物流大数据word版本
物流大数据
物流大数据⒈引言⑴背景⑵目的⑶范围⒉物流大数据的定义根据国际物流与供应链管理协会（Council of Supply Chn Management Professionals ●CSCMP）的定义，物流大数据是指通过收集、分析和应用大量的物流相关数据，以提高物流运作效率、降低成本，并支持有效的决策。
⒊物流大数据的重要性⑴提升物流运作效率⑵优化物流网络规划⑶预测需求和库存管理⑷提供实时可视化的物流监控和跟踪⑸改善客户体验⑹支持决策制定⒋种类和来源⑴运输数据⑵仓储数据⑶订单数据⑷货运数据⑸客户数据⑹天气数据⑺社交媒体数据⒌物流大数据的分析方法⑴数据收集与清洗⑵数据存储与管理⑶数据探索与挖掘⑷数据建模与预测⑸数据可视化与报告⒍物流大数据的应用⑴运输路线优化⑵货物追踪和实时监控⑶需求预测和库存管理⑷运输成本控制⑸客户服务改进⑹风险管理和安全保障⒎物流大数据的挑战和解决方案⑴数据隐私与安全⑵数据质量与一致性⑶技术基础设施⑷数据管理与分析能力⑸人才需求和培训⒏物流大数据的未来发展趋势⑴和机器学习的应用⑵云计算和边缘计算的发展⑶物联网技术的推广⑷区块链技术在物流大数据中的应用⒐附件附件1：物流大数据相关案例分析附件2：物流大数据技术方案示例法律名词及注释：●数据隐私：个人信息保护法案中规定的个人信息只能在获得相关授权的情况下被收集、使用和披露。
●数据质量：数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的要求。
●：一种模拟人类智能的科技，包括机器学习、自然语言处理和专家系统等技术。
●云计算：利用互联网进行数据存储和处理的一种计算模式。
用户可以随时随地通过网络访问数据和软件。
●物联网：将传感器和设备与互联网连接起来，实现物理世界和数字世界的互联互通。
●区块链：一种去中心化的数字账本技术，可以确保数据的安全性和可信度。
本文档涉及附件：1、附件1：物流大数据相关案例分析2、附件2：物流大数据技术方案示例。
物流行业大数据分析,1200字
物流行业大数据分析物流行业大数据分析随着互联网的发展与物流行业的深度融合，物流行业逐渐进入了大数据时代。
物流行业通过采集、分析和应用大数据，可以实现供应链管理的优化、成本的降低、效率的提升等一系列的改进。
本文将从物流行业大数据分析的背景、方法、应用和挑战等几个方面进行阐述。
背景：物流行业大数据分析的兴起主要得益于物流产业链环节多、信息流转复杂的特点。
物流行业涉及到供应链的各个环节，包括采购、生产、储存、销售等，每一个环节都会产生大量的数据，这些数据包含了海量的信息和价值。
通过对这些数据进行分析，物流企业可以更好地了解市场需求、优化供应链配置、提高运输效率，从而实现更好的服务和企业效益。
方法：物流行业大数据分析主要通过数据采集、数据清洗、数据建模和数据挖掘等多个环节实现。
数据采集部分主要利用传感器、RFID、GPS等技术来获取实时数据，包括货物的位置、状态、温度等信息。
数据清洗部分主要是通过筛选、清理和整理数据，去除重复数据和异常数据，确保数据的准确性和可靠性。
数据建模部分主要是通过建立数学模型、统计模型和预测模型来分析数据，包括物流网络模型、运输需求预测模型等。
数据挖掘部分主要是通过数据挖掘算法和模式识别技术来寻找数据中的关联、趋势和规律，为物流企业的决策提供参考。
应用：物流行业大数据分析在供应链管理、运输调度、仓储管理、客户关系等方面具有广泛的应用价值。
在供应链管理方面，物流企业可以通过分析市场数据和供应链数据，实现供需匹配和库存优化。
在运输调度方面，物流企业可以通过分析运输数据和交通数据，选择合适的运输路径和运输方式，提高运输效率。
在仓储管理方面，物流企业可以通过分析仓储数据和销售数据，优化仓库布局和库存管理，提高仓储效率。
在客户关系方面，物流企业可以通过分析客户数据和市场数据，提供个性化的服务和解决方案，提高客户满意度。
挑战：物流行业大数据分析虽然具有很大的应用潜力，但也面临着一些挑战。
首先是数据的质量和隐私问题，物流行业涉及到大量的数据，如何确保数据的准确性和安全性是一个重要的问题。
大物流大数据资料共20页文档
物联网的智能应用。2019年从整体来看，占据中国物联网市 场主要份额的应用领域为智能工业、智能物流、智能交通、智 能电网、智能医疗、智能农业和智能环保。其中智能工业占比 最大为20.0%。
4.政府政策
