物流统计-统计数据
物流统计分析员
物流统计分析员物流统计分析员是负责物流数据收集、分析和预测的专业人员。
物流统计分析员需要通过搜集和整理物流数据，运用统计学和数据分析的方法，为物流管理提供科学依据和决策支持。
下面是关于物流统计分析员工作内容的一个1200字的描述。
作为一名物流统计分析员，你的职责是收集、整理和分析物流数据，从而为物流管理和决策提供必要的信息和洞察力。
你将运用各种统计学和数据分析的方法和工具，包括统计描述、回归分析、时间序列分析、数据挖掘等，对物流数据进行深入挖掘和分析，揭示其中的规律和趋势。
在数据收集方面，你将与各个环节的物流部门和供应商合作，通过收集货运、仓储、配送等环节的相关数据，积极探索和寻找新的数据源，并利用现有的物流管理系统和软件工具进行数据抓取和整理。
你需要熟练使用Excel、SPSS等统计软件，能够熟练编写SQL查询语句，掌握数据清洗和预处理的技能，以确保数据的准确性和可用性。
在数据分析方面，你将运用统计学和数据分析的方法和技术，对物流数据进行深入的分析和挖掘。
你将运用统计描述方法，对数据的特征和分布进行总结和描述，通过构建统计模型和回归分析，分析各个变量之间的相关性和影响因素。
你还将进行时间序列分析，研究物流数据的季节性、趋势性和周期性变化规律，以及其他数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，发现和挖掘物流数据中的潜在关联和规律。
基于对物流数据的深入分析，你将为物流管理和决策提供重要的信息和洞察力。
你将根据分析结果，对物流过程中的问题和瓶颈进行识别和评估，提出优化和改进方案。
你将预测物流需求和供应的变化，制定合理的物流规划和策略。
你将协助制定物流成本控制和费用优化的措施，提高物流效率和服务水平。
你还将为物流团队和高层管理层提供周报、月报和年度报告，以及决策分析和可视化的展示。
作为一名物流统计分析员，你需要具备扎实的统计学和数学基础，熟练运用统计学和数据分析的方法和工具，如统计描述、回归分析、时间序列分析、数据挖掘等。
物流数据统计与分析
物流数据统计与分析物流数据统计与分析是指对物流产业中所涉及的各项数据进行收集、整理、分析和解读的过程。
通过对物流数据进行统计和分析，可以帮助决策者了解物流运作的情况，发现问题并提出解决方案，优化物流供应链的效率和降低成本。
以下是对物流数据统计与分析的一些关键点和方法：1. 数据收集与整理：首先需要从物流企业的各个环节中收集相关数据，包括货物运输、仓储、配送等各个环节的数据。
这些数据可以通过企业内部系统、物联网技术、传感器网络等渠道进行获取。
收集到的数据需要进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据指标的选择：在对物流数据进行统计和分析之前，需要确定需要关注的指标。
例如，可以关注货物的运输时间、运输成本、运输距离、运输安全等指标。
指标的选择应根据企业的具体业务需求和优化目标进行确定。
3. 数据分析方法：针对不同的物流数据，可以采用不同的分析方法。
常用的分析方法有描述性统计、回归分析、时间序列分析等。
描述性统计可以帮助了解数据的分布规律和特征；回归分析可以帮助揭示各个因素对物流过程的影响程度；时间序列分析可以帮助预测未来的物流需求和变化趋势。
4. 数据可视化和报告：物流数据的统计和分析结果通常通过可视化工具和报告来呈现。
通过可视化工具，可以将数据转化为图表、图像等形式，直观地展示数据的变化趋势和关联关系。
报告则是对数据分析结果的总结和解读，提供给决策者参考依据。
物流数据统计与分析在物流产业中扮演着重要的角色。
通过对物流数据的统计和分析，企业可以及时发现问题，追踪物流运作的效率和成本，并优化供应链的管理。
同时，物流数据统计与分析也可以帮助物流企业做出更明智的决策，提高物流服务水平，满足客户需求，促进企业的可持续发展。
物流数据统计与分析在现代物流产业中的重要性不言而喻。
随着全球化的发展，物流供应链变得更加复杂，企业需要更加高效地运作才能在市场竞争中立于不败之地。
通过物流数据统计与分析，企业可以深入了解其物流供应链的运作情况，发现问题并提出解决方案，从而优化物流供应链的效率、降低成本、提高客户满意度。
项目五物流运输统计分析
货车平均每日生产量、是指在一定时 期内，平均每辆运用车每日生产的货物运 行吨公里。
（二）技能点
4、公路货车运用统计指标 ⑴ 车日统计
车日是从动态方面反映汽车运输企业 保有车辆数量的指标。 ⑵ 车吨位日统计
总车吨位日是指公路运输企业每天实 际在用营运车的吨位的累计数。
或某一地区某一种产品必须经过运输才能 用于生产消费或个入生活消费的部分在总 生产显中所占的比重，运输系数愈大，表 明该产品的运输量愈大，反之，则愈小。
运输系数 = 运量 ÷ 生产量
（一）相关知识点
⑷ 货物平均运输距离 平均运输距离是分析各地区之间和国
民经济各部门、各企业之间的经济联系的 重要指标，也是编制货物运输计划的依据 之一。
反映机车数量的统计指标有两个：资 产台账机车现有数和机车现有数。
局（段）机车数 = 局（段）配属机车 数 ＋入助机车数 一 出助机车数
（一）相关知识点
②货车数量统计 每辆货车平均标记载重吨数 = 全部货
车总标记载重吨数÷各种货车合计数 ⑵ 公路民用机动车辆数量及其变动统计
公路民用机动车辆数量有期末实有数 和平均车数两个指标。
（一）相关知识点
⑶ 民用船舶数量及其变动统计 民用船舶数量统计也有期末实有数和
平均数两个指标。 期末实有数是指水运企业报告期末实
有的船舶数 平均使用船舶数是指水运企业在报告
期平均每天所拥有使用船舶数量
（一）相关知识点
⑷ 民航飞机数量统计 民航飞机数量统计的任务就是要准确
