仓库数据分析分析的是什么

A. 仓库高效运营必须关注的四大数据

在大数据时代，利用大数据、云计算等技术清洗和分析仓库中产生的数据，发现仓库现有的问题，驱动仓库业务和流程的优化，推动仓库变革的进程。那么，想要实现高效运营，该重点关注那些数据呢？

一、库存周转率

库存周转率直接反应了仓库的整体运营情况，库存周转率高的仓库对前端伍旅客户需求响应快，其客户对企业的满意度和粘性也较高。迅橘禅库存周转率低的仓库必须敲响警钟，审视自身的库存管理环节，是否存在着严重的漏洞，是否采用了专业的 仓储管理系统 ，系统是否开发了库龄监控、效期预警的功能，是否准确记录了商品的入库时间，仓库中账、卡、物是否一致。存在任何小问题都不能忽视，要采取解决措施，提高库存周转率，加速资金回笼。

二、仓库利用率

仓库利用率这一数据与仓库布局、土地成本等因素紧密相关，仓库利用率较高表明仓库布局科学合理，为企业节约了一定的土地成本。反观仓库利用率低的企业不仅导致大量仓库空间浪费，货物的乱堆乱放还会影响拣货效率。

提高仓库利用率很简单，水平方向上可以从改变货物堆码方式做起，根据货物的物理属性选择合适的堆码方式；垂直方向上可以引入立体货架，将货物由低层存储向高空存储转移，扩大仓库库容。

三、员工效率

员工效率需要从人均拣货量、任务完成及时率等绩效考核指标来体现，由于仓储属于人员占比较高的行业，因此不能忽视员工管理，要制定统一的绩效考核制度，实时记录员工日常作业情况，推行计件工资制度，激发员工工作的积极性亩尘。

四、拣选效率

拣选是仓储所有作业中耗时最长的，拣选效率的提高就代表着仓储整体运行效率的提高。500㎡以下的小型仓库可以靠人工可以完成日常的拣选作业；500㎡~1000㎡的中型仓库必须借助专业仓储管理软件的帮忙，系统可以智能拆单，规划最优拣货路线，让拣货员少走“冤枉路”；1000㎡以上的大型仓库每天有亿万级商品周转，拣货员要在千万级SKU中拣选，不免力不从心，往往需要引入自动化分拣设备，自动导引小车等，从“人力拣选”转换为“机器拣选”，从“人找货”转变为“货找人”，实现拣货场景的全面升级。

B. 数据分析指的是什么

数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据也称观测值，是通过实验、测量、观察、调查等方式获取的结果，常常以数量的形式展现出来。

数据分析要达到帮助管理者有效决策提供有价值信息，比如日常通报、专题分析等，这些就是数据分析具体工作的体现。而什么时候做通报工作，什么时候开展专题分析，这都需要我们根据实际情况做出选择的。

数据分析的六种基本分析方法有：

1、构成分析法；2、同类比较分析法；3、漏斗法；4、相关分析法；5、聚类分析法；6、分组分析法。

构成分析在统计分组的基础上计算结构指标，来反映被研究总体构成情况的方法。应用构成分析法，可从不同角度研究投资构成及其变动趋势，观察投资构成与产业结构、社会需要构成的适应关系，可以揭示事物由量变到质变的具体过程。

C. 管理学原理数据仓库的基本分析数据包括哪些

数据库与数据仓库的本质差别如下：
1、逻辑层面/概念层面：数据库和数据仓库其实是一样的或者及其相似的，都是通过某个数据库，基于某种数据模型来组织、管理数据。但是，数据库通常更关注业务交易处理（OLTP），而数据仓库更关注数据分析层面（OLAP），由此产生的数据库模型上也会有很大的差异。
2、数据库通常追求交易的速度，交易完整性，数据的一致性等，在数据库模型上主要遵从范式模型（1NF，2NF，3NF等），从而尽可能减少数据冗余，保证引用完整性；而数据仓库强调数据分析的效率，复杂查询的速度，数据之间的相关性分析，所以在数据库模型上，数据仓库喜欢使用多维模型，从而提高数据分析的效率。
3、产品实现层面：数据库和数据仓库是有些不同的，数据库通常使用行式存储，如SAP ASE，Oracle, Microsoft SQL Server，而数据仓库倾向使用列式存储，如SAP IQ，SAP HANA。

D. 数据分析需要掌握哪些知识

数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

E. 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）

F. 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。

(6)仓库数据分析分析的是什么扩展阅读

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。