货运数据价值如何做

Ⅰ 网络货运企业如何做好运营才能盈利

大家清楚的知道网络货运有盈利，那么网络货运的六种盈利模式具体指的是哪些方面呢？接下来就带大家了解一下货超多网络货运平台是如何带领企业盈利的吧：

车货匹配

网络货运的第一种盈利模式：车货匹配是网络货运平台实现盈利的最基本模式之一，以往的传统物流没有车货匹配模式，都是通过熟人介绍，或者司机在园区外面转悠找货，对比传统模式，网络货运让车货匹配比以前更高效，提高车辆利用效率约50%；缩短简化交易链条，清除中间环节，平均等货时间由2-3天缩短至8-10小时；延伸增值物流服务，司机月收入增加30%-40%，较传统货运降低交易成本6%—8%。

网络货运平台就是凭借大数据、AI技术、物联网、云计算、区块链等高科技来提升车货匹配的效率。通过自己的技术系统，来实现客户信息管理、供应商与司机信息审核与管理、在线结算运费、人脸识别、全部运输流程透明化管理，实时在线监督等，实现物流业务的线上化，去中间化和扁平化，缩短交易流程和环节，降低层层转包的成本。

数据运用

网络货运的第二种盈利模式：网络货运平台可以充分运用数据实现盈利，通过平台可以真实记录、存储、分析和运用很多数据，包含订单信息、车辆轨迹、支付信息，信息独立存储在每一个独立区块上，打破信息不对称，加上区块链共识机制数据不可篡改，这样就完成了平台的数据征信。而且这些数据可以在一些金融机构得到授权后查看，并对其进行评估分析，还可以根据数据的增加调整授信额度。基于这些真实数据，可以引来资本的融入，也为网络货运平台金融方面的发展奠定基础。

而且运用这些数据，可以为企业的发展提供抉择分析，调整运营手段及未来规划，以获得最大利益。以大数据为基础，为货运行业信息整合提供数据分析，同时为政府提供管理依据。

税筹优化

网络货运的第三种盈利模式：各地对于网络货运经营有一定的政策支持与优惠，通过政策的调节来实现物流行业的税筹优化。不少企业每年的运费能上亿元，哪怕只有上百万或者上千万，通过与网络货运平台合作，或者自己申请网络货运资质，可以获得相关的税收支持政策，也可以帮助企业节省不小的成本，从而可以拥有更多的资金来研发技术，实现转型升级，从而获得更长远的利益。

物流金融/供应链金融

网络货运的第四种盈利模式：当网络货运平台的用户会员达到一定数量级别时，就可以研发物流金融等一系列产品和增值服务，比如说理财贷款、商城加油、维修保养等。而且金融一直是制约中小微企业发展的重要因素，物流行业如果可以通过网络货运平台实现融资或者增加物流金融等产品，就有机会实现更大规模地发展，业务体量也会成倍增长！

那么想要通过金融实现盈利的话，一般是两条路：

金融垫资：物流企业普遍都比较缺钱，还不好贷款，所以企业无法真正做大做强。网络货运平台的用户达到一定数量级别后，可以和当地的金融机构合作推出物流金融垫资产品，主要基于数据的记录、存储和分析，对申请金融产品的物流企业进行征信评估。不过要注意的是，网络货运平台一定要严谨把控好其中的风险。

金融植入：主要是ETC记账卡、企业油卡、租赁购车、理财产品、商城加油等等，选择和企业合适的金融产品进行植入。不过这些前提仍然是用户群体的积累和征信体系的建立。

汽车后市场

网络货运的第五种盈利模式：网络货运平台的车后市场包含ETC、加油卡、轮胎、配件及车辆买卖等增值服务费用。不过现在的ETC、油气等市场非常成熟和透明，如果网络货运平台想要在这些市场中分得一杯羹的话，就需要结合物流行业特点，找寻更加适合智慧物流需求的产品，并深入挖局现代物流企业的需求痛点，才可以从车后市场寻求新的盈利增长点。

政府扶持

网络货运的第六种盈利模式：于政府层面而言，网络货运企业属于高新技术产业，产业规模效益、集群效益更强，相较传统产业，往往更能获得政府的大力扶持。目前不少地区为鼓励企业开办网络货运，提供了一定的政策扶持，包括降低税负、提供政策性项目资金扶持等，这些政策帮扶都进一步促进了网络货运的发展，在保证税收合规的基础上，为企业经营实现了降本增效，提升了整体市场竞争力。但这种盈利模式，并不是我们主张的，而属于当地政府的奖补政策，不应该用于盈利手段。