及时地提供民航飞机数量资料，为编制和 检查民航运输计划、组织生产和分析研究 飞机利用情况提供可靠依据。
（一）相关知识点
物流统计实务
物流统计实务
物流统计实务是指利用物流信息、物流技术和其它统计技术，在物流过程中，从物流数据中获取相关信息，然后分析、研究以及对物流运输过程的管理。
主要包括物流系统的规划、物流合理性评估、货物储存量的预测分析、物流路线的优化分析、车辆调度和路径选择分析、装载率分析、包装成本分析、仓库布局等。
物流统计实务需要运用大量的数据统计，以便获取有关物流状况的实用信息，比如物流系统的行车量、运输时间、处理能力、物流成本等。
分析这些数据，可以把握物流运输状况，并给出相应的解决方案，从而提高物流运输的效率，降低物流运输的成本，完善物流系统的构建及管理。
根据需要，物流统计实务可以采用统计图形分析、直方图分析、时间序列分析、箱型图分析等多种统计分析方法，形成定量化的统计报表，便于直观地查看、分析物流有关数据，为后续物流决策提供参考性依据。
物流数据统计分析报告
物流数据统计分析报告目录物流数据统计分析报告 (1)引言 (1)背景介绍 (1)目的和意义 (2)物流数据收集与整理 (3)数据来源 (3)数据收集方法 (4)数据整理与清洗 (5)物流数据统计分析方法 (6)描述性统计分析 (6)相关性分析 (7)预测分析 (8)空间分析 (9)物流数据统计分析结果 (10)数据可视化展示 (10)主要指标分析 (11)趋势分析 (12)空间分布分析 (14)物流数据统计分析应用案例 (15)运输效率分析 (15)仓储成本分析 (16)供应链优化分析 (18)物流数据统计分析报告结论 (19)主要发现和结论 (19)建议和改进措施 (19)参考文献 (20)引言背景介绍随着全球经济的快速发展和国际贸易的不断增长，物流行业在全球范围内扮演着至关重要的角色。
物流数据统计分析报告旨在通过对物流行业的数据进行深入分析，为决策者提供有关物流运营和管理的关键信息。
物流是指将产品从生产地点运送到消费者手中的过程。
它涉及到货物的运输、仓储、包装、配送以及相关的信息流和资金流。
物流行业的发展与国家经济的发展密切相关，它不仅对商品的流通起到关键作用，还对经济增长、就业机会和贸易竞争力产生重要影响。
在过去的几十年里，全球物流行业经历了巨大的变革。
随着全球化的推进，跨国贸易的增加，物流需求不断增长。
同时，技术的进步和信息化的普及也为物流行业带来了新的机遇和挑战。
物流企业需要不断提高运营效率，降低成本，并提供更快、更准确的服务。
物流数据统计分析报告的编制是为了帮助决策者更好地了解物流行业的现状和趋势。
通过对物流数据的收集、整理和分析，我们可以揭示出物流行业的发展状况、问题和潜在机会。
这些数据可以帮助企业制定战略规划、优化运营流程、改进服务质量，从而提高竞争力和市场份额。
本报告将涵盖物流行业的各个方面，包括货物运输、仓储管理、供应链协调、信息技术应用等。
我们将通过收集和分析各种数据，如货物流量、运输时间、库存周转率、运输成本等，来评估物流行业的整体状况和各个环节的效率。
物流运输数据统计与分析
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
02
物流运输数据统计
数据来源与采集
内部数据
包括运输订单、货物数量、运输时间等。
外部数据
包括天气、交通状况、竞争对手的运价等。
数据采集方式
传感器、GPS定位、RFID技术等。
数据分类与处理
数据分类
按照运输方式（陆运、海运、空运） 、货物类型（普通货物、危险品等） 进行分类。
REPORT
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DATE
ANALYSIS
SUMMARY
物流运输数据统计与 分析
汇报人：可编辑
2024-01-06
目录
CONTENTS
• 物流运输概述 • 物流运输数据统计 • 物流运输数据分析 • 物流运输数据应用 • 物流运输数据挑战与展望
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
数据转换
对数据进行必要的转换，以便进行后续分 析。
常见物流运输分析指标
运输时效
衡量货物从起点到终点所需时间的指标。
运输成本
包括运输费用、装卸费用等在内的成本指标。
运输损耗
货物在运输过程中发生的损耗率。
客户满意度
反映客户对物流运输服务的满意程度。
数据分析结果解读与呈现
结果解读
根据数据分析结果，解释数据背后的原因和 意义。
SUMMAR Y
01
物流运输概述
物流运输的定义与重要性
物流运输的定义
物流运输是指通过各种运输工具，将货物从供应地运输到需求地的过程，包括 铁路运输、公路运输、水路运输、航空运输和管道运输等。
物流统计指标体系及统计制度研究
解始终处 于定性的认识 水平上。 着世界经济的快速发展和现代科学 随 技 术的 进步， 物流 作为国民经济中 一个新兴的 服务部门， 正在全球范 围内 迅速发展。 但是， 在现有的国民 经济核算体系中， 只能从运输、
仓储、邮政等 相关行业数据来推断物流活动 的大致规模 。 这样就难 以 衡量我国现代 物流产业 的成本投入和社会产 出的经济效益， 也无法衡 量我国现代物 流产业对 国民经济 的贡献并进行相关研究 。 这是 由于我 国物 流统计 的滞后造成 的。
强对我国物流产业统计研究和分析已是当务之急 。
２１ ． 物流统计没有与物流业同步发展
自从上世纪 ０ ７ 年代末期，我国从国外引进物流概念 以来 ，物流 受到我 国政府和各经济部 门的广泛关注。 年来， 近 物流在我 国己形成 了一股热潮 ，并且持续升温 ，从流通领域 向生产领域 、 费领域和 传 消 统 的服务领域扩展 。 目 的定量研究 中经常遇到缺乏有关物 流业 的经济统计 前在物流 资料 以及没有全面 的物流需求统计数据的问题， 以定量 地对我国物 难 流业进行全面 的分析 。比如 ，国内有关学者对我国物流总成本 占国 内 ８产值 的比重 ，少则估计为 １％ ６ ，多则估计为 ３％ ０，相差极大 。有关
