有一些公式，公式里用的數據，應該都在統計范圍之列。
根據統計的數據，一般要得出過去運作的狀況，以及可能還要預測後面物流收發貨作業量。

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。

(5)貨運數據價值如何做擴展閱讀

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。

Ⅵ 大數據的價值在於應用

大數據的價值在於應用
大數據，就是存儲在各種存儲介質中的海量的各種形態數據，具有5V特點，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。大數據之「大」，不僅在於其「大容量」，更在於其「大價值」，並已成為除人力、土地、財務、技術之外的另一種重要的資源。
建設現代化經濟體系離不開大數據發展和應用。構建以數據為關鍵要素的數字經濟，就要著力推動實體經濟和數字經濟融合發展，讓大數據成為建設現代化經濟體系的重要基石。
大數據是企業跨界融合發展的驅動力
作為一種資源，企業利用大數據，可以更加敏銳地感知周邊的變化，更加深邃地洞察客戶、消費者以及合作夥伴們的行為和變化趨勢，更加精準地優化企業的運營，更加和諧地與商業夥伴一起開展協同創新。大數據正在重塑企業，重新定義行業，正成為跨界融合發展的驅動力。
以中華全國總工會在推動的「工惠驛家」為例，它以「互聯網+」、大數據、物聯網、人工智慧等新一代信息技術，為行走在全國各地公路上的3000多萬貨運司機職工提供高頻度、高黏度、普惠性服務。
貨車運行在全國各地的公路上，通過車載智能終端，可以實時、全域採集道路、環境數據，可以准確分析出全國各條高速公路的流量分布、貨物流向分布、空氣環境狀態等，為行車安全、道路管理、物流管理、環境治理提供決策依據。可以通過貨車司機的駕駛習慣、生命體征數據，設計符合每個司機特徵的保險方案；通過貨運司機行為軌跡數據，設計貼近貨運司機需求的休息、餐飲、盥洗、康樂、學習等為一體的司機驛站；可以通過司機對汽車的維修、更新，創造出智慧、人性化、風光電互補新動能的新概念貨車；對圍繞貨車司機的生活資料和生產資料的配套服務，還可以衍生出包括金融服務在內的各種行業服務，為智能化貨運物流宏觀管理奠定基礎。
隨著可分析和使用數據的大量增加，通過對這些數據的挖掘、脫敏、脫密、分析、應用、疊加應用，可以發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」「大科技」「大服務」和「大發展」。數據將和企業的固定資產、人力資源一樣，成為生產過程中的重要基本要素。
挖掘被淹沒的數據價值
要使大數據真正產生價值，就必須要研究數據的關聯、數據的聚類以及全樣本問題。建立在相關關系分析法基礎上的預測是大數據的核心，通過找出關聯物並監控它，就能預測未來。
仍以「工惠驛家」項目為例，「人、車、貨、路、工會」各種數據產生於公路物流的各個環節、產生於全國800多萬個工會組織，數據量巨大，價值密度低，實時在線，多源異構。為了讓大數據對服務貨運司機和工會組織發揮作用，針對不同的應用場景，首先要找出與應用場景的關聯。例如，緊急事故救援，可以按事故類型，找出主要關聯，快速把人員信息、貨物信息、時間、地點、救援設施、醫療機構、保險機構等與救援相關的數據關聯起來，配合預案模型，及時實施救援方案。
數據聚類，是從大數據中發現價值必須面對的一個普遍性、基礎性問題。比如上述救援，有多種救援設施及多個同城醫療機構，在數據分析、處理上可首先把與救援機構、醫療機構的數據聚類，再根據事故的類型、受傷的情況，選擇出最優的救援和醫療服務方案，這樣才能做到及時、高效。
傳統的數據樣本基礎是采樣的絕對隨機性，隨機樣本帶給我們的只能是事先預設問題的答案。大數據時代，全樣本的數據成為現實，全樣本數據帶給我們視角上的宏觀性與全面性，這將使我們可以站在更高的層級全貌看待問題，看見曾經被淹沒的數據價值，發現藏匿在整體中有趣的細節，使我們獲得從不同的角度更細致、更全面地觀察研究數據的可能性，從而使得大數據的分析過程，成為發現過程和問題域的拓展過程。基於近乎全樣本並實時獲取的海量數據，不斷積累並形成有著巨大價值的社會資源。
推動實體經濟和數字經濟融合發展
大數據產業的發展，離不開兩個核心系統工程建設，即穩定、安全、可靠的數據基礎系統工程和完善、成熟、領先的應用系統工程。
發展大數據的關鍵，是要有獲得數據的能力和方法，獲得的數據不僅要及時、完整、准確地存儲下來，而且要及時、完整、准確地傳輸到數據需求者。有了數據，還必須有足夠的計算能力，因此基礎系統工程包括了數據採集、匯聚、傳輸、存儲、計算資源、大數據應用平台、雲計算平台、數據資源池、數據分析挖掘工具軟體、數據產權管理、數據標准體系、數據安全體系等。
目前，各行各業的決策正在從「業務驅動」向「數據驅動」轉變。通過對大數據的分析，可以使企業實時掌握市場動態並迅速做出應對，可以制定更加精準有效的營銷策略，可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務。在公共事業領域，大數據在促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用已開始得以發揮。因此，大數據應用系統建設，是大數據作為重要資源作用的關鍵。
從2009年開始，潤澤科技就一直在研究數據產業發展趨勢，投資建設國際一流的高標准數據基礎設施，成為京津冀最具活力的數據產業平台基地。2016年，潤澤科技投資建設了京津冀大數據創新應用中心，並被列為京津冀大數據綜合試驗區重點工程。應用中心引入了前瞻性的大數據技術，集聚了具有代表性的大數據企業，旨在構建大數據創新應用中心，為實體經濟和數字經濟融合創建大數據應用服務平台，吸引了大批國內外頂尖的大數據人才。
京津冀大數據創新應用中心將展現全球最新的大數據應用技術，聚焦更好地解決社會問題、商業營銷問題和科學技術問題，輔助政府實現經濟調控、城市管理、疾病防控、災害預警、輿情分析、預防犯罪等。通過大數據分析手段，預判未來的發展趨勢，為政府治理和決策提供及時的數據分析，改變人們的思維和決策方式，實現價值創造並觸發新的價值增長，促進大數據產業健康、綠色、良性發展。
當前，大數據應用進入了廣泛而快速的發展階段，我們要堅持以供給側結構性改革為主線，加快發展數字經濟，推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動互聯網、大數據、人工智慧同實體經濟深度融合，繼續做好信息化和工業化深度融合這篇大文章。

Ⅶ 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！！！！

以前在復物流公司干過制統計分析，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！