Ⅱ 如何做数据分析

做数据分析，需要从数据和分析两个方向共同入手：

1、数据培养

数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。

举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。

分析方法-派可数据商业智能BI

一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。

总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

Ⅲ 物流数据分析主要做什么么

一般物流数据分析主要涉及以下几方面：1.物流费用分析，包括：仓储费用分析（仓库租赁费用对比、设备使用维护分析）、运费分析（运费占销售金额的比例等）及管理成本分析（人力、工时等）；2.交付及时率分析；3.库存周转率分析；4.库存有效性分析（呆滞库存占比）；5.服务有效性分析，包括内外部客户满意度调查分析、急单上线及时率、客户投诉及时处理性等。总之：包含定量和定性等分析。（以上基于制造业）

Ⅳ 怎么做物流统计分析，例如有哪些数据，分析什么内容要详细！！！！

统计分析的目的，是分析物流的运作情况。
所以你要统计能得出物流KPI的那些数据。
不同的企业，KPI不一样啊。
一般无非是，发货及时率，盘点差异率，库存周转率，单台库存成本，单台运输成本等等。
这些都有一些公式，公式里用的数据，应该都在统计范围之列。
根据统计的数据，一般要得出过去运作的状况，以及可能还要预测后面物流收发货作业量。

Ⅳ 物流数据分析具体做什么的

与收货有关的数据，包括到货量（箱）、订单数、车辆的装载量、收货区域大小、收货作业时间、每天收货SKU数等。

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。

很多人对高点平均值和算术平均值对于设计的影响不甚了解。简单来说，将一年（或一定时间）的收货量除以一年（或一定时间）的实际工作天数，即得到平均每天收货量，一年中最大收货量的一天，即最大收货量。

在实际设计中，如果按照平均值设计，则使得加班的天数会很多；如果按照最大值进行设计，则会出现工作很不饱满，设备闲置的现象。因此，一般取平均值和最大值之间的某个值进行设计，具体要根据实际需要确定，发货也有这种情况。

(5)货运数据价值如何做扩展阅读

1、类型繁多，来源复杂

物流全过程的各个环节都会产生类型繁多的物流信息。仅本系统内部各个环节有不同种类的信息，而且由于物流系统与其他系统，如生产系统、销售系统、消费系统等密切相关 各种物流信息的来源、发生处理地点和扩散范围各不相同 使得物流信息的采集、分类、统计、分析的难度加大。

2、信息量大

现代物流具有多品种小批量生产和多额度小数量配送、库存和运输的特点，使得物流信息量大增，传统的信息处理技术已不能满足发展的需要。

3、更新速度快

在现代物流活动中，物流信息动态性特别强，信息价值的衰减速度很快，由此产生的大量新信息不断更新原有的数据库。因此现代物流信息处理更加强调物流信息采集的及时性和信息加工处理的快速。

