物流统计-统计数据
物流统计分析员
物流统计分析员物流统计分析员是负责物流数据收集、分析和预测的专业人员。
物流统计分析员需要通过搜集和整理物流数据，运用统计学和数据分析的方法，为物流管理提供科学依据和决策支持。
下面是关于物流统计分析员工作内容的一个1200字的描述。
作为一名物流统计分析员，你的职责是收集、整理和分析物流数据，从而为物流管理和决策提供必要的信息和洞察力。
你将运用各种统计学和数据分析的方法和工具，包括统计描述、回归分析、时间序列分析、数据挖掘等，对物流数据进行深入挖掘和分析，揭示其中的规律和趋势。
在数据收集方面，你将与各个环节的物流部门和供应商合作，通过收集货运、仓储、配送等环节的相关数据，积极探索和寻找新的数据源，并利用现有的物流管理系统和软件工具进行数据抓取和整理。
你需要熟练使用Excel、SPSS等统计软件，能够熟练编写SQL查询语句，掌握数据清洗和预处理的技能，以确保数据的准确性和可用性。
在数据分析方面，你将运用统计学和数据分析的方法和技术，对物流数据进行深入的分析和挖掘。
你将运用统计描述方法，对数据的特征和分布进行总结和描述，通过构建统计模型和回归分析，分析各个变量之间的相关性和影响因素。
你还将进行时间序列分析，研究物流数据的季节性、趋势性和周期性变化规律，以及其他数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，发现和挖掘物流数据中的潜在关联和规律。
基于对物流数据的深入分析，你将为物流管理和决策提供重要的信息和洞察力。
你将根据分析结果，对物流过程中的问题和瓶颈进行识别和评估，提出优化和改进方案。
你将预测物流需求和供应的变化，制定合理的物流规划和策略。
你将协助制定物流成本控制和费用优化的措施，提高物流效率和服务水平。
你还将为物流团队和高层管理层提供周报、月报和年度报告，以及决策分析和可视化的展示。
作为一名物流统计分析员，你需要具备扎实的统计学和数学基础，熟练运用统计学和数据分析的方法和工具，如统计描述、回归分析、时间序列分析、数据挖掘等。
物流数据统计与分析
物流数据统计与分析物流数据统计与分析是指对物流产业中所涉及的各项数据进行收集、整理、分析和解读的过程。
通过对物流数据进行统计和分析，可以帮助决策者了解物流运作的情况，发现问题并提出解决方案，优化物流供应链的效率和降低成本。
以下是对物流数据统计与分析的一些关键点和方法：1. 数据收集与整理：首先需要从物流企业的各个环节中收集相关数据，包括货物运输、仓储、配送等各个环节的数据。
这些数据可以通过企业内部系统、物联网技术、传感器网络等渠道进行获取。
收集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据指标的选择：在对物流数据进行统计和分析之前，需要确定需要关注的指标。
例如，可以关注货物的运输时间、运输成本、运输距离、运输安全等指标。
指标的选择应根据企业的具体业务需求和优化目标进行确定。
3. 数据分析方法：针对不同的物流数据，可以采用不同的分析方法。
常用的分析方法有描述性统计、回归分析、时间序列分析等。
描述性统计可以帮助了解数据的分布规律和特征；回归分析可以帮助揭示各个因素对物流过程的影响程度；时间序列分析可以帮助预测未来的物流需求和变化趋势。
4. 数据可视化和报告：物流数据的统计和分析结果通常通过可视化工具和报告来呈现。
通过可视化工具，可以将数据转化为图表、图像等形式，直观地展示数据的变化趋势和关联关系。
报告则是对数据分析结果的总结和解读，提供给决策者参考依据。
物流数据统计与分析在物流产业中扮演着重要的角色。
通过对物流数据的统计和分析，企业可以及时发现问题，追踪物流运作的效率和成本，并优化供应链的管理。
同时，物流数据统计与分析也可以帮助物流企业做出更明智的决策，提高物流服务水平，满足客户需求，促进企业的可持续发展。
物流数据统计与分析在现代物流产业中的重要性不言而喻。
随着全球化的发展，物流供应链变得更加复杂，企业需要更加高效地运作才能在市场竞争中立于不败之地。
通过物流数据统计与分析，企业可以深入了解其物流供应链的运作情况，发现问题并提出解决方案，从而优化物流供应链的效率、降低成本、提高客户满意度。
项目五物流运输统计分析
货车平均每日生产量、是指在一定时 期内，平均每辆运用车每日生产的货物运 行吨公里。
（二）技能点
4、公路货车运用统计指标 ⑴ 车日统计
车日是从动态方面反映汽车运输企业 保有车辆数量的指标。 ⑵ 车吨位日统计
总车吨位日是指公路运输企业每天实 际在用营运车的吨位的累计数。
或某一地区某一种产品必须经过运输才能 用于生产消费或个入生活消费的部分在总 生产显中所占的比重，运输系数愈大，表 明该产品的运输量愈大，反之，则愈小。
运输系数 = 运量 ÷ 生产量
（一）相关知识点
⑷ 货物平均运输距离 平均运输距离是分析各地区之间和国
