请问大数据时代物流公司应当如何进行数据挖掘？

Question

大数据时代物流公司应当如何进行数据挖掘

Answer 1

随着大数据时代的来临，各行各业都在纷纷布局，不管如何都想去探一探那传的沸沸扬扬的东西，于是报表在公司里满天飞，也不知道有谁看，该看什么。目前的数据，大都来自公司内部，很多都在摸索阶段，那么对于物流公司开始阶段应该如何进行数据挖掘、数据分析呢？下面是我个人的一些见解：《一》数据分析的目的：数据分析的目的，一来是为了公司制定战略目标提供数据支持，二是为了管控公司的运转达标而制定相关指标，然而在数据分析探索阶段，要注意；不要给所有环节制定指标，尤其是高指标，只要主要环节制定即可，指标太多也难以执行。《二》体系建立：首先要分项目，主要有成本（单位体积成本、单位重量成本等）、利润（营业额、车价等）、时效（产品时效兑现率等）。其次，要把指标分等级，一级指标是最重要的指标，也是高层领导平时主要看的指标（每月发车车次、成本、营业额、时效兑现率）。二、三级指标是中下层管理人员主要看的指标，主要是为了进行目标管理（体积、重量、车型、体积装载率、重量装载率、货源结构、毛利、毛利率等）。《三》项目跟进：数据分析的目的之一，是为了使目标达成，那么对项目的跟进，就显得顺理成章，因此，在规定的时间里进行总结，公布跟进的结果，达标和不达标，进行表扬和通报，是很有必要的。《四》跟进评估和指标的修订：跟进之后，要对指标的可行性进一步探讨，调整指标，进一步完善指标。《五》数据分析方法的更新：目前一般的方法只局限于excel的利用上，即函数和透视表的应用上，比较传统，应当进一步的向更专业的分析方法前进，比如统计学方面的spss聚类分析、模型建立和预测等等《六》数据分析的整体性：在做战略和管理方面一定要了解同行业、淡旺季的区别以及外部的竞争情况，而不应紧紧根据当前几个月的货量数据，否则是很难实现的，尤其是在开通新线路的时候，因此，在做数据分析时要做好产品销售和产品操作两个环节。如果不从整体出发，风险很大，另一方面做好相应的预测。《七》规范数据录入：从现在开始，规范数据的录入，尤其是文字性的东西，这个是为后期的数据分析做好准备，如果不规范数据的录入，可能会导致后期工作量增大而且会失真，影响分析的效果。以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除