物流大数据分析平台哪个好用 (物流大数据)
物流大数据分析平台哪个好用 (物流大数据)
物流大数据分析平台我建议选择思迈特软件Smartbi。
随着物流平台的发展，将会产生物流大数据。物流大数据，是指物流服务的供给、需求，物流活动过程的各种相关数据会以大数据的形式出现，反映整个物流行业的业态。物流与社会经济息息相关，物流大数据也会反映出社会经济发展的状态。
物流大数据需要三个条件，一是获取数据，二是数据应用的模型，三是数据的分析处理。数据的获取需要依靠移动互联的相关传感设备和移动通信网络;数据的应用模型需要依靠大数据的分析专家，如数学、经济学等领域的科学家;数据处理则需要依靠云计算等先进技术和设施。
广州思迈特软件Smartbi有限公司致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案。通过思迈特软件Smartbi产品为客户提供报表、数据可视化、数据挖掘等成熟功能；通过思迈特软件Smartbi应用商店为客户提供场景化、行业化数据分析应用。
经过十余年的发展，已在金融、电信、政 府、制造等行业获得近2000家客户认可，口碑良好。在全球财富500强的10家国内银行，有8家选用了思迈特软件Smartbi。在众多的客户中获得了很好的口碑，并获得了投资机构的青睐。
数据分析平台靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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如何实现大数据与物流管理专业的结合如下：
全新的大数据人工智能时代，数据的海洋已经漫布在生活的各个领域。物流必然也会与大数据挂钩，两者之间相结合能够擦出闪亮的火花，大数据可以根据市场环境变化形势做出数据采集与分析，能帮助物流企业了解外部环境变化，及时做出面对市场需求的科学调整。
大数据还提高了物流企业服务质量与物流内部的管理规划。可以说在互联网迅速发展的时代下，物流和大数据相结合是发展的趋势，所以两者结合的重要性不言而喻。
中国近年间的经济与科技发展可谓是飞跃式的增长，云计算、互联网、AI 的爆发随之而来的是大数据与人工智能。现在的社会是高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
大数据顾名思义是利用一定软件采集各种庞大信息，使用一定算法处理分析反馈新的数据作为参考。举一些很简单的例子来更通俗易懂地理解大数据，比如用户使用的淘宝会根据他们浏览的记录存下个人用户信息。
物流企业的大数据有什么用
物流公司的大数据有两大方面的价值，一方面，优化物流企业本身的运营和决策;另外一方面，物流大数据可用于非物流领域的应用，比如征信和金融应用，下面我们一起来详细看一下!
第一方面，优化物流企业本身的运营和决策。
物流企业的数据包括运输、仓储、配送、包装、流通加工等数据。对于物流企业，通过大数据分析，可以帮助提高企业运营管理效率，降低物流库存率，提高商品处理效率、运输效率、送达准确率等方面。以物流的路径优化为例，路径优化是节约物流企业成本的一个重要大数据分析应用。在物流配送运输中，由于货运点多、客户多、货物种类繁多、城市交通路线复杂、运输服务地区内运输网点分布不均匀等诸多因素的影响，同时还要满足客户提出的如时间窗等约束条件的要求，使得如何安排最佳路线，如何使配装和配送路线有效搭配等，成为物流配送中的难点。
车辆的路径问题是一个有约束的组合优化问题。合理解决车辆路径问题，不仅可以简化配送程序、减少配送次数、降低配送车辆的空载率，从而降低物流成本，提高经济效益，而且可加快对客户需求的响应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度等。阿里在路况预测的基础上，使用基于集合划分的树型搜索算法进行车辆分配和路径优化。该算法用于车辆路径计算，比业界通用的经典算法包括局部搜索、遗传算法、蚁群算法等，运输成本至少降低了6%
第二方面，物流大数据可用于非物流领域，尤其是征信和金融应用。
以物流配送单为例，我们做一个简单的数据分析，便可以实现客户画像，以作为征信模型的基础数据。物流配送单至少有两类信息。一类是寄件人的姓名、手机号和地址;另外是收件人的姓名、手机号和地址。通过这些信息，可以分析：寄件人或收件人的常住地或办公地点，如果是常住地，则还可以通过小区地址分析出来这个小区的房价(通过关联房产网站的价格数据实现)，反过来推断该客户的.消费能力;通过手机号，可以分析出这个客户的年龄、性别等人口统计学特征，以及兴趣爱好(与拥有客户的人口统计学特征的企业做数据关联得出)。如果在电商购物，有些物流配送单还会标注是哪个商家发货，从而可以分析这个客户喜欢的商品类别。以上这些数据可以作为征信模型的基础数据。企业使用数据的使用，一定要尊重用户隐私，对隐私类信息做好脱敏和保护。当然，这只是对个人客户的征信应用。物流企业还可以对供应商(如发货单位)进行信用评估(根据发货量等大数据)，从而进行金融服务。
总之，物流企业的数据不仅仅可以优化企业内部的运营效率，还可以做更多的增值分析，如以上提到的征信数据以及金融的应用。我们从顺丰的官方网上可以看到一个顺丰有三大业务，一是众所周知的物流，第二是金融，第三是电商(顺丰优选)。金融是物流企业大数据应用很好的一个方向，顺丰在其官方网提到：我们致力于为顺丰的供应商和客户提供存货质押、保理、订单融资、小额信贷、融资租赁等一系列“物流+金融”服务。
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