民经济各部门、各企业之间的经济联系的 重要指标，也是编制货物运输计划的依据 之一。
反映机车数量的统计指标有两个：资 产台账机车现有数和机车现有数。
局（段）机车数 = 局（段）配属机车 数 ＋入助机车数 一 出助机车数
（一）相关知识点
②货车数量统计 每辆货车平均标记载重吨数 = 全部货
车总标记载重吨数÷各种货车合计数 ⑵ 公路民用机动车辆数量及其变动统计
公路民用机动车辆数量有期末实有数 和平均车数两个指标。
（一）相关知识点
⑶ 民用船舶数量及其变动统计 民用船舶数量统计也有期末实有数和
平均数两个指标。 期末实有数是指水运企业报告期末实
有的船舶数 平均使用船舶数是指水运企业在报告
期平均每天所拥有使用船舶数量
（一）相关知识点
⑷ 民航飞机数量统计 民航飞机数量统计的任务就是要准确
及时地提供民航飞机数量资料，为编制和 检查民航运输计划、组织生产和分析研究 飞机利用情况提供可靠依据。
（一）相关知识点
物流统计实务
物流统计实务
物流统计实务是指利用物流信息、物流技术和其它统计技术，在物流过程中，从物流数据中获取相关信息，然后分析、研究以及对物流运输过程的管理。
主要包括物流系统的规划、物流合理性评估、货物储存量的预测分析、物流路线的优化分析、车辆调度和路径选择分析、装载率分析、包装成本分析、仓库布局等。
物流统计实务需要运用大量的数据统计，以便获取有关物流状况的实用信息，比如物流系统的行车量、运输时间、处理能力、物流成本等。
分析这些数据，可以把握物流运输状况，并给出相应的解决方案，从而提高物流运输的效率，降低物流运输的成本，完善物流系统的构建及管理。
根据需要，物流统计实务可以采用统计图形分析、直方图分析、时间序列分析、箱型图分析等多种统计分析方法，形成定量化的统计报表，便于直观地查看、分析物流有关数据，为后续物流决策提供参考性依据。
物流数据统计分析报告
物流数据统计分析报告目录物流数据统计分析报告 (1)引言 (1)背景介绍 (1)目的和意义 (2)物流数据收集与整理 (3)数据来源 (3)数据收集方法 (4)数据整理与清洗 (5)物流数据统计分析方法 (6)描述性统计分析 (6)相关性分析 (7)预测分析 (8)空间分析 (9)物流数据统计分析结果 (10)数据可视化展示 (10)主要指标分析 (11)趋势分析 (12)空间分布分析 (14)物流数据统计分析应用案例 (15)运输效率分析 (15)仓储成本分析 (16)供应链优化分析 (18)物流数据统计分析报告结论 (19)主要发现和结论 (19)建议和改进措施 (19)参考文献 (20)引言背景介绍随着全球经济的快速发展和国际贸易的不断增长，物流行业在全球范围内扮演着至关重要的角色。
物流数据统计分析报告旨在通过对物流行业的数据进行深入分析，为决策者提供有关物流运营和管理的关键信息。
物流是指将产品从生产地点运送到消费者手中的过程。
它涉及到货物的运输、仓储、包装、配送以及相关的信息流和资金流。
物流行业的发展与国家经济的发展密切相关，它不仅对商品的流通起到关键作用，还对经济增长、就业机会和贸易竞争力产生重要影响。
在过去的几十年里，全球物流行业经历了巨大的变革。
随着全球化的推进，跨国贸易的增加，物流需求不断增长。
同时，技术的进步和信息化的普及也为物流行业带来了新的机遇和挑战。
物流企业需要不断提高运营效率，降低成本，并提供更快、更准确的服务。
物流数据统计分析报告的编制是为了帮助决策者更好地了解物流行业的现状和趋势。
通过对物流数据的收集、整理和分析，我们可以揭示出物流行业的发展状况、问题和潜在机会。
这些数据可以帮助企业制定战略规划、优化运营流程、改进服务质量，从而提高竞争力和市场份额。
本报告将涵盖物流行业的各个方面，包括货物运输、仓储管理、供应链协调、信息技术应用等。
我们将通过收集和分析各种数据，如货物流量、运输时间、库存周转率、运输成本等，来评估物流行业的整体状况和各个环节的效率。
物流运输数据统计与分析
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
02
物流运输数据统计
数据来源与采集
内部数据
包括运输订单、货物数量、运输时间等。
外部数据
包括天气、交通状况、竞争对手的运价等。
数据采集方式
传感器、GPS定位、RFID技术等。
数据分类与处理
数据分类
按照运输方式（陆运、海运、空运） 、货物类型（普通货物、危险品等） 进行分类。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMARY
物流运输数据统计与 分析
汇报人：可编辑
2024-01-06
目录
CONTENTS
• 物流运输概述 • 物流运输数据统计 • 物流运输数据分析 • 物流运输数据应用 • 物流运输数据挑战与展望
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
数据转换
对数据进行必要的转换，以便进行后续分 析。
