物流数据统计与分析教学
《物流信息化管理》课程标准
《物流信息化管理》课程标准课程代码： 建议课时数： 64 学分：4适用专业：物流管理专业1前言1.1课程性质本课程是高等职业学院物流管理专业的一门专业核心课程，是学生通过信息系统的平台综合处理物流主干业务的应用性必修课程，也是物流管理专业的收尾课程。
其功能在于培养学生从事现代物流职业应具备的综合性信息化管理的能力，达到现代物流各专门化方向中物流信息化管理的职业能力的要求。
《物流信息化管理》课程是建立在信息化平台之上的，以《物流产品营销服务》、《物流市场调研与开发》、《仓储管理》、《国际货运代理》、《物流信息技术》、《运输管理实务》和《配送管理》等专业课程开设为条件的专业收尾课程。
1.2设计思路本课程总体设计思路是以物流管理专业相关工作任务和职业能力分析为依据确定课程目标，设计课程内容，以工作任务为线索构建任务引领型课程。
课程结构以现代物流主干业务中信息化管理的过程为课程主线索，采用并列方式来组织课程内容。
课程内容的选取，紧紧围绕完成工作任务的需要，并充分考虑了学生对知识、技能和态度的要求。
项目活动包括管理：订单信息管理系统、仓储管理信息系统、自动化立体仓库系统、运输管理信息系统、货代信息管理系统、ERP系统等六大系统的内容。
每个项目都以任务模块为单元来组织教学活动，使教学要求贴近现代物流岗位工作实际，体现高等职业教育的特征，并将就业上岗后可能遇到并需要解决的物流信息技术问题设计为项目活动，通过创设情景、仿真模拟等多种方式开展教学活动，在技能训练过程中培养学生的职业能力，达到国家职业资格《物流师》等标准有关信息技术应用的要求，满足学生就业和职业生涯发展的需要。
建议本课程课时为64课时。
2课程目标通过本课程的学习，能在信息系统的平台处理物流主干业务的基本技能，能从事物流运输、仓储配送、自动化立体仓库、甚至是供应链方面的信息管理的工作，达到国家职业资格《物流师》等标准中有关信息化管理的基本要求，养成诚实守信、善于沟通与合作的品质，树立信息安全与知识产权意识，为提高学生各专门化方向的职业能力奠定基础。
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。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，它不仅可以帮助人们更好地理解数据，还可以为决策提供重要的支持。
为了更好地教授数据分析知识，制定一份完善的教案是非常必要的。
本文将从教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面进行详细介绍。
一、教案的制定1.1 确定教学目标：明确教学目标，包括学生应该掌握的知识、技能和能力。
1.2 设计教学内容：根据教学目标设计教学内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。
1.3 制定教学计划：根据教学内容制定教学计划，包括每节课的内容安排、教学方法和评价方式等。
二、内容安排2.1 数据分析基础知识：介绍数据分析的基本概念、数据类型、数据清洗和数据可视化等。
2.2 数据分析工具和技术：介绍常用的数据分析工具，如Python、R等，以及数据分析常用技术，如统计分析、机器学习等。
2.3 数据分析实践案例：通过实际案例演练，让学生了解数据分析在实际问题中的应用。
三、教学方法3.1 理论教学结合实践：结合理论知识和实际案例，让学生更好地理解数据分析的原理和方法。
3.2 互动教学：采用互动式教学方法，如讨论、小组合作等，激发学生的学习兴趣。
3.3 多媒体辅助教学：利用多媒体技术辅助教学，如PPT、视频等，提高教学效果。
四、评价方式4.1 考试评价：定期进行考试，测试学生对数据分析知识的掌握程度。
4.2 作业评价：布置数据分析作业，评价学生对数据分析工具和技术的掌握情况。
4.3 项目评价：组织数据分析项目，评价学生在实际问题中运用数据分析的能力。
五、课程实践5.1 实践课程设计：设计数据分析实践课程，让学生在实际问题中应用数据分析技术。
5.2 实践案例分析：分析实际数据案例，让学生掌握数据分析方法和技术。
5.3 实践成果展示：组织学生展示实践成果，让学生展示他们在数据分析领域的成就。
综上所述，一份完善的数据分析教案应该包括教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面。
德邦物流的仓储物流信息系统分析与设计
德邦物流的仓储物流信息系统分析与设计一、引言随着电子商务的快速发展，物流行业也面临着巨大的挑战和机遇。