2009年8月，温家宝“感知中国”的讲话把我国物联网领 域的研究和应用开发推向了高潮，无锡市率先建立了“感知中 国”研究中心，中国科学院、运营商、多所大学在无锡建立了 物联网研究院。自温总理提出“感知中国”以来,物联网被正式 列为国家五大新兴战略性产业之一，写入“政府工作报告”， 物联网在中国受到了全社会极大的关注，其受关注程度是在美 国、欧盟、以及其他各国不可比拟的。
第二层面：大数据的分析处理，如近期被二级市场热捧 的拓尔思。
中国过去一直没有重视“大物流”的概念，每 个企业都有各自一套“大而全”、信息闭塞的物流 系统，往往是旺季忙不过来，淡季又造成大量的人 力和设备闲置。
社会“大物流”形成之后，企业可以根据需要 随时选择购买第三方外包物流服务，将企业自有物 流与第三方物流有机合理地配置起来，将完全能够 避免物流业重复建设、成本过高、管理混乱的现状 。
物联网技 术
大物流思 想
马云“中国 智能骨干网”
三、马云“中国智能骨干网”
2019年5月28日，阿里巴巴集团、银泰集团联 合复星集团、富春集团、顺丰、三通一达（申通、 圆通、中通、韵达），在深圳联合成立“菜鸟网络 科技有限公司”（简称：菜鸟网络），并同时启动 “中国智能骨干网”(简称CSN)的项目建设。阿里 巴巴集团执行主席马云出任董事长，银泰集团董事 长兼总裁沈国军出任首席执行官。“菜鸟网络”将 在马云、沈国军的牵头下，投资构建“中国智能骨 干网”。
(完整word版)大数据案例分析
随着这个细分市场呈现三足鼎立的局面，一个问题浮出水面。郑洪峰向《中国企业家》直言，数据是这个行业最重要的资源。但是目前中航信垄断了大部分行业信息，使得飞常准必须通过购买和交换才能获得自己所需要的数据。
获益的不仅仅是农夫山泉，在农夫山泉场景中积累的经验，SAP迅速将其复制到神州租车身上。“我们客户的车辆使用率在达到一定百分比之后出现瓶颈，这意味着还有相当比率的车辆处于空置状态，资源尚有优化空间。通过合作创新，我们用SAP Hana为他们特制了一个算法，优化租用流程，帮助他们打破瓶颈，将车辆使用率再次提高了15%。”
2011年，SAP推出了创新性的数据库平台SAP Hana，农夫山泉则成为全球第三个、亚洲第一个上线该系统的企业，并在当年9月宣布系统对接成功。
胡健选择SAP Hana的目的只有一个，快些，再快些。采用SAP Hana后，同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67秒，几乎可以做到实时计算结果，这让很多不可能的事情变为了可能。
有了强大的数据分析能力做支持后，农夫山泉近年以30%-40%的年增长率，在饮用水方面快速超越了原先的三甲：娃哈哈、乐百氏和可口可乐。根据国家统计局公布的数据，饮用水领域的市场份额，农夫山泉、康师傅、娃哈哈、可口可乐的冰露，分别为34.8%、16.1%、14.3%、4.7%，农夫山泉几乎是另外三家之和。对于胡健来说，下一步他希望那些业务员搜集来的图像、视频资料可以被利用起来。
这种没头苍蝇的状况让农夫山泉头疼不已。在采购、仓储、配送这条线上，农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症：首先是解决生产和销售的不平衡，准确获知该产多少，送多少；其次，让400家办事处、30个配送中心能够纳入到体系中来，形成一个动态网状结构，而非简单的树状结构；最后，让退货、残次等问题与生产基地能够实时连接起来。
物流行业：物流大数据分析与决策支持方案
物流行业：物流大数据分析与决策支持方案第1章物流大数据概述 (3)1.1 物流大数据的概念与特征 (3)1.2 物流大数据的发展现状与趋势 (4)1.3 物流大数据的价值与应用场景 (4)第2章数据采集与预处理 (4)2.1 物流数据来源与类型 (5)2.2 数据采集技术与方法 (5)2.3 数据预处理技术与策略 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 大数据存储技术 (6)3.1.1 硬盘存储 (6)3.1.2 固态存储 (6)3.1.3 云存储 (7)3.2 分布式存储系统 (7)3.2.1 高可靠性和可用性 (7)3.2.2 高功能 (7)3.2.3 弹性扩展 (7)3.3 数据仓库与数据挖掘 (7)3.3.1 数据仓库 (7)3.3.2 数据挖掘 (8)第4章数据分析方法与模型 (8)4.1 描述性分析 (8)4.1.1 物流业务量分析 (8)4.1.2 货物运输效率分析 (8)4.1.3 