常见物流运输分析指标
运输时效
衡量货物从起点到终点所需时间的指标。
运输成本
包括运输费用、装卸费用等在内的成本指标。
运输损耗
货物在运输过程中发生的损耗率。
客户满意度
反映客户对物流运输服务的满意程度。
数据分析结果解读与呈现
结果解读
根据数据分析结果，解释数据背后的原因和 意义。
SUMMAR Y
01
物流运输概述
物流运输的定义与重要性
物流运输的定义
物流运输是指通过各种运输工具，将货物从供应地运输到需求地的过程，包括 铁路运输、公路运输、水路运输、航空运输和管道运输等。
物流统计指标体系及统计制度研究
解始终处 于定性的认识 水平上。 着世界经济的快速发展和现代科学 随 技 术的 进步， 物流 作为国民经济中 一个新兴的 服务部门， 正在全球范 围内 迅速发展。 但是， 在现有的国民 经济核算体系中， 只能从运输、
仓储、邮政等 相关行业数据来推断物流活动 的大致规模 。 这样就难 以 衡量我国现代 物流产业 的成本投入和社会产 出的经济效益， 也无法衡 量我国现代物 流产业对 国民经济 的贡献并进行相关研究 。 这是 由于我 国物 流统计 的滞后造成 的。
强对我国物流产业统计研究和分析已是当务之急 。
２１ ． 物流统计没有与物流业同步发展
自从上世纪 ０ ７ 年代末期，我国从国外引进物流概念 以来 ，物流 受到我 国政府和各经济部 门的广泛关注。 年来， 近 物流在我 国己形成 了一股热潮 ，并且持续升温 ，从流通领域 向生产领域 、 费领域和 传 消 统 的服务领域扩展 。 目 的定量研究 中经常遇到缺乏有关物 流业 的经济统计 前在物流 资料 以及没有全面 的物流需求统计数据的问题， 以定量 地对我国物 难 流业进行全面 的分析 。比如 ，国内有关学者对我国物流总成本 占国 内 ８产值 的比重 ，少则估计为 １％ ６ ，多则估计为 ３％ ０，相差极大 。有关
现代 物流的 特点是： 它是个过程， 而且有多个环节， 经过运输、 要 仓
储 、装卸 、搬运、配送 、流通领域加工、信 息传递等 作业环节 。这些
环节， 通过一个计划、 管理、 控制的过程，并 加以组 合，以 最少的费
用 ，最高 的效率 ，客户 最满意 的程度 ，把产 品送到用户手里，最 终达 到降低产 品流通 费用 的 目的。 这些新的物 流形式是物流 在适应经济发展要求 的基础上而形 成 的，随着 经济的发展，其中的某些物流形式可 能成 为今后物流发展 的 主流，但在我国现有的物流统计中， 几乎没有这方面 的统计指标和 统 计方法。
物流统计-统计指标
你还能举出几个例子吗？
2014-4-27
8
（2）时期指标和时点指标(按反映的时间状况）
时期指标
总体在某一段时间内连续变化过程中达到的总数量。 例如：某年物流行业的业务收入总额；产品销售量。
时期指标的特点：
A、时期指标具有累加性； B、时期指标数值的大小与其包含的时间长短有关； C、时期指标数是连续计数的。
2014-4-27
9
时点指标
总体在某一时刻（瞬间）上所存在的总量。 例如：某一时点物流行业人员总数；商品库存量。
特点：
A、时点指标不能累计相加； B、时点指标数值的大小与其包含的时间长短无关；
C、时点指标数是间断计数的。
2014-4-27
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时期指标与时点指标的不同
指 标 名 称 指 标 特 点
时 期 指 标
1.可加性，即不同时期的指标数值相加具有实际意义。 2.时期指标数值的大小与时期长短有直接关系，时期 长指标数值就大，反之就小。 3.时期指标数值是连续登记、累计的结果。
1.不可加性，各时点指标数值相加后不具有实际意义。 2.时点指标数值的大小与时点间隔长短无直接关系。 3.时点指标数值是间断计数的。
w X
i 1 n i
n
i
w
i 1
3724 6.3% 590
i
2014-4-27
同一时期比较 同类现象比较 不同总体 比较 比 较
同一总体中
部分与部分 部分与总体 实际与计划
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特征：（1）分类、排序、比较大小、求出差异、计算两个
数值之间的比率
例如：去年水稻产量10万吨，今年为15万吨
（2）具有绝对零点，即数字“0”表示“没有”或“不存 在”
例如：1月份汽车销售量为0辆
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四种计量尺度的比较
数学特征
定类 尺度
分类（＝，≠） 可以
排序（＞，＜）
间距（+，－）
举例：人的性别 、籍贯、民族；企业所有制性质、行业隶属 特征：（1）只能区分事物的类别，无法比较优劣或大小
（2）对事物的区分必须遵循穷尽和互斥的原则 （3）对定类尺度计量分析的统计量是频数和频率
