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淺談如何分析物流數據_數據分析
2014-09-20
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      很多人對物流數據分析存在這樣一個誤區:就是給你一堆繁雜的數據,要你從數據中發現問題,進而了解物流運作的情況,從而找到解決問題的方法。其實,從本質上看,這是個偽命題,屬于思維邏輯的錯誤。數據只是一個展示,而且不一定是客觀的、清潔的。物流數據具有多維度、清潔程度不高的特點,單純的從數據里發現問題,根本就不能反映物流的真實運作情況。

       數據分析的前提,就是要明確業務痛點在哪里?你的目的是什么?任何目的不明的數據分析舉動,其分析結論是非常片面的,甚至和真實情況背道而馳。我的建議是:明確目的,運用流程分析和VOC(客戶之聲),找到關鍵的節點,然后針對性的搜集數據,甚至做實驗測試。當然,搜集出來的數據,還要進行數據清潔處理,就是剔掉明顯的邏輯錯誤數據,然后選擇合適的工具分析。

       數據分析,會統計軟件和工具不是關鍵,關鍵是方法論。下面是沙龍水版的看法,非常到位:很多沒做過實務的人往往認為拿到了數據就可以用來了解企業了。但是往往這種理解非常地片面。一個企業的業務和運行,首先是要了解其業務的分類、構成、發展側重、操作特點等等,然后再去看數據,找到數據中的某些點,跟業務發展情況相互印證,才能真正地能讀懂數據。直接想從數據中發現問題、再去找方法,那基本上是找的所謂問題也根本不是問題,往往可能僅僅是數據處理或者統計口徑中的特定處理,否則看看數據就能看出來的問題,早就被解決了。

 

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