Ⅵ 大数据的价值在于应用

大数据的价值在于应用
大数据，就是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，并已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的资源。
建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。构建以数据为关键要素的数字经济，就要着力推动实体经济和数字经济融合发展，让大数据成为建设现代化经济体系的重要基石。
大数据是企业跨界融合发展的驱动力
作为一种资源，企业利用大数据，可以更加敏锐地感知周边的变化，更加深邃地洞察客户、消费者以及合作伙伴们的行为和变化趋势，更加精准地优化企业的运营，更加和谐地与商业伙伴一起开展协同创新。大数据正在重塑企业，重新定义行业，正成为跨界融合发展的驱动力。
以中华全国总工会在推动的“工惠驿家”为例，它以“互联网+”、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，为行走在全国各地公路上的3000多万货运司机职工提供高频度、高黏度、普惠性服务。
货车运行在全国各地的公路上，通过车载智能终端，可以实时、全域采集道路、环境数据，可以准确分析出全国各条高速公路的流量分布、货物流向分布、空气环境状态等，为行车安全、道路管理、物流管理、环境治理提供决策依据。可以通过货车司机的驾驶习惯、生命体征数据，设计符合每个司机特征的保险方案；通过货运司机行为轨迹数据，设计贴近货运司机需求的休息、餐饮、盥洗、康乐、学习等为一体的司机驿站；可以通过司机对汽车的维修、更新，创造出智慧、人性化、风光电互补新动能的新概念货车；对围绕货车司机的生活资料和生产资料的配套服务，还可以衍生出包括金融服务在内的各种行业服务，为智能化货运物流宏观管理奠定基础。
随着可分析和使用数据的大量增加，通过对这些数据的挖掘、脱敏、脱密、分析、应用、叠加应用，可以发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”“大科技”“大服务”和“大发展”。数据将和企业的固定资产、人力资源一样，成为生产过程中的重要基本要素。
挖掘被淹没的数据价值
要使大数据真正产生价值，就必须要研究数据的关联、数据的聚类以及全样本问题。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，通过找出关联物并监控它，就能预测未来。
仍以“工惠驿家”项目为例，“人、车、货、路、工会”各种数据产生于公路物流的各个环节、产生于全国800多万个工会组织，数据量巨大，价值密度低，实时在线，多源异构。为了让大数据对服务货运司机和工会组织发挥作用，针对不同的应用场景，首先要找出与应用场景的关联。例如，紧急事故救援，可以按事故类型，找出主要关联，快速把人员信息、货物信息、时间、地点、救援设施、医疗机构、保险机构等与救援相关的数据关联起来，配合预案模型，及时实施救援方案。
数据聚类，是从大数据中发现价值必须面对的一个普遍性、基础性问题。比如上述救援，有多种救援设施及多个同城医疗机构，在数据分析、处理上可首先把与救援机构、医疗机构的数据聚类，再根据事故的类型、受伤的情况，选择出最优的救援和医疗服务方案，这样才能做到及时、高效。
传统的数据样本基础是采样的绝对随机性，随机样本带给我们的只能是事先预设问题的答案。大数据时代，全样本的数据成为现实，全样本数据带给我们视角上的宏观性与全面性，这将使我们可以站在更高的层级全貌看待问题，看见曾经被淹没的数据价值，发现藏匿在整体中有趣的细节，使我们获得从不同的角度更细致、更全面地观察研究数据的可能性，从而使得大数据的分析过程，成为发现过程和问题域的拓展过程。基于近乎全样本并实时获取的海量数据，不断积累并形成有着巨大价值的社会资源。
推动实体经济和数字经济融合发展
大数据产业的发展，离不开两个核心系统工程建设，即稳定、安全、可靠的数据基础系统工程和完善、成熟、领先的应用系统工程。
发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，获得的数据不仅要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力，因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。
目前，各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。通过对大数据的分析，可以使企业实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以制定更加精准有效的营销策略，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。在公共事业领域，大数据在促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用已开始得以发挥。因此，大数据应用系统建设，是大数据作为重要资源作用的关键。
从2009年开始，润泽科技就一直在研究数据产业发展趋势，投资建设国际一流的高标准数据基础设施，成为京津冀最具活力的数据产业平台基地。2016年，润泽科技投资建设了京津冀大数据创新应用中心，并被列为京津冀大数据综合试验区重点工程。应用中心引入了前瞻性的大数据技术，集聚了具有代表性的大数据企业，旨在构建大数据创新应用中心，为实体经济和数字经济融合创建大数据应用服务平台，吸引了大批国内外顶尖的大数据人才。
京津冀大数据创新应用中心将展现全球最新的大数据应用技术，聚焦更好地解决社会问题、商业营销问题和科学技术问题，辅助政府实现经济调控、城市管理、疾病防控、灾害预警、舆情分析、预防犯罪等。通过大数据分析手段，预判未来的发展趋势，为政府治理和决策提供及时的数据分析，改变人们的思维和决策方式，实现价值创造并触发新的价值增长，促进大数据产业健康、绿色、良性发展。
当前，大数据应用进入了广泛而快速的发展阶段，我们要坚持以供给侧结构性改革为主线，加快发展数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章。

Ⅶ 怎么做物流统计分析，例如有哪些数据，分析什么内容要详细！！！！

以前在复物流公司干过制统计分析，就是统计，然后写报告，没事老总就开会总结，个人认为：
统计分析分两大块，第一就是录入信息，第二就是根据信息进行分析
一、统计信息，特别是月底的统计汇总很重要，一方面财务要根据这些信息进行查账，核帐；另一方面就是为了分析业务运营情况（还有变态小公司会拿这些信息对员工进行绩效考察）

二、数据分析，通过统计的信息，做业务分析，通过本月及过去的月份数据对比，可以明确知道营运曲线，这些数据对老总的决策有很重大数据支持功能。

一般做物流统计分析的软件就是Excel（做学术专业的用spss）（有些专业的软件，成本太高，一般公司不会购买），能够熟练使用分析汇总的一些函数或公式，例如筛选、分类汇总、sum，avg，vlookup等一些分析函数的应用。并且能够根据汇总的数据结果制作简单的柱形图或曲线图。

其中数据透视表很常用（打开Excel—数据—数据透视表），希望这些能对LZ有所帮助！