隨著信息時代（dài）數據量的（de）劇增，深化物流管理最為有效的方法是引入數據分析（xī）技術，對物（wù）流數據進行分析（xī）和預測，取代經驗論，幫助決策者做出快速、準確的決策。
1、物流領域常用數（shù）據分析場景 梳理麻豆精品视频整個物流（liú）環（huán）節，數據分析的應用可以分為兩個方向，規劃和預測。
其中規（guī）劃方向的應（yīng）用（yòng）往往是以成本和時間為優（yōu）化目標，或者是兩者綜合的多目標優化，在分析過程中麻豆精品视频往往是通過成本構成或（huò）者時間（jiān）構成的角度去（qù）尋找他的影響因素，在分析（xī）這些影響因素的基礎之上，找到（dào）合理的變量取值，使得（dé）成本最優，時間最少。常用的應用場景包括（kuò）倉儲選址（zhǐ）規劃、運輸路徑規劃、倉儲布局規（guī）劃。
預測方（fāng）向的應用場（chǎng）景主要包括市場（chǎng）銷售預測、采購需（xū）求預測、供貨周期預測，預測不會直接產生經濟（jì）效益，它（tā）的意（yì）義主（zhǔ）要體現在在了解未來發展方向和發展量的基礎上（shàng）采取（qǔ）合理的預防措施，比如說市場銷售預測（cè）是為了合理安排生（shēng）產和庫存，進而獲得供應鏈總體成本的最優。
在大數據時代（dài），麻豆精品视频獲得數據越來越多，不（bú）管是數量上還是維度上，常用數據分（fèn）析方法（fǎ）也都有可以進一（yī）步的拓展，使結果更加（jiā）的合理準確。
2、倉儲選址規劃常用數據分（fèn）析方法 倉庫選址是指在一個具有（yǒu）若幹供應點及若幹需求點的經（jīng）濟區域內，選一個地址（zhǐ）建立倉庫的規劃過程。合理的選址方案應該使商品通（tōng）過（guò）倉庫的匯集、中轉、分（fèn）發，達到需求點的全過程的效益最好。倉（cāng）儲選址（zhǐ）步驟（zhòu）如下圖（tú）所示。
常用的倉儲選址數據分（fèn）析（xī）方法包括精確重心法、加權評分法（fǎ）、P-中值法、鮑摩-瓦爾夫模型、多級多設施選址（zhǐ）模（mó）型等等。
(1)精確（què）重心法
(2)加權評分法
(3)P-中值法
(4)鮑摩-瓦爾（ěr）夫模型
(5)多級—多設施選址模型
3、倉儲選址常（cháng）用方法對比分析
由於不同的企業在建設物流（liú）配送中心（xīn）時，對配送中心（xīn）未來用途、構（gòu）成的需求有所不同（tóng），因此在對物流配送中心進行規劃時要充（chōng）分考慮這些因素，選取適當的選址方法。
4、大數據時（shí）代倉儲選址方（fāng）法應用拓展
那麽在大（dà）數（shù）據環境下，麻豆精品视频應該如（rú）何更加有（yǒu）效的選址呢（ne）?
應用大數據進行選址可以實時獲取海量（liàng）數據資源，使得準確性大大提（tí）高（gāo），隨著信息（xī）獲取方（fāng）法的智能化以及多樣化，人們也不一定非要到實地去勘測（cè）調研，大大節省人力物力。
大數據時（shí）代，針對倉儲選址（zhǐ）場景，除了運用綜合的模型和智能的算法，分析獲得的有效數據，提取隱含其中的信（xìn）息，得出最優的倉儲選址結果之外。可以向前拓展數據獲取方式，通（tōng）過RFID射頻數據（jù）、傳感器數據、社交（jiāo）網絡數據、移動互聯網數（shù）據等方式獲得各種類型海量數據。向後延伸數據可視化方法，借助計算機（jī）圖形學和圖像處理技（jì）術，將選址結果轉化（huà）為圖形（xíng），清晰有效地傳（chuán）達於受用者。
歸根結底，倉儲中心選（xuǎn）址的決定因素主要還是中心供（gòng）需量、物流運輸成本和中心（xīn）建設運營成本三個方麵，大（dà）數據對倉儲中心的選址的影響歸（guī）根到底還是對於這三個方麵因素的（de）作用。
大數據時代，通過RFID射頻技（jì）術、傳感器、GIS、GPS、社交（jiāo）網（wǎng）絡、移動互聯網等方式可以獲得各種類型海量（liàng）數據（jù）。
基於數據采集技術（shù）獲取有效基礎數據，通（tōng）過適（shì）用的數據分析方法，得出最優的倉儲選址（zhǐ）結果，選用數（shù）據（jù）可視化工具直觀和明顯地展示選（xuǎn）址後係（xì）統流量流向地圖。
大數據已經滲透到物流領域的各個環節之中，其作為一種新興技術，它給物流的發展帶來了更多的機遇。對物流企業而言，合理地運用大數據技（jì）術，對企業的管理、客戶關係（xì）維護、資源配置等方麵都將起到積極（jí）的作用，使物流決策更加高效與（yǔ）準確。
