物流項目運營BUSINESS項目四

任務1數(shù)字化運營分析數(shù)據(jù)一、數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計描述運營數(shù)據(jù)分析二、

三、常見的數(shù)據(jù)分析圖表及應用方式

四、任務描述：M物流公司客戶JJJ公司是C省一家集開發(fā)、生產(chǎn)、銷售爵士鼓及金屬樂器架類的大型公司。在C省的鋼琴實際需求量如下（如表4-1），從2019年到2023年的數(shù)據(jù)中有部分缺失，請對這些數(shù)據(jù)進行處理，補全缺失數(shù)據(jù)一、

數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)BUSINESS一、1.數(shù)據(jù)的定義數(shù)據(jù)是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態(tài)以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。它不僅指狹義上的數(shù)字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數(shù)字符號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數(shù)量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，“0、1、2…”、“陰、雨、下降、氣溫”、“學生的檔案記錄、貨物的運輸情況”等都是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)過加工后就成為信息。2.數(shù)據(jù)的常用統(tǒng)計在現(xiàn)代社會，大量的數(shù)據(jù)儲存于各種數(shù)據(jù)庫中。對這些數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，在日常決策和決策支持系統(tǒng)中發(fā)揮著至關重要的作用。如何對數(shù)據(jù)進行分析，是一個必須回答的問題。極差、中位數(shù)、平均數(shù)、方差和標準差是其中常用的統(tǒng)計量。這些統(tǒng)計量可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的集中程度、離散程度以及數(shù)據(jù)的分布情況。（1）極差極差指的是一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之間的差異。它可以幫助我們了解一組數(shù)據(jù)的波動范圍。例如，假設有以下的數(shù)據(jù)集：5,6,7,8,9則該數(shù)據(jù)集的極差為：最大值-最小值=9-5=4極差可以通過圖片（如圖4-1）更直觀地理解：數(shù)據(jù)BUSINESS一、二、數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計描述二、數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計描述BUSINESS1.數(shù)據(jù)的集中趨勢數(shù)據(jù)的集中趨勢是指數(shù)據(jù)分布的中心位置，常用的統(tǒng)計量有均值、中位數(shù)和眾數(shù)。均值是將所有數(shù)據(jù)求和后除以數(shù)據(jù)個數(shù)得到的平均值，是最常用的衡量數(shù)據(jù)集中趨勢的指標。中位數(shù)是將數(shù)據(jù)按大小順序排列后，位于中間位置的數(shù)值，可以反映出數(shù)據(jù)的中心位置。眾數(shù)是出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值，可以反映出數(shù)據(jù)的典型值。2.數(shù)據(jù)的離散程度數(shù)據(jù)的離散程度是指數(shù)據(jù)分布的分散程度，常用的統(tǒng)計量有極差、方差和標準差。極差是最大值與最小值之間的差值，可以反映出數(shù)據(jù)的全局離散程度。方差是每個數(shù)據(jù)與均值之差的平方的平均值，可以反映出數(shù)據(jù)的整體離散程度。標準差是方差的平方根，它與原始數(shù)據(jù)具有相同的量綱，可以更好地描述數(shù)據(jù)的離散程度。二、數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計描述BUSINESS3.數(shù)據(jù)的分布形態(tài)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)是指數(shù)據(jù)的分布形狀，常用的統(tǒng)計量有偏度和峰度。偏度描述了數(shù)據(jù)分布的對稱性，正偏表示數(shù)據(jù)右側尾部較長，負偏表示數(shù)據(jù)左側尾部較長，偏度為0表示數(shù)據(jù)分布對稱。峰度描述了數(shù)據(jù)分布的尖峰程度，正峰表示數(shù)據(jù)分布較為集中，負峰表示數(shù)據(jù)分布較為平坦，峰度為0表示數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布相似。數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計描述是對數(shù)據(jù)集中各項指標進行概括和描述的方法，通過統(tǒng)計量的計算和分析，我們可以了解數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)等重要特征。這些統(tǒng)計描述可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)的含義和規(guī)律，從而做出更準確的分析和決策。三、運營數(shù)據(jù)分析三、運營數(shù)據(jù)分析BUSINESS大數(shù)據(jù)背景下智慧物流的運營分析大數(shù)據(jù)技術是智慧物流發(fā)展的主要動力，將極大推動智慧物流行業(yè)的發(fā)展，將大數(shù)據(jù)應用于智慧物流能夠滿足物流信息資源的整合及共享需求，優(yōu)化物流業(yè)務流程，促進物流管理的協(xié)同化發(fā)展。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術、云計算的發(fā)展，推動了以大數(shù)據(jù)技術應用為基礎的智慧物理的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術的特點是通過分析現(xiàn)有大量數(shù)據(jù)規(guī)律，通過大數(shù)據(jù)技術對智慧物流進行信息化和高效化的管理，實時捕捉并分析物流各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，提高物流效率，結果物流成本，提高客戶服務水平，培養(yǎng)客戶的黏性，為物流企業(yè)的正確決策提供數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)背景下，物流行業(yè)對數(shù)據(jù)的收集分析是至關重要的，提高物流服務整個行業(yè)水平推動地方經(jīng)濟發(fā)展，最終推動各個物流部門間的合作的加強。智慧物流運營的組織框架包括智慧物流商物管理運營組織、智慧物流供應鏈管理運營組織、智慧物流業(yè)務管理運營組織。