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2、定序尺度(ordinal scale)
概念：又称顺序尺度，它是对事物之间等级或顺序差别的
度计量形成
举例：考试成绩80分、95分，身高1.73米、1.80米等
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统计数据的承担者
1、总体单位 总体单位是构成总体的各个基本单位，简称个体。它是
各项统计数据最原始的承担者。 例如：人口普查中，普查范围内的每个人是总体单位。 2、统计总体 统计总体是统计所要研究的全体事物，是由客观存在的 性质相同的许多个体单位所构成的整体，简称总体。 例如：人口普查中，所有接受普查的人口是统计总体。
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数量标志值-定距尺度/定比尺度测量-定量数1据6
2、指标
指标：综合反映总体数量特征的概念和数值。 构成：指标名＋指标数值。
特点：可量性；具体性；综合性。 分类：数量指标；质量指标
总量指标；相对数指标；平均数指标 时期指标；时点指标
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标志与指标的联系与区别
联系：（1）一些数量标志汇总可以得到指标的数值
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课堂讨论
统计总体和总体单位是否固定不变？ 举例说明！
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统计数据的表现形式
1、标志
概念：说明总体单位的属性特征的名称。
品质标志：用文字表示属性。
分类
数量标志：用数值表示特征。 不变标志：各单位具体表现相同。 可变标志：各单位具体表现不同。
标志值——标志表现 品质标志值-定类尺度/定序尺度测量-定性数据
描述性分析：数据分时段走势、差距变化情况以及相应的时间背景
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表现形式三：数据结构比
90% 85.3%
80%
70%
64.3% 67.0%
60%
57.5% 60.2%
50%
49.0%
51.5%
53.5%
47.3%
47.4%
40%
43.4%
36.2%
36.41%
30%
31.0%
30.8%
700 667
600
595
500
400
422
412 420 381
300
303 320
200
248
269
224
245
100
470
477
410 403
366
330 343
255 254 237 211
247
171 166
0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
（说明：这个统计总体中的每个人都是有生命的、客观存在的，具有中国国籍的人）
特征：同质性；大量性；变异性
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总体单位：组成统计总体的最小单位（或元素）
具有共同性质的许多单位组成的整体
统计总体
范围
特点
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无限总体：含有无限个单位
有限总体：含有有限个单位 同质性：总体中各个单位具有某种共同性质 大量性：总体中包含大量的单位 变异性：总体中各单位在其他方面 表现不同或不完全相同
物流数据统计与分析
张彤 北京电子科技职业学院
经济管理学院
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统计数据
统计数据的概念 统计数据的计量尺度
统计数据的类型 统计数据的承担者 统计数据的表现形式
统计数据的质量
2
统计数据的概念
统计数据是统计实践活动中所取得的反映国民经济和社 会现象的规模、水平和结构的各种数据资料以及与之相联 系的其他情况的总称。
（2）数量标志与指标之间存在变换关系 区别：（1）标志是说明总体单位特征的，而指标是
说明统计总体数量特征的。 （2）标志的具体表现，有的用数值表示，有的
用文字表示，而指标都是用数值表示的。
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统计数据的质量
统计用数据说话，不是无中生有，得出的认识结论需要 有方法依据和信息支持。
1、统计数据的内容质量
可构成一个统计总体。（
）
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课堂练习（2）
单项选择
1、教务处调阅某班级40名学生的英语期末考试成绩，则总 体单位是（ ）
A. 该班40名学生
B. 该班40名学生的成绩