现代 物流的 特点是： 它是个过程， 而且有多个环节， 经过运输、 要 仓
储 、装卸 、搬运、配送 、流通领域加工、信 息传递等 作业环节 。这些
环节， 通过一个计划、 管理、 控制的过程，并 加以组 合，以 最少的费
用 ，最高 的效率 ，客户 最满意 的程度 ，把产 品送到用户手里，最 终达 到降低产 品流通 费用 的 目的。 这些新的物 流形式是物流 在适应经济发展要求 的基础上而形 成 的，随着 经济的发展，其中的某些物流形式可 能成 为今后物流发展 的 主流，但在我国现有的物流统计中， 几乎没有这方面 的统计指标和 统 计方法。
物流统计-统计指标
你还能举出几个例子吗？
2014-4-27
8
（2）时期指标和时点指标(按反映的时间状况）
时期指标
总体在某一段时间内连续变化过程中达到的总数量。 例如：某年物流行业的业务收入总额；产品销售量。
时期指标的特点：
A、时期指标具有累加性； B、时期指标数值的大小与其包含的时间长短有关； C、时期指标数是连续计数的。
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时点指标
总体在某一时刻（瞬间）上所存在的总量。 例如：某一时点物流行业人员总数；商品库存量。
特点：
A、时点指标不能累计相加； B、时点指标数值的大小与其包含的时间长短无关；
C、时点指标数是间断计数的。
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时期指标与时点指标的不同
指 标 名 称 指 标 特 点
时 期 指 标
1.可加性，即不同时期的指标数值相加具有实际意义。 2.时期指标数值的大小与时期长短有直接关系，时期 长指标数值就大，反之就小。 3.时期指标数值是连续登记、累计的结果。
1.不可加性，各时点指标数值相加后不具有实际意义。 2.时点指标数值的大小与时点间隔长短无直接关系。 3.时点指标数值是间断计数的。
w X
i 1 n i
n
i
w
i 1
3724 6.3% 590
i
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同一时期比较 同类现象比较 不同总体 比较 比 较
同一总体中
部分与部分 部分与总体 实际与计划
物流数据分析方法
物流数据分析方法
物流数据分析方法包括：
1. 描述性分析：使用统计学指标和可视化工具来描述物流数据的特征，如平均值、中位数、标准差、箱线图、柱状图等。
2. 聚类分析：将物流数据根据相似性进行分组，找出具有相似特征的物流节点或运输路径，以便进行分析和决策。
3. 关联分析：发现物流数据中的关联规律和依赖性，如发现哪些因素会导致运输延误或货物损坏。
4. 预测分析：利用历史物流数据进行趋势分析和模型建立，预测未来的需求、运输时间、成本等，以帮助做出合理的规划和决策。
5. 优化分析：基于物流数据进行优化模型的建立和求解，以最小化成本、最大化效益或实现其他目标，如最优路径规划、装载优化等。
6. 实时监控：应用实时数据采集和分析技术，对物流流程进行监控，及时发现和解决问题，提高物流效率和服务质量。
7. 风险分析：通过分析物流数据，识别潜在的风险因素，如运输安全、供应链中断等，并制定相应的风险管理措施。
8. 可视化分析：利用可视化工具将物流数据转化为可视化图表或图形，以便更直观地理解和分析数据，发现隐藏的模式和趋势。
以上是一些常用的物流数据分析方法，具体选择何种方法取决于具体的需求和数据特点。
物流数据分析调查报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，物流行业作为国民经济的重要组成部分，其规模和影响力日益扩大。
为了更好地了解物流行业的发展现状、趋势和存在的问题，本报告通过对物流行业相关数据的收集、整理和分析，旨在为物流企业提供有益的参考。
二、数据来源本报告所涉及的数据主要来源于以下几个方面：1. 国家统计局发布的年度统计数据；2. 中国物流与采购联合会发布的物流行业相关报告；3. 互联网公开数据，如行业网站、论坛、新闻报道等；4. 企业内部数据，如财务报表、业务数据等。
三、物流行业发展现状1. 物流市场规模不断扩大近年来，我国物流市场规模持续扩大。
根据国家统计局数据显示，2019年全国社会物流总额达到282.1万亿元，同比增长6.1%。
物流市场规模的增长得益于我国经济的快速发展，以及电商、制造业等行业的旺盛需求。
2. 物流行业结构不断优化随着物流行业的不断发展，行业结构逐渐优化。
一方面，快递、冷链、供应链管理等细分领域快速发展，成为物流行业的新增长点；另一方面，传统物流企业纷纷转型升级，提高服务质量和效率。
3. 物流成本持续下降近年来，我国物流成本持续下降。
根据中国物流与采购联合会发布的报告，2019年全国社会物流总费用为12.1万亿元，同比下降4.4%。
物流成本下降的原因主要包括：物流基础设施不断完善、物流技术不断进步、物流行业竞争加剧等。
四、物流数据分析1. 物流需求分析通过对物流行业数据的分析，我们可以发现以下特点：（1）需求量持续增长：随着我国经济的快速发展，物流需求量持续增长。
尤其在电商、制造业等领域，物流需求量增长更为明显。
（2）需求结构多样化：物流需求结构逐渐多样化，包括快递、冷链、供应链管理等细分领域。
（3）区域差异明显：不同地区的物流需求存在明显差异，东部地区物流需求量较大，西部地区物流需求量较小。
