3、大数据分析
大数据和系统算法息息相关，我们在配送过程中的每一个信息节点都会被系统存入后台数据库，便于人员管理、监控和分析，企业管理人员可提前预知数据变化，调整业务方向。
大数据的作用不可小觑，它一方面连接用户，通过更好得满足用户多样化需求，提升配送服务体验，从而促进业务提升；另一方面连接供货方，使供应链物流深度优化，提升管理水平和运营效率。
大数据分析
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3、大数据分析
大数据和系统算法息息相关，我们在配送过程中的每一个信息节点都会被系统存入后台数据库，便于人员管理、监控和分析，企业管理人员可提前预知数据变化，调整业务方向。
大数据的作用不可小觑，它一方面连接用户，通过更好得满足用户多样化需求，提升配送服务体验，从而促进业务提升；另一方面连接供货方，使供应链物流深度优化，提升管理水平和运营效率。
大数据分析具体可帮助企业实现业务数据分析、辅助决策或终决定战略方向，如：根据用户大数据分析，能预测城市各片区的主流单品的需求，提前在各站点进行预先发货等措施。
流：物流学中之“流”，指的是物理性运动
流程：物流中之“流”可以理解为生产的“流程”。生产领域中之物料是 按工艺流程要求进行运动的，这个流程水平高低、合理与否对生产的成本 和效益以及生产规模影响颇大，因而生产领域“流”的问题是非常重要的。
物流：是指物质资料从供给者到需求者的物理性运动，主要是创造时间价值和场所价值有时也创造一定加工价值的活动。
节约目标：节约是经济领域的重要规律，在物流领域中除流通时间的节约外，由于流通过程消耗大而又基本上不增加或提高商品使用价值，所以节约来降低投入，是提高相对产出的重要手段。
规模化目标：以物流规模做为物流系统的目标，是以此来追求“规模效益” 。生产领域的规模生产是早已为社会所承认的。由于物流系统比生产系统 的稳定性差，因而难于形成标准的规模化格式。在物流领域以分散或集中 等不同方式建立物流系统，研究物流集约化的程度，就是规模优化这一目标的体现。
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