倉庫數據分析分析的是什麼

A. 倉庫高效運營必須關注的四大數據

在大數據時代，利用大數據、雲計算等技術清洗和分析倉庫中產生的數據，發現倉庫現有的問題，驅動倉庫業務和流程的優化，推動倉庫變革的進程。那麼，想要實現高效運營，該重點關注那些數據呢？

一、庫存周轉率

庫存周轉率直接反應了倉庫的整體運營情況，庫存周轉率高的倉庫對前端伍旅客戶需求響應快，其客戶對企業的滿意度和粘性也較高。迅橘禪庫存周轉率低的倉庫必須敲響警鍾，審視自身的庫存管理環節，是否存在著嚴重的漏洞，是否採用了專業的 倉儲管理系統 ，系統是否開發了庫齡監控、效期預警的功能，是否准確記錄了商品的入庫時間，倉庫中賬、卡、物是否一致。存在任何小問題都不能忽視，要採取解決措施，提高庫存周轉率，加速資金回籠。

二、倉庫利用率

倉庫利用率這一數據與倉庫布局、土地成本等因素緊密相關，倉庫利用率較高表明倉庫布局科學合理，為企業節約了一定的土地成本。反觀倉庫利用率低的企業不僅導致大量倉庫空間浪費，貨物的亂堆亂放還會影響揀貨效率。

提高倉庫利用率很簡單，水平方向上可以從改變貨物堆碼方式做起，根據貨物的物理屬性選擇合適的堆碼方式；垂直方向上可以引入立體貨架，將貨物由低層存儲向高空存儲轉移，擴大倉庫庫容。

三、員工效率

員工效率需要從人均揀貨量、任務完成及時率等績效考核指標來體現，由於倉儲屬於人員佔比較高的行業，因此不能忽視員工管理，要制定統一的績效考核制度，實時記錄員工日常作業情況，推行計件工資制度，激發員工工作的積極性畝塵。

四、揀選效率

揀選是倉儲所有作業中耗時最長的，揀選效率的提高就代表著倉儲整體運行效率的提高。500㎡以下的小型倉庫可以靠人工可以完成日常的揀選作業；500㎡~1000㎡的中型倉庫必須藉助專業倉儲管理軟體的幫忙，系統可以智能拆單，規劃最優揀貨路線，讓揀貨員少走「冤枉路」；1000㎡以上的大型倉庫每天有億萬級商品周轉，揀貨員要在千萬級SKU中揀選，不免力不從心，往往需要引入自動化分揀設備，自動導引小車等，從「人力揀選」轉換為「機器揀選」，從「人找貨」轉變為「貨找人」，實現揀貨場景的全面升級。

B. 數據分析指的是什麼

數據分析就是對數據進行分析。專業的說法，數據分析是指根據分析目的，用適當的統計分析方法及工具，對收集來的數據進行處理與分析，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據也稱觀測值，是通過實驗、測量、觀察、調查等方式獲取的結果，常常以數量的形式展現出來。

數據分析要達到幫助管理者有效決策提供有價值信息，比如日常通報、專題分析等，這些就是數據分析具體工作的體現。而什麼時候做通報工作，什麼時候開展專題分析，這都需要我們根據實際情況做出選擇的。

數據分析的六種基本分析方法有：

1、構成分析法；2、同類比較分析法；3、漏鬥法；4、相關分析法；5、聚類分析法；6、分組分析法。

構成分析在統計分組的基礎上計算結構指標，來反映被研究總體構成情況的方法。應用構成分析法，可從不同角度研究投資構成及其變動趨勢，觀察投資構成與產業結構、社會需要構成的適應關系，可以揭示事物由量變到質變的具體過程。

C. 管理學原理數據倉庫的基本分析數據包括哪些

資料庫與數據倉庫的本質差別如下：
1、邏輯層面/概念層面：資料庫和數據倉庫其實是一樣的或者及其相似的，都是通過某個資料庫，基於某種數據模型來組織、管理數據。但是，資料庫通常更關注業務交易處理（OLTP），而數據倉庫更關注數據分析層面（OLAP），由此產生的資料庫模型上也會有很大的差異。
2、資料庫通常追求交易的速度，交易完整性，數據的一致性等，在資料庫模型上主要遵從範式模型（1NF，2NF，3NF等），從而盡可能減少數據冗餘，保證引用完整性；而數據倉庫強調數據分析的效率，復雜查詢的速度，數據之間的相關性分析，所以在資料庫模型上，數據倉庫喜歡使用多維模型，從而提高數據分析的效率。
3、產品實現層面：資料庫和數據倉庫是有些不同的，資料庫通常使用行式存儲，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而數據倉庫傾向使用列式存儲，如SAP IQ，SAP HANA。

D. 數據分析需要掌握哪些知識

數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

E. 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）

F. 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。

(6)倉庫數據分析分析的是什麼擴展閱讀

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。