2. 物流成本分析通过对物流行业数据的分析，我们可以发现以下特点：（1）物流成本占比较低：物流成本占GDP的比重逐年下降，说明物流行业成本控制效果显著。
物流统计指标
规模以上工业统计报表制度—1—9.物流统计指标1.自有仓库个数（01）：指本企业拥有的，用于保管、储存物品的建筑物和场所。
包括出租给其他单位的仓库。
2.自有仓储面积（02）：指本企业拥有的，用于保管、储存物品的建筑物和场所的面积。
包括库房面积和货场面积。
库房面积=内墙的长×宽-障碍物面积（不能存放货物部分的面积，如:柱子）。
包括出租给其他单位的仓库面积。
3.自有仓库容量（03）：指本企业拥有的，用于保管、储存物品的建筑物的容量。
仓库容量=内墙的长×宽×高-障碍物体积（不能存放货物部分的面积，如:柱子）。
包括出租给其他单位的仓库容积。
4.租用仓储面积（04）：指租用本企业以外的保管、储存物品的建筑物和场所的面积。
包括库房面积和货场面积。
5.货运车辆（05）: 包括普通载货汽车和专用载货汽车。
6.普通货车（06）：指只有一般构造的栏板式及平板式货运汽车，包括自卸车、半挂车等。
7.专业货车（07）：指具有特殊构造和专门用途的货运汽车，如集装箱专用车、冷藏车、罐车、活畜运输车、散装水泥车等。
8.冷藏车（08）：能进行冷冻运输的货运汽车。
9.集装箱专用车（09）：专用装载集装箱的货运汽车。
10.装卸设备（10）：专用于装卸搬运货物的设备。
包括集装箱装卸桥、门式起重机、桥式起重机、带式输送机、叉车等。
11.铁路专用线（11）：指和铁路大动脉相连，归企业所有的为加速货物的集散而铺设的专用铁路线。
12.物流计算机信息管理系统（12）：指为提高经营管理的工作效率，对相关物流过程进行全面动态监控与管理的计算机管理系统。
13.购进总额（13）：指报告期内，企业从本单位以外的单位和个人购进，供本单位消费使用的原材料、燃料、设备等物品的价值总量。
14.销售总额（14）：指报告期内，企业对本单位以外的单位和个人销售的物品价值总量。
15.货运量（15）：指报告期内，企业组织完成的各种运输工具实际运送到目的地并卸完的货物数量。
统计学中的运输统计与物流管理
统计学中的运输统计与物流管理一、引言统计学在物流管理领域扮演着重要的角色。
通过运输统计与物流管理的应用，企业可以更好地分析和优化物流运输过程，提高运输效率，降低成本，同时满足客户的需求。
本文将重点介绍统计学在运输统计与物流管理中的应用，并探讨其对企业的重要性。
二、运输统计的数据分析运输统计的数据分析是物流管理中的关键环节。
通过对运输数据的收集和分析，企业可以全面了解运输活动的情况，识别瓶颈和问题，并制定相应的解决方案。
常用的运输统计数据包括运输量、运输时间、运输成本等。
统计学在这一过程中发挥着重要的作用，通过统计方法对数据进行处理和分析，为企业的决策提供科学依据。
三、运输模型与优化统计学在运输模型的建立和优化中具有重要的地位。
运输模型是运输统计与物流管理的核心工具之一，可以定量描述运输活动的各个环节，并对其进行优化。
例如，线性规划模型可以帮助企业确定最佳的运输路径和配送方案，以降低成本和提高效率。
通过运用统计学的知识和方法，可以对运输模型进行求解和分析，得出科学合理的结果。
四、需求预测与供应链管理需求预测是运输统计与物流管理中的重要环节之一。
通过统计学的方法，可以对客户需求进行准确的预测，从而提前安排运输资源，优化供应链管理。
统计学的方法可以结合历史数据和市场趋势，建立合理的需求预测模型，并对其进行调整和修正，以满足客户需求，同时避免库存积压和资源浪费。
五、风险管理与可持续发展统计学在运输统计与物流管理中还可以用于风险管理和可持续发展的方面。
通过对运输数据的分析，可以识别潜在的风险和问题，并制定相应的风险管理策略。
同时，统计学的方法可以帮助企业评估运输活动对环境的影响，并提出相应的可持续发展方案，实现经济效益和环境效益的双赢。
六、案例分析以下以某物流企业为例，介绍统计学在运输统计与物流管理中的具体应用。
该企业通过对运输数据的统计分析，发现某一配送中心的运输成本较高，而运输效率较低。
通过建立运输模型和进行优化分析，发现该配送中心的运输路径存在问题，并提出相应的改进方案。
工业物流统计报表
•指 • 货运量
的过程中，由各•种吨运输•工30具实际
•标 • 自运货运量
运送到目的地并•卸吨完的•货31物重量 。①货物重量，单位吨；
• 委托代理货运量 •②包括自行和委•吨托外单•3位2完成运
• 数
从事物流活动从业人输员的平货均运人量。
•人
•29
•制度48页
强制性审核 30=31+32 货运量=自运货运量+委托代理货运量
•平方米 •48
•标• 自有货场面积 • 租用货场面积
•平方米 •49
•平方米
•5 0
•制度48页
•指标名称
•报告期末企业•实计际量运营的•代，包括 本企业拥有的和单租位入、借码入、代
• 货运车辆数
管的普通载货汽车和专业载货汽 车。实际运营，•不辆是所有•权04原则
•时 • 普通货车数 •点 • 专业货车数
•从事物流活动从业人员平均人数
从业人员平均人数计算方法为： 从业人员平均人数=报告期内各月从业人员平均 人数之和÷报告期内月数
其中：从业人员月平均人数=（月初从业人员 数+月末从业人员数）÷2
•重点工业企业物流费用情况（109-4表）
•指标名称
•企业物流费用
•其中：运输费用
•
仓储费用
•时•
保险费用
•标 •
集装箱专用的车物计数的算集机散管而理铺•系辆设统的；，•和08铁路动
•装卸设备台数
••②③脉不有相是几连计套的算填专机几用•台台套铁数，路；拷线贝•。0的9 不算
•铁路专用线条数
•条 •10
•物流计算机信息管理系统套数 •套 •11
•制度48页
强制性审核 04=05+06 货运车辆数=普通货车数+专业货车数 06≥07+08 专业货车数≥冷藏车数+集装箱专用车数