C. 该班每一个学生 D. 该班每一个学生的成绩
2、某公司员工张明的月工资是3400元，则“月工资”是
（
）
A. 标志 B.品质标志 C.数量标志 D.数量指标
间、不同机构之间以及与国际组织之间统计数据的衔 接程度；
可理解性——统计数据便于不同用户正确理解并使用
的程度；
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课堂练习（1）
判断题：
1（
）
2、定比尺度具有绝对零点，“0”不表示没有或不存在。
（
）
3、要研究某高校大学生的消费支出情况，则四名大学生即
一种测度。
举例：教师的职称、学历，商品的质量等级等 特征（1）对事物可以分类、比较优劣和大小
（2）对事物的分类要求穷尽和互斥 （3）对定序尺度计量分析的统计量除频数和频率，
还有累计频数和累计频率
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8
3、定距尺度(interval scale)
概念：又称间隔尺度，是对事物类别或次序之间的间隔
进行的一种测度。
举例：学生的考试成绩、天气温度等 特征：（1）能分类、排序、比较大小，计量差距
（2）没有绝对零点，“0”表示“0”水平，不表 示“没有”或“不存在”
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4、定比尺度（ratio scale）
概念：也称比率尺度，是对事物之间比值的一种测度
举例：人的收入支出、企业的产值利润、某地区的人口总数、
C客户
67 70 73 74 75 77 82 80 80
D客户
87 84 88 85 79 85 91 92 93
E客户
148 143 143 145 137 141 136 134 139
F客户
75 76 76 77 79 78 82 78 78
G客户
87 86 92 100 103 100 97 89 91
统计数据要求： 真实性、时效性、全面系统性、尊重隐私性、可分享性。 统计数据表现形式：统计表、统计图、统计公报、统计 年鉴、统计手册、统计分析报告等。
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表现形式之一：数据表
2006年客户销售分析报表
A客户
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
B客户
99 98 98 100 101 108 108 114 110
H客户
132 134 141 142 160 154 150 136 137
合计
696 692 712 724 735 743 746 723 728
1300 1100
900 700 500
数据
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
列表
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4
表现形式之二：趋势图
800
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课堂练习（3）
业务题： 试将下列标志区分为数量标志和品质标志： （1）性别 （2）大学教师 （3）民族 （4）轮胎寿命 （5）GNP增长率 （6）型号 （7）教育水平 （8）功率 （9）人口增长率 （10）工龄
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比值（×，÷）
定序 尺度
可以
可以
定距 尺度
可以
可以
可以
定比 尺度
可以 可以 可以 可以
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统计数据的类型
1、定性数据/品质数据 概念：说明事物的品质特征，不能以数值表示、只能以文
字表述，由定类和定序尺度计量形成
举例：高校教师职称有助教、讲师、教授等
2、定量数据 /数量数据 概念：说明现象数量特征，以数值表示。由定距和定比尺
相关性——反映满足用户需要的程度； 准确性——统计数据质量的基础和核心； 及时性——反映满足不同层次需求的基本要求。
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统计数据的质量
2、统计数据的表述质量
可比性——同一项目的统计数据在时间、空间、计算
内容、计算方法和计量单位等方面的可比程度；
可衔接性——同一统计机构内部不同统计调查项目之
43.3%
37.4%
39.5% 30.4%
35.5%33.0% 25.5%27.3%
20%
21.1%
10%
13.2%
0% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月