作为一家领先的物流服务提供商，德邦物流需要构建一个高效、可靠、智能化的仓储物流信息系统来提升物流运营效率、优化资源配置，加强对仓储环节的控制和管理。
本文将对德邦物流的仓储物流信息系统进行分析与设计。
二、系统需求分析1.业务流程分析：对仓储物流的业务流程进行分析，包括入库管理、出库管理、库存管理等，明确各个环节的数据流向和操作流程。
2.功能需求分析：基于业务流程分析的基础上，确定系统的功能需求，包括订单管理、货物跟踪、库存盘点等。
三、系统架构设计1.系统层次结构：将仓储物流信息系统划分为多个模块，包括前端展示模块、业务逻辑处理模块、数据存储模块等，以实现每个模块的功能独立性。
2. 技术架构选择：选择适用的技术架构，如前端使用HTML、CSS、JavaScript等，后端使用Java、Python等。
采用分布式架构，提高系统的可拓展性和性能。
四、系统功能设计1.订单管理功能：包括订单生成、订单查询、订单取消等功能，实现对订单生命周期的管理和跟踪。
2.库存管理功能：包括入库管理、出库管理和库存盘点等功能，实现对库存的实时监控和管理。
3.货物跟踪功能：通过物流追踪号或订单号，实现对货物的追踪和查询，提供实时的货物位置和状态信息。
4.报表统计功能：统计各个环节的数据信息，生成报表以供分析和决策。
五、数据库设计1.数据表设计：根据系统功能需求，设计相应的数据表，包括订单表、库存表、出入库记录表等，确保数据的完整性和一致性。
2.数据库性能优化：选择适当的数据库引擎、索引和分区策略，提高数据库的查询性能和并发处理能力。
六、系统安全设计1.用户权限管理：设计用户角色和权限，限制用户的操作范围，确保系统的安全性。
2.数据安全保护：采用数据加密技术，保护用户敏感数据的安全性和完整性。
3.网络安全防护：采用防火墙、入侵检测等技术，防止网络攻击和非法访问。
物流市场调查与统计分析PPT项目四 规模与对比分析
表4- 1 2009和2010年3家子公司9年实际 物流业务收入（万元）
2010年
计划物流业务收 入 （万元）
实际物流业务收 入 （万元）
甲
6000
8000
9600
乙
4000
5000
5500
丙
8000
12500
10000
项目任务分析
要分析3家子公司物流业务收入的完成情况，可以分析物流业务收入的计 划完成情况；要分析子公司物流业务收入对总店的贡献额，可以计算子公司物 流业务收入的比重；要拟定2011年物流业务收入计划及为制定更好的服务策略 提供依据，可以从动态上分析物流收入的变化情况。
3.时期指标：是反映某种社会经济现象在一段时间内发展变化过程
中累计的总量指标。
（例如：2009年某市就业人数1000万人）
特点：（1）指标的数值具有可加性。 （2）指标的数值的大小与时期长短成正比。 （3）须连续登记。
4.时点指标：是反映社会经济现象在某一时刻(瞬间)状况上的总量指
标。
（例如：某超市4月30日商品库存额；2010年末我国的总人口数）
项目任务引入:
某大型物流企业有甲乙丙3家子公司，为了考评3家子公司2010年物流业务收入的 计划完成情况及对总店的贡献额，拟定2011年物流业务收入计划，为制定未来更 好的服务策略提供依据。现有3家子公司2009年的物流业务收入情况和2010年的 计划与实际完成物流业务收入情况，该大型物流企业该如何对之分析。
例：家家乐超市是N市最大的商品零售超市，由于地理位置优越、购物环境良
好等因素，在该市的商品零售业中占据重要位置，随着国外大型连锁零售业的进
入，家家乐超市的经营受到了一定的冲击。为了维持其经营，N市贸易局特委托
如何用Excel进行物流数据分析与优化
如何用Excel进行物流数据分析与优化在当今竞争激烈的物流行业中，数据分析与优化成为了企业提高效率、降低成本、提升服务质量的关键手段。
Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，拥有强大的数据分析和处理功能，能够帮助物流从业者有效地进行数据分析与优化。
下面将详细介绍如何利用 Excel 进行物流数据分析与优化。
一、数据收集与整理在进行物流数据分析之前，首先需要收集相关的数据。
这些数据可能包括货物的运输量、运输路线、运输时间、运输成本、库存水平等。
数据的来源可以是企业内部的物流管理系统、财务报表、运输单据，也可以是外部的市场调研数据、行业报告等。
收集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行整理和清洗。
在 Excel 中，可以使用“数据”选项卡中的“排序”和“筛选”功能，对数据进行排序和筛选，去除重复数据和异常值。
同时，还可以使用“数据工具”中的“分列”功能，将一列中的数据按照特定的分隔符拆分成多列，以便于后续的分析。