物流数据统计分析报告
物流数据统计分析报告摘要：本报告旨在通过对物流数据进行统计和分析，提供对物流行业现状和趋势的深入了解，以及为企业制定策略和决策提供参考。
通过对物流运输、仓储和供应链等关键指标的分析，我们能够了解物流业的运营效率、成本和服务质量等方面的情况，为行业的发展提供有益的建议。
第一部分：物流运输统计分析在物流业中，运输环节是其中最为重要的一部分。
通过对运输相关指标的统计和分析，我们能够了解运输效率、运输成本和运输服务质量等方面的情况。
1. 运输效率分析：通过分析物流运输中的运输时间、运输距离和运输成本数据，我们能够了解运输过程中的瓶颈和低效环节。
进一步，我们可以推导出提高运输效率的措施和建议，以实现更快速、更安全的物流运输服务。
2. 运输成本分析：物流运输成本是企业运营中的一项重要开支。
通过对运输成本的统计和分析，我们能够了解不同运输方式的成本差异、运输距离与成本的关系，以及运输成本在总运营成本中的占比。
这将有助于企业在成本控制和运作效率方面做出更明智的决策。
3. 运输服务质量分析：物流运输服务质量是企业竞争力的重要方面。
通过对运输服务质量的统计和分析，我们能够了解物流运输过程中的准时交货率、货损率和客户满意度等指标。
在此基础上，我们可以提出改进物流服务的建议和措施，以提升客户满意度和企业形象。
第二部分：仓储统计分析除了运输环节，仓储也是物流业中不可忽视的一环。
通过对仓储相关指标的统计和分析，我们能够了解物流仓储的存储能力、存储效率和库存周转率等方面的情况，为企业的仓储管理提供指导和建议。
1. 存储能力分析：通过对仓储设施的容量、布局和利用率等指标的统计和分析，我们能够了解企业的存储能力和潜在的存储瓶颈。
在此基础上，我们可以提出合理的改进措施，以增加存储能力和提高存储效率。
2. 存储效率分析：仓储的效率直接影响到物流运营的效率和成本。
通过对仓储建设和管理过程中的周期时间、利用率和出错率等指标的统计和分析，我们能够了解企业的存储效率水平，进而提出改善仓储效率的建议和措施。
我国物流运行情况图表分析
-年我国物流运行情况图表分析————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:２001-2013年我国物流业情况2001年——2013年全国物流总费用占ＧＤＰ比重年份物流总费用GDＰ总额比值2001 2.０３９.５9 21.1７% 200２ 2.2 10．39 ２１.17％２0０3 2.5 11.６7 21.42% 2004 2.91 13.65 ２1．32%２005 3．3９1８.23 １8.60％2006 3.84 20.94 18．34%20０7 ４.54 ２4．66 18．41％2008 5.45 ３0.０7 18.12%200９ 6.08 33．54 1８.1３％２０10 7．1 40.１5 1７.６8% 201１8．4 ４7．1６１７．８１％２01２9．4 51.93 18．10%２01３10.２５6.８9 17．93%注:网上整理数据，可能存在偏差附表:补充1992年——２０00年详细数据分析：一、物流总费用在提升,但是占GDP的比重却在逐步降低,物流效率相较以往有较为明显提高。
二、与欧美发达国家相比,物流总费用占GDP比重高出一倍有余，运营成本依旧很高,物流发展任重道远。
附:近年来物流运营情况具体数据2001至2013年度物流总费用统计表2001年 2002年 2０03年 200４年 2005年 ２０06年 2０07年 2０08年 2009年 20１０年 2011年 ２012年 2０１3年 物流总费用(单位：万亿元）2.03２.202.５02.91３.3９３．8４4.545．4５６.087.18.49．410.22468102001年2003年2005年2007年2009年2011 年年份总费用（单位：万亿元）物流总费用（单位：万亿元）2010年我国社会物流总费用为7万亿元，占当年GD Ｐ的17.8%，与200９年基本持平，但是其中保管费用同比增长20.5%，达到2．4万亿元。
物流信息员岗位职责 物流统计员的岗位职责
物流信息员岗位职责物流统计员的岗位职
责
物流信息员岗位职责：
1. 负责收集、整理和记录物流运输过程中的各项数据，包括货物的数量、重量、运输时间等信息。
2. 协助物流经理进行货物运输计划的制定和调整，确保货物能够按时到达目的地。
3. 跟踪货物运输过程中的各个环节，及时更新货物的位置和状态信息，以便及时通知相关部门和客户。
4. 协助物流团队处理货物运输过程中的问题和突发情况，确保货物能够安全、准时地送达。
5. 负责编制和提交物流运输过程中的各类报表和统计数据，为物流管理提供决策支持。
物流统计员的岗位职责：
1. 负责收集、整理和分析物流运输过程中的各项数据，包括货物的数量、重量、运输时间、运费等信息。
2. 根据物流运输数据，编制货物运输的统计报表和分析报告，为物流管理提供决策参考。
3. 跟踪和监控货物运输过程中的各个环节，及时发现和解决运输中的问题和风险。
4. 协助物流团队进行运输成本的控制和优化，提高物流运输的效率和经济性。
5. 参与物流运输方案的制定和评估，为物流管理提供数据支持和建议。
物流统计员面试知识问答
物流统计员面试知识问答1. 物流概念和作用物流是指将物品从供应链中的起点运输到终点的过程，包括采购、生产、运输、仓储和配送等环节。
物流的作用是确保产品以最快速度、最低的成本和最高的效率从生产地运送到目的地，以满足客户的需求。
2. 物流统计员的工作职责物流统计员是负责物流数据统计和分析的专业人员，主要职责包括： - 收集和整理物流数据，如货物数量、运输距离、运输时间等； - 进行数据分析，如货物流动情况、运输成本等； - 编制统计报表，提供给管理层进行决策分析； - 协助物流团队解决数据统计和分析中的问题； - 监督物流流程，确保物流操作符合规定标准。