四、常見的數(shù)據(jù)分析圖表及應用方式四常見的數(shù)據(jù)分析圖表及應用方式BUSINESS1.柱狀圖：用于做比較柱狀圖是最基礎的一種圖表，通過柱子來表現(xiàn)數(shù)據(jù)的高度，進而比較不同數(shù)據(jù)之間的差異，一眼可以看到數(shù)據(jù)量的大小對比，一般來說，柱狀圖的橫軸是時間軸，縱軸是數(shù)據(jù)軸。柱狀圖并不是萬能的，需要基于某一個主題比較數(shù)據(jù)量的變化。例如下圖（如圖4-3）就是M公司某產(chǎn)品6-12月份廣告投入和銷售量的對比圖，藍色部分為廣告費，橙色部分是銷售量。四常見的數(shù)據(jù)分析圖表及應用方式BUSINESS2.折線圖：看數(shù)據(jù)變化的趨勢折線圖一般基于時間維度看數(shù)據(jù)量的變化趨勢，發(fā)現(xiàn)整體走向和單體突出數(shù)據(jù)，比如通過折線圖可以看出全年的新增用戶變化情況，找出數(shù)據(jù)變化的高點和低點，而柱狀圖則用來對比不同高點之間的變化，進而找原因。折線圖可以將不同緯度的數(shù)據(jù)放在一起比較，比如下圖（如圖4-4）就是對比M公司6-12月份三種產(chǎn)品的銷售量情況，進而得出銷售效果的綜合評價。四常見的數(shù)據(jù)分析圖表及應用方式BUSINESS3.餅狀圖：用來看各部分的占比餅狀圖和柱狀圖在應用上有一定的重合，例如不同產(chǎn)品的銷售量對比，餅狀圖和柱狀圖都可以表現(xiàn)，但餅狀圖看的是單一渠道例如某一產(chǎn)品的不同時間段銷量的占比，柱狀圖更容易發(fā)現(xiàn)不同時間段幾種產(chǎn)品銷量的對比。餅狀圖（如圖4-5）的應用重點在于發(fā)現(xiàn)單體因素在整體因素中的占比，如果用多個單體因素做餅狀圖，可能導致數(shù)據(jù)特征不明顯。四常見的數(shù)據(jù)分析圖表及應用方式BUSINESS4.散點圖：用于二維、三維數(shù)據(jù)的比較散點圖（如圖4-6）可以用于三維數(shù)據(jù)的表現(xiàn)，同時可以進行二維數(shù)據(jù)的比較。例如將不同活動帶來的新增用戶和留存用戶進行比較時，橫軸為留存用戶，縱軸為新增用戶，而點則表示不同的活動主題。從而可以看出不同活動主題的用戶轉化和留存情況，一般我們將數(shù)據(jù)大的維度作為縱軸，更有利于屏幕的展示。四常見的數(shù)據(jù)分析圖表及應用方式BUSINESS5.氣泡圖：三維數(shù)據(jù)的比較氣泡圖（如圖4-7）是對散點圖的升級，通過散點圖中點的大小來表現(xiàn)第三維數(shù)據(jù)。四常見的數(shù)據(jù)分析圖表及應用方式BUSINESS6.雷達圖：多維數(shù)據(jù)的對比雷達圖（如圖4-8）可以應用于多維度數(shù)據(jù)對比，比如在分析不同用戶的行為特征時，我們可以從啟動次數(shù)、使用時長、購物次數(shù)、瀏覽商品數(shù)量、下單金額等多個維度進行分析，那么反映到圖表上就可以看出不同用戶群組特征在不同維度的差異。雷達圖一方面可以發(fā)現(xiàn)不同群組用戶的特征對比，另一方面可以總結不同用戶的特征，例如還是以上幾個維度，我們可以以1個指標為關鍵指標，如下單金額指標，觀察出下單金額高的用戶在瀏覽商品數(shù)量、使用時長等方面的表現(xiàn)，進而找到提升下單金額的方法，如提高用戶的商品瀏覽數(shù)量。任務：

