跟着信息年代数据量的剧增，深化物流办理最为有用的办法是引进数据剖析技能，对物流数据进行剖析和猜测，替代经验论，协助决议计划者做出快速、精确的决议计划。
1、物流范畴常用数据剖析场景整理咱们整个物流环节，数据剖析的使用能够分为两个方向，规划和猜测。
其间规划方向的使用往往是以本钱和时刻为优化方针，或许是两者归纳的多方针优化，在剖析过程中咱们往往是经过本钱构成或许时刻构成的视点去寻觅他的影响要素，在剖析这些影响要素的根底之上，找到合理的变量取值，使得本钱最优，时刻最少。常用的使用场景包含仓储选址规划、运送途径规划、仓储布局规划。
猜测方向的使用场景首要包含商场出售猜测、收购需求猜测、供货周期猜测，猜测不会直接发生经济效益，它的含义首要表现在在了解未来开展方向和开展量的根底上采纳合理的预防措施，比如说商场出售猜测是为了合理安排出产和库存，从而取得供应链整体本钱的最优。
在大数据年代，咱们取得数据越来越多，不管是数量上仍是维度上，常用数据剖析办法也都有能够进一步的拓宽，使成果愈加的合理精确。
2、仓储选址规划常用数据剖析办法
常用的仓储选址数据剖析办法包含精确重心法、加权评分法、P-中值法、鲍摩-瓦尔夫模型、多级多设备选址模型等等。
（1）精确重心法
（2）加权评分法
（3）P-中值法
（4）鲍摩-瓦尔夫模型
（5）多级—多设备选址模型
因为不同的企业在建造物流配送中心时，对配送中心未来用处、构成的需求有所不同，因而在对物流配送中心进行规划时要充分考虑这些要素，选取恰当的选址办法。
那么在大数据环境下，咱们应该怎么愈加有用的选址呢？
使用大数据进行选址能够实时获取海量数据资源，使得精确性大大提高，跟着信息获取办法的智能化以及多样化，人们也纷歧定非要到实地去勘察调研，大大节约人力物力。
大数据年代，针对仓储选址场景，除了运用归纳的模型和智能的算法，剖析取得的有用数据，提取隐含其间的信息，得出最优的仓储选址成果之外。能够向前拓宽数据获取办法，经过RFID射频数据、传感器数据、交际网络数据、移动互联网数据等办法取得各种类型海量数据。向后延伸数据可视化办法，凭借计算机图形学和图画处理技能，将选址成果转化为图形，明晰有用地传达于受用者。
归根结底，仓储中心选址的决定要素首要仍是中心供需量、物流运送本钱和中心建造运营本钱三个方面，大数据对仓储中心的选址的影响归根结底仍是关于这三个方面要素的效果。
大数据年代，经过RFID射频技能、传感器、GIS、GPS、交际网络、移动互联网等办法能够取得各种类型海量数据。
根据数据收集技能获取有用根底数据，经过适用的数据剖析办法，得出最优的仓储选址成果，选用数据可视化东西直观和明显地展现选址后体系流量流向地图。
总归，大数据现已渗透到物流范畴的各个环节之中，其作为一种新式技能，它给物流的开展带来了更多的机会。对物流企业而言，合理地运用大数据技能，对企业的办理、客户关系保护、资源配置等方面都将起到活跃的效果，使物流决议计划愈加高效与精确。