3. 物流统计员面试常见问题3.1. 你了解物流领域的发展趋势吗？回答示例：物流领域的发展趋势主要包括以下几点： - 供应链整合：通过整合供应链各个环节，实现信息共享和资源流动的高效化。
- 物联网技术的应用：利用物联网技术实现物流过程的实时监控和管理，提高物流效率和准确性。
- 绿色物流：推动物流行业的可持续发展，减少对环境的影响，如采用清洁能源和优化运输路线等。
- 数据驱动的决策：通过大数据分析和人工智能技术，对物流数据进行深入挖掘和分析，为决策提供支持。
3.2. 你对物流数据统计和分析有什么经验？回答示例：在之前的工作中，我负责收集和整理物流数据，并使用Excel进行数据分析。
通过对运输距离、运输时间和运输成本等数据的分析，我能够发现运输过程中的瓶颈和问题，并提出改进方案。
我也熟悉使用数据可视化工具，如Tableau和Power BI，将数据转化为可视化报表，方便管理层进行决策分析。
3.3. 在物流统计中，你是如何保证数据的准确性和可靠性的？回答示例：在物流统计中，确保数据的准确性和可靠性十分重要。
我通常采取以下措施： - 确保数据来源的可靠性，只使用来自官方渠道或可信赖的合作伙伴的数据； - 对数据进行核对和验证，如与其他部门或团队进行数据交流和确认； - 使用数据清洗技术，排除异常值和错误数据，以确保数据的准确性； - 定期进行数据审查和监测，发现问题及时进行修正和优化。
物流数据分析报告
一、报告概述随着我国经济的快速发展，物流行业已成为支撑国民经济增长的重要产业之一。
为了更好地了解物流行业的运行状况，提高物流企业的运营效率，本报告通过对物流行业的数据进行分析，旨在为物流企业提供有益的决策依据。
二、数据来源本报告所采用的数据来源于以下几个方面：1. 国家统计局发布的年度统计年鉴；2. 各物流企业提供的内部运营数据；3. 第三方物流服务平台公开的数据；4. 行业研究报告及新闻报道。
三、数据分析内容1. 物流行业整体运行状况（1）物流业增加值根据国家统计局数据，2019年我国物流业增加值达到10.9万亿元，同比增长6.9%。
物流业增加值占国内生产总值的比重为7.8%，对经济增长的贡献率为8.1%。
（2）物流业固定资产投资2019年，我国物流业固定资产投资总额达到2.6万亿元，同比增长5.9%。
其中，交通运输、仓储和邮政业固定资产投资1.9万亿元，增长6.5%。
2. 物流企业运营状况（1）运输成本通过对各物流企业运输成本的分析，发现运输成本在物流企业总成本中占比最高。
2019年，我国物流企业运输成本占总成本的比例约为60%。
从地区来看，东部地区运输成本较高，西部地区较低。
（2）仓储成本仓储成本在物流企业总成本中占比约为20%。
近年来，随着物流行业的发展，仓储成本逐年上升。
从地区来看，东部地区仓储成本较高，西部地区较低。
（3）人力资源成本人力资源成本在物流企业总成本中占比约为15%。
随着物流行业对人才需求的增加，人力资源成本逐年上升。
3. 物流行业发展趋势（1）电商物流发展迅速随着电商行业的快速发展，电商物流成为物流行业的重要组成部分。
预计未来几年，电商物流将继续保持高速增长。
（2）冷链物流需求增加随着人们生活水平的提高，对食品、药品等产品的冷链物流需求不断增加。
冷链物流行业将迎来快速发展期。
（3）物流信息化、智能化随着物联网、大数据、人工智能等技术的应用，物流行业将朝着信息化、智能化方向发展。
物流数据统计与分析课件
13、He who seize the right moment, is the right man.谁把握机遇，谁就心想事成。 21.7. 1421.7 .1419 :38:0 119:3 8:01J uly 14, 2021
14、谁要是自己还没有发展培养和教 育好， 他就不 能发展 培养和 教育别 人。20 21年7 月14 日星期 三下午7 时38分 1秒19 :38:0 121.7. 14
第一季度月平均销售额2001902103200万元第二季度月平均销售额1501701903170万元第三季度月平均销售额2502702903270万元第四季度月平均销售额3202702903330万元全年月平均销售额200190210150170190250270290320330340122425万元可见该商场2008年第三四季度的月平均销售额大于第一二季度的的月平均销售额
时间序列概述
3、时间序列的种类
（1）总量数据时间序列：由总量指标排列形成
A. 时期数列：由时期指标排列形成。特点： a. 时期数列中各指标值可以相加 b. 时期数列中各指标值大小与时间间隔正相关 c. 时期数列通过连续登记获取数据
B.时点数列：由时点指标排列形成。特点： a.时点数列中各指标值不能相加 b.时点数列中各指标值大小与时间间隔无关 c.时点数列通过间断登记获取数据
37 213.5
2021/7/14
5
某上市公司近年的销售收入等动态数列表
年份 2007
销售收入 （亿元）
1035
A产品销售收 入所占比重
22.1%
在册职工 人数
1818
职工平均 工资
25300
2008 1362 22.8% 1924 28300
物流统计岗位职责范本(3篇)
物流统计岗位职责范本一、数据统计与分析1. 搜集、整理和更新物流运输、仓储和供应链方面的数据，并进行分析和总结。
2. 统计和分析物流运输和仓储的成本、效率、准确性等关键指标。
3. 根据数据分析结果，提出改进物流运输和仓储过程的建议和方案。
4. 跟踪和评估改进方案的执行情况，定期汇报改进效果。
二、仓储管理1. 负责仓库存货的分类、整理和管理，确保存货的有序存放和易于查找。