計算本省的銷售情況

BUSINESS任務步驟一：補全2019年4月缺失數(shù)據(jù)1.計算需求增長率根據(jù)2019年前3年即2016年、2017年、2018年4月的需求數(shù)據(jù)，我們計算出2016年4月-2017年4月的需求增長率和2017年4月-2018年4月的需求增長率（如表4-3）。日期實際需求/量增長率平均增長率2016年4月2017年4月2018年4月

2019年4月191203214

227

6.28%5.42%

5.85%BUSINESS任務2016年4月-2017年4月的需求增長率：(203-191)/191*100%=6.28%2017年4月-2018年4月的需求增長率：（214-203）/203*100%=5.42%2.計算平均增長率計算出2016年4月-2017年4月的需求增長率和2017年4月-2018年4月的平均增長率：(6.28%+5.42)/2=5.85%3.計算2019年4月的需求量（如表4-3）2018年的需求量是214，平均增長率為5.85%2019年的需求量為：214*（1+5.85%）=227BUSINESS任務步驟二：補全2020年8月的需求數(shù)據(jù)按照上述步驟，計算出2020年8月的需求數(shù)據(jù)（如表4-4）。日期實際需求/量增長率平均增長率2017年8月2018年8月2019年8月2020年8月233246252262

5.58%2.44%

4.01%BUSINESS任務出所有需求數(shù)據(jù)，計算出2019年-2023年鋼琴的需求量（如表4-5）。某省鋼琴實際需求量數(shù)據(jù)月份2019年2020年2021年2022年2023年118918724121521021931962422252233205195203230204422724622121424452502662892762746221228276261246723425725325023782522622462482679218227242229212101801882062212111117319521520918812193191211214188合計25352638284527922704BUSINESS任務步驟三：用可視化圖表表示需求數(shù)據(jù)情況1.柱狀圖2.折線圖BUSINESS任務步驟四：年增長率計算根據(jù)需求量數(shù)據(jù)計算年增長率（如表4-6）。用本年某月份的需求量減去前一年該月份需求量后除以前一年該月份的需求量，即可得到本年度該月份的增長率。運用Excel的計算功能，計算出2019年-2022年鋼琴的增長率。月份2019年2020年2021年2022年1-1.06%28.88%-10.79%-2.33%21.55%23.47%-7.02%-0.89%3-4.88%4.10%13.30%-11.30%48.37%-10.16%-3.17%14.02%56.40%8.65%-4.50%-0.72%63.17%21.05%-5.43%-5.75%79.83%-1.56%-1.19%-5.20%83.97%-6.11%0.81%7.66%94.13%6.61%-5.37%-7.42%104.44%9.57%7.28%-4.52%1112.72%10.26%-2.79%-10.05%12-1.04%10.47%1.42%-12.15%制作投標文件BUSINESS任務運用AVERAGE函數(shù)計算年均增長率（如表4-7）。BUSINESS任務步驟五：可視化處理，得到銷售增長率變化圖，進行數(shù)據(jù)分析1.運用EXCEL對數(shù)據(jù)進行可視化處理，得到2019-2022年鋼琴的銷售年平均增長率變化示意圖（如圖4-11）。