仓储管理分析 (8)4.1.4 客户服务分析 (8)4.2 预测性分析 (9)4.2.1 时间序列分析 (9)4.2.2 灰色预测模型 (9)4.2.3 机器学习算法 (9)4.2.4 神经网络模型 (9)4.3 规范性分析 (9)4.3.1 运输路径优化 (9)4.3.2 仓储布局优化 (9)4.3.3 资源配置优化 (9)4.3.4 风险评估与控制 (9)第5章物流运输优化 (10)5.1 货物运输路径优化 (10)5.1.1 货物运输路径优化概述 (10)5.1.2 货物运输路径优化方法 (10)5.1.3 货物运输路径优化案例分析 (10)5.2.1 车辆调度与装载优化概述 (10)5.2.2 车辆调度优化方法 (10)5.2.3 装载优化方法 (10)5.2.4 车辆调度与装载优化案例分析 (10)5.3 运输成本分析与控制 (11)5.3.1 运输成本分析与控制概述 (11)5.3.2 运输成本分析方法 (11)5.3.3 运输成本控制策略 (11)5.3.4 运输成本分析与控制案例分析 (11)第6章供应链管理 (11)6.1 供应链数据分析 (11)6.1.1 数据收集与整合 (11)6.1.2 数据分析方法 (11)6.1.3 数据可视化 (11)6.2 供应商选择与评估 (12)6.2.1 供应商选择指标体系 (12)6.2.2 供应商评估方法 (12)6.2.3 供应商关系管理 (12)6.3 库存管理与优化 (12)6.3.1 库存数据分析 (12)6.3.2 库存优化策略 (12)6.3.3 库存管理信息系统 (12)第7章客户服务与需求预测 (12)7.1 客户数据分析 (12)7.1.1 数据收集与处理 (12)7.1.2 客户细分 (13)7.1.3 客户价值分析 (13)7.2 需求预测方法 (13)7.2.1 定性预测方法 (13)7.2.2 定量预测方法 (13)7.2.3 需求预测模型优化 (13)7.3 客户满意度提升策略 (13)7.3.1 服务质量优化 (13)7.3.2 个性化服务 (13)7.3.3 客户关系管理 (13)7.3.4 信息化建设 (14)7.3.5 员工培训与激励 (14)第8章互联网物流 (14)8.1 互联网物流平台 (14)8.1.1 互联网物流平台概述 (14)8.1.2 互联网物流平台的核心功能 (14)8.1.3 互联网物流平台的发展趋势 (14)8.2 跨境电商物流 (14)8.2.2 跨境电商物流的主要模式 (15)8.2.3 跨境电商物流的发展策略 (15)8.3 物流与大数据技术的融合 (15)8.3.1 大数据技术在物流领域的应用 (15)8.3.2 物流大数据的关键技术 (15)8.3.3 物流与大数据技术的融合发展趋势 (15)第9章数据可视化与决策支持 (15)9.1 数据可视化技术 (16)9.1.1 基本数据可视化技术 (16)9.1.2 高级数据可视化技术 (16)9.2 物流数据可视化应用 (16)9.2.1 运输管理可视化 (16)9.2.2 仓储管理可视化 (16)9.2.3 供应链管理可视化 (16)9.2.4 客户服务可视化 (16)9.3 决策支持系统设计与实现 (16)9.3.1 系统架构设计 (17)9.3.2 功能模块设计 (17)9.3.3 系统实现 (17)第十章案例分析与应用前景 (17)10.1 国内外物流大数据案例分析 (17)10.1.1 国内物流大数据案例 (17)10.1.2 国外物流大数据案例 (17)10.2 物流大数据应用前景与挑战 (18)10.2.1 应用前景 (18)10.2.2 挑战 (18)10.3 未来发展趋势与建议 (18)10.3.1 发展趋势 (18)10.3.2 建议 (18)第1章物流大数据概述1.1 物流大数据的概念与特征物流大数据是指在物流行业各个环节中产生、积累的巨量数据，包括运输、仓储、配送、包装、装卸等。
物流大数据分析与预测
机器学习预测
机器学习预测是一种基于人工智能的预测方法，通过训练模型来自动学习数据中的规律和模式，并用 于预测未来的趋势和变化。在物流领域，机器学习预测可以用于预测运输路径、订单分拣等。
机器学习预测的优点是能够自动适应数据变化，具有较好的泛化能力。但缺点是需要大量的训练数据 ，且模型训练过程较为耗时。
市场变化和客户需求，提高客户满意度。
06
物流大数据的挑战与 未来发展
数据安全与隐私保护
数据安全