2. 跟踪仓储场地的利用率和货物周转率，并提出仓库布局的优化建议。
3. 协助制定和执行库存管理政策和流程，确保存货的安全和准确性。
4. 定期进行盘点，核实仓库存货与系统记录的准确性，并分析差异原因。
三、物流运输协调1. 跟踪物流运输订单的执行情况，确保货物按时送达目的地。
2. 协调物流运输的各方，包括供应商、承运商和客户，解决运输过程中的问题。
3. 定期更新运输进度和货物位置信息，向相关方提供准确的物流运输数据。
4. 跟踪和评估不同运输方式和运输通道的效果，提出优化建议。
四、供应链流程管理1. 跟踪供应链各环节的流程和效率，提出优化建议，降低成本和提高效果。
2. 协助制定供应链流程的标准操作程序，确保供应链各环节的协同配合。
3. 跟踪和分析供应链关键指标，如供应时间、订单准时率等，及时发现问题并解决。
4. 参与供应链信息系统的需求分析和实施，确保系统能够支持供应链的顺畅运作。
五、报表和数据分析1. 负责编制物流运输、仓储和供应链的报表，包括成本报表、效率报表等。
2. 分析报表数据，提供对物流运营的洞察和建议。
3. 根据需要，进行数据挖掘和模型分析，发现潜在的运营问题和优化机会。
4. 提供物流运营数据的可视化展示，帮助管理层进行决策和监控。
六、沟通协调1. 积极与其他部门和团队合作，协调解决物流运作中的问题。
2. 与供应商、承运商和客户保持良好的沟通，确保物流运作的顺利进行。
3. 定期与团队成员开展交流会议，分享信息和经验，提高团队的工作效率。
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特征：（1）分类、排序、比较大小、求出差异、计算两个
数值之间的比率
例如：去年水稻产量10万吨，今年为15万吨
（2）具有绝对零点，即数字“0”表示“没有”或“不存 在”
例如：1月份汽车销售量为0辆
2020/2/29
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四种计量尺度的比较
数学特征
定类 尺度
分类（＝，≠） 可以
排序（＞，＜）
间距（+，－）
举例：人的性别 、籍贯、民族；企业所有制性质、行业隶属 特征：（1）只能区分事物的类别，无法比较优劣或大小
（2）对事物的区分必须遵循穷尽和互斥的原则 （3）对定类尺度计量分析的统计量是频数和频率
2020/2/29
7
2、定序尺度(ordinal scale)
概念：又称顺序尺度，它是对事物之间等级或顺序差别的
度计量形成
举例：考试成绩80分、95分，身高1.73米、1.80米等
2020/2/29
12
统计数据的承担者
1、总体单位 总体单位是构成总体的各个基本单位，简称个体。它是
各项统计数据最原始的承担者。 例如：人口普查中，普查范围内的每个人是总体单位。 2、统计总体 统计总体是统计所要研究的全体事物，是由客观存在的 性质相同的许多个体单位所构成的整体，简称总体。 例如：人口普查中，所有接受普查的人口是统计总体。
2020/2/29
数量标志值-定距尺度/定比尺度测量-定量数1据6
2、指标
指标：综合反映总体数量特征的概念和数值。 构成：指标名＋指标数值。
特点：可量性；具体性；综合性。 分类：数量指标；质量指标
总量指标；相对数指标；平均数指标 时期指标；时点指标
2020/2/29
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标志与指标的联系与区别
联系：（1）一些数量标志汇总可以得到指标的数值
14
课堂讨论
统计总体和总体单位是否固定不变？ 举例说明！
2020/2/29
15
统计数据的表现形式
1、标志
概念：说明总体单位的属性特征的名称。
品质标志：用文字表示属性。
分类
数量标志：用数值表示特征。 不变标志：各单位具体表现相同。 可变标志：各单位具体表现不同。
标志值——标志表现 品质标志值-定类尺度/定序尺度测量-定性数据
描述性分析：数据分时段走势、差距变化情况以及相应的时间背景
2020/2/29
5
表现形式三：数据结构比
90% 85.3%
80%
70%
64.3% 67.0%
60%
57.5% 60.2%
50%
49.0%
51.5%
53.5%
47.3%
47.4%
40%
43.4%
36.2%
36.41%
30%
31.0%
30.8%
700 667
600
595
500
400
422
412 420 381
300
303 320
200
248
269
224
245
100
470
477
410 403
366
330 343
255 254 237 211
247
171 166
0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
（说明：这个统计总体中的每个人都是有生命的、客观存在的，具有中国国籍的人）
特征：同质性；大量性；变异性
2020/2/29
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总体单位：组成统计总体的最小单位（或元素）
具有共同性质的许多单位组成的整体
统计总体
范围
特点
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无限总体：含有无限个单位
有限总体：含有有限个单位 同质性：总体中各个单位具有某种共同性质 大量性：总体中包含大量的单位 变异性：总体中各单位在其他方面 表现不同或不完全相同
物流数据统计与分析
张彤 北京电子科技职业学院
经济管理学院
2020/2/29
1
2020/2/29
统计数据
统计数据的概念 统计数据的计量尺度
统计数据的类型 统计数据的承担者 统计数据的表现形式
统计数据的质量
2
统计数据的概念