BUSINESS任務分析：（1）從上圖（如圖4-11）總體趨勢上看，2019-2022年鋼琴的銷售平均增長率呈現(xiàn)短暫增長后不斷下降的趨勢。（2）從各個年份上來看，2019年鋼琴的銷售增長率為3.97%，2020年鋼琴的銷售出現(xiàn)暴漲，增長率達到近年來的最高值8.77%；2020-2022年鋼琴的銷售增長率又呈現(xiàn)下降趨勢，甚至2022年鋼琴增長率下降3.22%，增長率達到近年來的最低值。2.進一步運用EXCEL對數(shù)據(jù)進行可視化處理，得到2019-0222年各月鋼琴的銷售增長率變化圖（如圖4-12）。BUSINESS任務BUSINESS任務月份2019年2020年2021年2022年均值1月-1.06%28.88%-10.79%-2.33%3.68%2月1.55%23.47%-7.02%-0.89%4.28%3月-4.88%4.10%13.30%-11.30%0.31%4月8.37%-10.16%-3.17%14.02%2.26%5月6.40%8.65%-4.50%-0.72%2.46%6月3.17%21.05%-5.43%-5.75%3.26%7月9.83%-1.56%-1.19%-5.20%0.47%8月3.97%-6.11%0.81%7.66%1.58%9月4.13%6.61%-5.37%-7.42%-0.51%10月4.44%9.57%7.28%-4.52%4.19%11月12.72%10.26%-2.79%-10.05%2.53%12月-1.04%10.47%1.42%-12.15%-0.32%均值3.97%8.77%-1.45%-3.22%2.02%BUSINESS任務分析：（1）從每年的單月平均值來看，除了9月和12月的平均增長率為負，其余月份的平均增長率均為正值。從增長率高低來看，平均增長率最高的三個月份分別是2月、10月和1月，其中，2月和10月增長率超過4%。（2）從不同年份的單月增長率來看，2019年總體增長率為正的情況下，1月、3月、12月增長率為負，說明這些月份為2019年的銷售淡季。2020年增長率較高，但出現(xiàn)4月、7月、8月增長率為負的情況，說明這三個月為2020年的銷售淡季。這一年1月、2月、6月銷售增長率一度上升20%以上，說明這幾個月為銷售超旺季，得益于企業(yè)的一些廣告宣傳、促銷手段等。2021年總體銷售增長為負的情況下，3月、8月、10月、12月出現(xiàn)了正增長，其中3月份、10月份是銷售旺季，增長率達7%以上。2022年總體趨勢也呈現(xiàn)下降趨勢，但4月、8月的銷售明顯較好，是銷售旺季，3月、11月、12月銷售情況較差，負增長大于10%。通過對每年不同月份的銷售分析，可以發(fā)現(xiàn)不同的年份、相同的月份銷售情況表現(xiàn)出較大的差異，例如1月份為例，2020年1月的增長率高達28%，2021年1月份則負增長10%。BUSINESS任務步驟六：師生分析數(shù)據(jù)，得出結論與建議各組應用EXCEL可視化工具對數(shù)據(jù)進行柱狀圖、折線圖、餅圖、雷達圖等的嘗試，并就可視化圖形的展示形式交流，點評各種可視化圖對數(shù)據(jù)展示的特點。1.根據(jù)分析得出結論通過對某省2019-2023年鋼琴的銷售數(shù)據(jù)進行分類、清洗和可視化等一系列處理，得出具體結論：（1）該省2019-2023年鋼琴銷售數(shù)量呈現(xiàn)有規(guī)律的周期性波動，每年的銷售數(shù)量波動情況幅度不大。（2）在各個年份的不同月份，鋼琴銷售數(shù)量呈現(xiàn)出一些銷售特點，其中2月、10月銷量相對較好，9月、