物流大数据涉及大量敏感信息， 如客户地址、联系方式等，需采 取有效的加密和安全措施，防止 数据泄露和被滥用。
隐私保护
在利用物流大数据进行分析和预 测时，需尊重用户隐私权，避免 未经授权的隐私数据使用和传播 。
路径优化
总结词
路径优化是物流大数据分析的另一个重要应 用，通过分析运输路径、交通状况、配送点 分布等信息，优化运输路线，提高运输效率 并降低运输成本。
详细描述
路径优化基于大数据技术，通过收集和分析 交通状况、路况信息、配送点分布、客户需 求等信息，建立优化模型，为物流企业提供 最优的运输路线建议。这不仅可以提高运输 效率，减少运输时间和成本，还可以提高客
数据挖掘技术
通过数据挖掘技术，发现隐藏 在大量数据中的规律和趋势，
为预测提供支持。
数据质量评估
01
数据完整性
检查数据的完整性，确保数据的准 确性和一致性。
数据及时性
确保数据的时效性，以便及时进行 预测和分析。
03
02
数据准确性
对数据进行校验和清洗，去除异常 值和错误信息。
数据可理解性
确保数据的表达方式易于理解和使 用，提高数据分析的可靠性。
回归分析预测
物流大数据研究综述
物流大数据研究综述随着全球物流行业的快速发展和互联网技术的不断创新，物流大数据的应用越来越受到关注。
物流大数据是指通过收集、管理和分析物流过程中产生的海量数据，从而帮助物流企业优化运作、提高效率和降低成本。
本文将从物流大数据的定义、特点、应用领域和发展趋势等方面进行综述。
一、物流大数据的定义和特点物流大数据是指物流企业通过采集和整理相关数据，运用先进的信息技术和分析方法，从而实现对物流过程和运作的深度分析和优化。
其数据来源广泛，包括物流订单信息、运输路径信息、库存信息、客户信息等。
物流大数据的特点主要有以下几点：1. 海量性：物流大数据来源于物流过程中的各个环节，包括订单、运输、库存等，数据量庞大且繁杂。
2. 多样性：物流大数据包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、视频等，形式多样。
3. 实时性：物流大数据具有实时获取和分析的特点，能够及时反映物流过程的动态变化。
4. 价值密度高：物流大数据蕴含着丰富的信息和价值，能够为物流企业提供决策支持和竞争优势。
二、物流大数据的应用领域1. 物流运输规划优化物流大数据可以帮助物流企业优化运输规划，包括路线选择、车辆调度、运输时间和成本控制等。
通过对大数据的分析，可以实现货物运输路径的最优化，降低运输成本和提高运输效率。
2. 仓储管理优化物流大数据可以帮助仓储管理者对库存情况进行实时监控和分析，提高仓储空间的利用率和货物周转效率。
同时也可以通过大数据分析，预测客户需求，合理调配库存，减少库存积压和减少资金占用。
3. 物流供应链管理物流大数据可以帮助企业实现对供应链的全面监控和管理，包括供货商管理、订单管理、交付管理等方面，通过大数据分析可以实现供应链的优化，降低供应链成本、提高供应链效率。
4. 客户服务优化通过对客户需求和行为数据的分析，物流企业可以及时了解客户的需求和反馈，提供更加个性化的服务和解决方案，从而提升客户满意度和忠诚度。
5. 风险管理与预警通过对物流大数据的分析，可以实现对物流风险的识别和预警，及时处理和解决物流过程中的问题和隐患，降低风险发生的可能性。
物流中心大数据
物流中心大数据在当今数字化的时代，大数据已经成为了各行各业发展的重要驱动力，物流中心也不例外。
物流中心作为货物运输和存储的关键节点，每天都产生和处理着海量的数据。
这些数据不仅涵盖了货物的流动信息，还包括了客户需求、运输路线、库存管理等多个方面。
深入挖掘和利用这些大数据，对于提高物流中心的运营效率、降低成本、优化服务质量具有至关重要的意义。
物流中心大数据的来源十分广泛。
首先，货物在进入物流中心时，会产生一系列的数据，如货物的种类、数量、重量、尺寸等基本信息。
在存储过程中，货物的存放位置、入库时间、出库时间等也会被记录下来。
其次，运输环节会产生大量的数据，包括运输车辆的型号、司机信息、运输路线、运输时间等。
此外，客户的订单信息、需求偏好、反馈评价等也是物流中心大数据的重要组成部分。
这些数据的不断积累，形成了一个庞大的数据资源库。
那么，物流中心大数据究竟有哪些作用呢？其一，大数据有助于优化物流中心的库存管理。
通过对历史销售数据和市场需求预测的分析，物流中心可以准确地预测货物的需求量，从而合理地控制库存水平。
避免库存过多造成的积压和浪费，也能防止库存不足导致的缺货现象，提高了资金的使用效率。