统计数据是统计实践活动中所取得的反映国民经济和社 会现象的规模、水平和结构的各种数据资料以及与之相联 系的其他情况的总称。
（2）数量标志与指标之间存在变换关系 区别：（1）标志是说明总体单位特征的，而指标是
说明统计总体数量特征的。 （2）标志的具体表现，有的用数值表示，有的
用文字表示，而指标都是用数值表示的。
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统计数据的质量
统计用数据说话，不是无中生有，得出的认识结论需要 有方法依据和信息支持。
1、统计数据的内容质量
可构成一个统计总体。（
）
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21
课堂练习（2）
单项选择
1、教务处调阅某班级40名学生的英语期末考试成绩，则总 体单位是（ ）
A. 该班40名学生
B. 该班40名学生的成绩
C. 该班每一个学生 D. 该班每一个学生的成绩
2、某公司员工张明的月工资是3400元，则“月工资”是
（
）
A. 标志 B.品质标志 C.数量标志 D.数量指标
间、不同机构之间以及与国际组织之间统计数据的衔 接程度；
可理解性——统计数据便于不同用户正确理解并使用
的程度；
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课堂练习（1）
判断题：
1（
）
2、定比尺度具有绝对零点，“0”不表示没有或不存在。
（
）
3、要研究某高校大学生的消费支出情况，则四名大学生即
一种测度。
举例：教师的职称、学历，商品的质量等级等 特征（1）对事物可以分类、比较优劣和大小
（2）对事物的分类要求穷尽和互斥 （3）对定序尺度计量分析的统计量除频数和频率，
还有累计频数和累计频率
2020/2/29
8
3、定距尺度(interval scale)
概念：又称间隔尺度，是对事物类别或次序之间的间隔
进行的一种测度。
举例：学生的考试成绩、天气温度等 特征：（1）能分类、排序、比较大小，计量差距
（2）没有绝对零点，“0”表示“0”水平，不表 示“没有”或“不存在”
2020/2/29
9
4、定比尺度（ratio scale）
概念：也称比率尺度，是对事物之间比值的一种测度
举例：人的收入支出、企业的产值利润、某地区的人口总数、
C客户
67 70 73 74 75 77 82 80 80
D客户
87 84 88 85 79 85 91 92 93
E客户
148 143 143 145 137 141 136 134 139
F客户
75 76 76 77 79 78 82 78 78
G客户
87 86 92 100 103 100 97 89 91
统计数据要求： 真实性、时效性、全面系统性、尊重隐私性、可分享性。 统计数据表现形式：统计表、统计图、统计公报、统计 年鉴、统计手册、统计分析报告等。
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3
表现形式之一：数据表
2006年客户销售分析报表
A客户
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
B客户
99 98 98 100 101 108 108 114 110
H客户
132 134 141 142 160 154 150 136 137
合计
696 692 712 724 735 743 746 723 728
1300 1100
900 700 500
数据
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
列表
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4
表现形式之二：趋势图
800
2020/2/29
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课堂练习（3）
业务题： 试将下列标志区分为数量标志和品质标志： （1）性别 （2）大学教师 （3）民族 （4）轮胎寿命 （5）GNP增长率 （6）型号 （7）教育水平 （8）功率 （9）人口增长率 （10）工龄
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23
2020/2/29
24
比值（×，÷）
定序 尺度
可以
可以
定距 尺度
可以
可以
可以
定比 尺度
可以 可以 可以 可以
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统计数据的类型
1、定性数据/品质数据 概念：说明事物的品质特征，不能以数值表示、只能以文
字表述，由定类和定序尺度计量形成
举例：高校教师职称有助教、讲师、教授等
2、定量数据 /数量数据 概念：说明现象数量特征，以数值表示。由定距和定比尺
相关性——反映满足用户需要的程度； 准确性——统计数据质量的基础和核心； 及时性——反映满足不同层次需求的基本要求。
2020/2/29
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统计数据的质量
2、统计数据的表述质量
可比性——同一项目的统计数据在时间、空间、计算
内容、计算方法和计量单位等方面的可比程度；
可衔接性——同一统计机构内部不同统计调查项目之
43.3%
37.4%
39.5% 30.4%
35.5%33.0% 25.5%27.3%
20%
21.1%
10%
13.2%
0% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月