数据挖掘：物流，供应链，运输
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-24
是否希望更深入地研究物流，供应链和运输的运营分析？
作为一个竞争激烈的行业，想要在运输和物流领域保持领先地位的公司必须找到改善运营，分销和车队管理的方法，并且不要陷入数据混乱的境地，这就是实现业务分析的地方，使用全栈业务分析平台可以分解数据，以调查与内部和外部运营相关的性能信息，并确定需要优化的区域并提高盈利能力。
使用获利工具衡量KPI
运输和物流公司如何要求更好的数据调查系统的一个很好的例子，分析完整的卡车运输生命周期数据，并为客户确定需要改进的地方，航运业极具竞争力，同时利润率也只有5-10％的较低水平，通过向客户提供有关其自身运营的信息，帮助他们提高客户的利润率，遇到的问题是，如果没有适当的分析系统来衡量KPI和评估运营，则其客户无法确认特定路线是否真正盈利，尽管它的客户可以估算出他们花了多少钱，有多少钱进来，但他们需要的不仅是资金流入和流出的骨架结构，还需要更复杂的分析。
理解其客户需要更多的信息来进行计算
而其提供给他们的标准报告并没有提供足够的选择，使他们无法根据需要来挖掘数据以发现并解决其核心问题，当然真正的问题不是要有可用的数据，而是要处理所有可用但未使用的数据，如何为自身及其客户提供一种方法来更深入地研究运营数据以找到需要优化的区域？
深入研究以优化通过实施商业智能软件解决了其问题
首先它为客户实施了该工具，然后在看到其自身运营的价值后，便在整个公司内部内部部署了该工具，现在客户拥有自己的模块，该模块提供了他们以前无法访问的分析和关键KPI。通过深入挖掘以确定的问题领域，这使他们有自由和能力来改善自己的总体收入周期。
利润工具
实施平台后能够发现薄弱环节并优化路线和运营商管理，从而为客户增加收入，增长的大部分来自精简燃料部门，其本身的利润率增长了80％，结果是增加了客户的收入和满意度。
运输与物流满足商业智能
作为一个竞争激烈的行业，想要在运输和物流领域保持领先地位的公司必须找到改善运营，分销和车队管理的方法，并且不要陷入数据混乱的境地，这就是实现业务分析的地方，使用全栈业务分析平台可以分解数据，以调查与内部和外部运营相关的性能信息，并确定需要优化的区域并提高盈利能力。
使用获利工具衡量KPI
运输和物流公司如何要求更好的数据调查系统的一个很好的例子，分析完整的卡车运输生命周期数据，并为客户确定需要改进的地方，航运业极具竞争力，同时利润率也只有5-10％的较低水平，通过向客户提供有关其自身运营的信息，帮助他们提高客户的利润率，遇到的问题是，如果没有适当的分析系统来衡量KPI和评估运营，则其客户无法确认特定路线是否真正盈利，尽管它的客户可以估算出他们花了多少钱，有多少钱进来，但他们需要的不仅是资金流入和流出的骨架结构，还需要更复杂的分析。
理解其客户需要更多的信息来进行计算
而其提供给他们的标准报告并没有提供足够的选择，使他们无法根据需要来挖掘数据以发现并解决其核心问题，当然真正的问题不是要有可用的数据，而是要处理所有可用但未使用的数据，如何为自身及其客户提供一种方法来更深入地研究运营数据以找到需要优化的区域？
深入研究以优化通过实施商业智能软件解决了其问题
首先它为客户实施了该工具，然后在看到其自身运营的价值后，便在整个公司内部内部部署了该工具，现在客户拥有自己的模块，该模块提供了他们以前无法访问的分析和关键KPI。通过深入挖掘以确定的问题领域，这使他们有自由和能力来改善自己的总体收入周期。
利润工具
实施平台后能够发现薄弱环节并优化路线和运营商管理，从而为客户增加收入，增长的大部分来自精简燃料部门，其本身的利润率增长了80％，结果是增加了客户的收入和满意度。
运输与物流满足商业智能
一个很好的例子以基本的方式仅对数据进行更深入的访问就能带来更好的业务，虽然对公司及其客户的主要好处是深入挖掘数据以查明需要优化的区域，但它还受益于一种与客户共享分析方法，通过将所有数据源集成在一起来简化报表并创建整体的方法，做出更好的数据驱动型业务决策。
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