其二，大数据能够优化运输路线规划。
通过对交通状况、运输距离、车辆负载等因素的综合分析，物流中心可以为运输车辆规划出最优的行驶路线。
这不仅能够减少运输时间和成本，还能降低能源消耗，减少环境污染。
其三，大数据有助于提高物流中心的服务质量。
通过对客户的反馈评价和需求分析，物流中心可以及时发现服务中的不足之处，并采取针对性的改进措施。
同时，还可以根据客户的个性化需求，提供定制化的物流服务，提高客户的满意度和忠诚度。
然而，要充分发挥物流中心大数据的作用，并非易事。
首先，数据的质量和准确性是一个关键问题。
由于数据来源广泛，格式多样，可能存在数据缺失、错误或重复等情况。
因此，需要对数据进行清洗和整理，确保数据的质量和准确性。
其次，数据的安全性和隐私保护也是一个重要的挑战。
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大数据在物流行业的现状及应用
随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。
面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。
所谓物流的大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。
通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求。
将所有货物流通的数据、物流快递公司、供求双方有效结合，形成一个巨大的即时信息平台，从而实现快速、高效、经济的物流。
信息平台不是简单地为企业客户的物流活动提供管理服务，而是通过对企业客户所处供应链的整个系统或行业物流的整个系统进行详细分析后，提出具有中观指导意义的解决方案。
许多专业从事物流数据信息平台的企业形成了物流大数据行业。
自2012年，国家已陆续出台相关的产业规划和政策，从不同侧面推动大数据产业的发展。
然而，专门针对大数据发展尤其是物流大数
据的政策规划还没有。
目前，国家出台的与大数据相关的物流行业规划和政策，主要包括《第三方物流信息服务平台建设案例指引》、《商贸物流标准化专项行动计划》、《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等一系列政策，将大数据、信息化处理方法作为物流行业转型升级的重要指导思想。
2011年11月推出的《物联网”十二五”发展规划》将“信息处理技术”列为四项关键技术创新工程之一，包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析。
另外三项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也是大数据产业的重要组成部分，与大数据产业发展密切相关。
2013年6月发布的《交通运输业推进物流业健康发展的指导意见》指出，加快推进交通运输物流公共信息平台建设，完善平台基础交换网络，加快推进跨区域、跨行业平台之间的有效对接，实现铁路、公路、水路、民航信息的互联互通。
加快完善铁路、公路、水路、民航、邮政等行业信息系统，推进互联互通，增强一体化服务能力。
鼓励企业加快推进信息化建设。
2014年2月发布的《第三方物流信息服务平台建设案例指引》指出，对第三方物流信息服务平台建设的指导思想、基本原则、建设类型、建设标准、保障措施与考核要求等进行了具体说明，并收录了目前国内经营模式较为先进、取得较好经济社会效益的第三方物流信息平台建设案例。
此外，交通运输部正在编制的物流发展“十三五”规划，其中统筹谋划现代物流发展，指出要发展智慧物流，适时研究制定“互联网”
货物与物流行动计划，深入推进移动互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的应用;强化公共物流信息平台建设，完善平台服务功能。
物流大数据行业的生命周期(数据产生-数据采集-数据传输-数据存储-数据处理-数据分析-数据发布、展示和应用-产生新数据)比较长，一般要在5-8年，前期的数据积累和沉淀耗时耗力耗财。
目前，中国物流大数据产业正处于起步阶段，未来2年有望快速发展，率先实现大数据增值。
物流是贯穿经济发展和社会生活全局的重要活动。
2013年被称为大数据元年，2014年则为移动互联元年。
在这个背景下，有必要分析研究大数据技术在物流领域的应用。
