物流行业大数据场景图分析,干货分享|运营必备11大数据分析模型
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一般无非是，发货及时率，盘点差异率，库存周转率，单台库存成本，单台运输成本等等。这些都有一些公式，公式里用的数据，应该都在统计范围之列。
通过数据分析模型，不仅能降低运营人员的认知成本，还能帮助我们拨冗化简复杂问题，快速理解客观事物，轻松上手数据分析。
行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。
分布分析模型 分布分析是在特定指标下对用户的频率和总量进行分类显示。
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1、但是，我国物流业发展依然处于起步阶段，特别是一些大中型企业的内部物流在从传统储运向现代化物流转变的过程中进展缓慢，不能很好的适应现代化的物流信息网络，与发达国家相比都还存在着较大的差距，从社会物流成本方面即可窥其一斑[2]。
2、首先对于快递现状来说，快递业务规模保持较快增长。我国快递业总业务量保持逐年增长的趋势。全国快递服务企业累计完成业务量836亿件，同比增长32%。全国快递服务企业累计完成业务量127亿件，同比增长127%。
3、行业发展现状 中国快递行业业务量：高速增长 近年来，随着市场需求的快速提升以及快递行业的高速发展，快递业务量也在高速增长。2013-2021，我国快递业务总量迅速增长，保持在20%以上的增长速度。