物流大数据研究和应用刚刚起步，尚属新兴的研究领域，发展比较缓慢。
从细分市场来看，医药物流、冷链物流、电商物流等都在尝试赶乘大数据这辆高速列车，但从实际应用情况来看，目前，电商物流凭借互联网平台具有一定的先发优势，菜鸟网络的横空出世更是给电商物流大数据行业带来了新希望，指明了新方向。
大数据在物流企业中的应用贯穿了整个物流企业的各个环节。
主要表现在物流决策、物流企业行政管理、物流客户管理及物流智能预警等过程中。
在物流决策中，大数据技术应用涉及到竞争环境的分析与决策、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要与合适的物流或电商等企业合作，对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴。
物流的供给与需求匹配方面，
需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。
供需情况也需要采用大数据技术，从大量的半结构化网络数据，或企业已有的结构化数据，即二维表类型的数据中获得。
物流资源的配置与优化方面，主要涉及到运输资源、存储资源等。
物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。
在企业行政管理中也同样可以应用大数据相关技术。
例如，在人力资源方面，在招聘人才时，需要选择合适的人才，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析;对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。
大数据在物流客户管理中的应用主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。
物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解消费者偏好，预判消费者的消费可能，提前做好货品调配，合理规划物流路线方案等，从而提高物流高峰期间物流的运送效率。
物流是现代经济的核心之一，国务院印发的《物流业发展中长期规划(2014~2020年)》明确提出要以提高物流效率、降低物流成本为重点。
因此，在大数据时代背景下，物流行业也必须高度重视统计数据。
物流大数据可以划分为三类：第一是微观层面，包括了运输、仓储、配送、包装、流通加工登记处数据的分类;第二是中观层面，就是供应链、采购物流、生产物流数据分类;第三是宏观层面，基于商品管理，把商品分成不同的类型做数据分析。
其中微观层面及中观层面的数据一般掌握在物流企业内部，但此类尚未进行处理分析，成为物流大数据交易中最重要的、最基本的供应方;整合、处理、分析“源数据”得到的具有新价值的数据，即宏观层面，指导物流企业经营管理的各个方面，因此，未来物流大数据交易的主要需求为宏观层面。
目前，物流大数据交易模式采用利益交换的模式——用服务去换取管理，即各个利益主体通过交换的方式，一方将信息的管理权交给另一方，另一方将信息整合起来后形成服务给一方。
以菜鸟网络为例，以消费者、商家、物流企业的数据为依托，为商家、快递企业提供预警预测分析，帮助快递企业提前获取这些信息，从而提前把物流资源进行一定的配置和整合。
大数据技术对物流行业最显著的影响是横向流程延拓，纵向流程压缩简化。
从供需平衡角度出发，为供方(物流企业)提供最大化的利润，为需方提供最佳的服务。
主要体现在以下几个方面：第一，提高运营管理效率，根据市场数据分析，合理规划分配资源，调整业务结构，确保每个业务均可赢利;第二，预测技术，根据消费者的消费偏好及习惯，预测消费者需求，将商品物流环节和客户的需求同步进行，并预计运输路线和配送路线，缓解运输高峰期的物流压力，提高客户的满意度，提高客户粘度。
大数据在物流行业的应用，打破低层次、低效率、高成本的运输局面，逐渐演成数字化要求极高的行业。
大数据已经渗透到物流的各个环节，因此，未来物流行业对大数据的需求前景广阔。
大数据的介入有助于解决物流行业现存的问题，主要体现在运营管理、全程监控、预测预警及客户满意度四个方面。
总之，大数据已经渗透到物流企业的各个环节，引起物流企业普遍关注的同时已经给它们带来了高额效益。
但是，面对大数据这一机遇，物流企业的高层管理者仍需给予高度的重视和支持，正视企业应用大数据时存在的问题。
摘要关键字：物流，大数据
物流管理2班丁方雄
201553060149。