二、数据分析方法1、描述性统计分析使用 Excel 的“数据分析”工具（如果没有该工具，需要在“选项”中加载）中的“描述统计”功能，可以快速计算出数据的均值、中位数、众数、标准差、方差等统计指标，从而对数据的集中趋势和离散程度有一个初步的了解。
2、相关性分析通过 Excel 的“数据分析”工具中的“相关系数”功能，可以分析两个或多个变量之间的相关性。
例如，可以分析运输量与运输成本之间的相关性，以便确定是否可以通过增加运输量来降低单位运输成本。
3、趋势分析使用 Excel 的折线图、柱状图等图表功能，可以直观地展示数据的趋势。
例如，可以绘制运输量随时间的变化趋势图，以便发现季节性或周期性的规律。
4、成本分析物流成本是物流企业关注的重点之一。
在 Excel 中，可以使用公式和函数来计算各项成本，如运输成本、仓储成本、装卸成本等。
然后，通过数据透视表功能，可以对成本进行分类汇总和比较分析，找出成本的主要构成部分和可优化的环节。
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。
仓储物流数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，仓储物流行业在国民经济中的地位日益凸显。
为了更好地服务于企业，提高仓储物流效率，降低成本，本报告通过对仓储物流数据的深入分析，旨在为企业提供决策依据，优化仓储物流管理。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告数据来源于某大型物流企业，包括入库、出库、库存、运输、成本等方面的数据。
数据时间范围为2020年1月至2021年12月。
2. 分析方法本报告采用描述性统计分析、相关性分析、回归分析等方法对数据进行分析。
三、仓储物流数据分析1. 入库分析（1）入库量分析2020年1月至2021年12月，企业入库总量为XX万吨，同比增长XX%。
其中，第一季度入库量最高，达到XX万吨，第三季度入库量最低，为XX万吨。
（2）入库商品结构分析从入库商品结构来看，XX类商品占比最高，达到XX%；XX类商品占比最低，为XX%。
这表明企业主要业务集中在XX领域。
2. 出库分析（1）出库量分析2020年1月至2021年12月，企业出库总量为XX万吨，同比增长XX%。
其中，第一季度出库量最高，达到XX万吨，第四季度出库量最低，为XX万吨。
（2）出库商品结构分析从出库商品结构来看，XX类商品占比最高，达到XX%；XX类商品占比最低，为XX%。
与入库商品结构相似，表明企业主要业务集中在XX领域。
3. 库存分析（1）库存量分析2020年1月至2021年12月，企业库存总量为XX万吨，同比增长XX%。
其中，第一季度库存量最高，达到XX万吨，第四季度库存量最低，为XX万吨。
（2）库存周转率分析库存周转率是企业库存管理的重要指标，本报告计算得出2020年1月至2021年12月库存周转率为XX次/年。
与去年同期相比，库存周转率有所提高，表明企业库存管理效果良好。
4. 运输分析（1）运输成本分析2020年1月至2021年12月，企业运输成本为XX亿元，同比增长XX%。
其中，第一季度运输成本最高，达到XX亿元，第四季度运输成本最低，为XX亿元。
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
14物流数据分析与处理
14物流数据分析与处理（1）任务描述1）任务背景随着业务的发展、客户量的增加，长沙环宇物流公司于2019年6月下达了客户开发和客户回访任务，主要对与公司有合作意向的新客户及已经有合作关系的老客户进行咨询和回访。
销售部经理让小白制作一份客户管理表，小白整理了部分客户的详细业务信息如表所示：客户信息表2）任务要求运用Excel软件和Word软件对客户信息进行以下操作：①计算各位客户购买量转化率（=实际购买量/意向购买量）、所有客户的平均转化率；②设计反映不同性质客户对象的意向购买量和实际购买量汇总统计表；③绘制不同性质客户对象的购买量转化率对比分析图；④公司销售部编写客户信息统计分析。
3）完成并提交相关文件：①完成计算汇总的《客户信息表》Excel电子文档及打印稿②不同性质客户对象的意向购买量和实际购买量《汇总统计表》Excel电子文档及打印稿③不同性质客户对象的购买量转化率对比分析图Excel电子文档及打印稿④公司销售部客户信息统计分析Word电子文档及打印稿。
客户信息情况分析长沙环宇物流公司销售部一份客户信息表显示，公司近期汇总有17名客户，共计意向物流业务量为8939吨公里，实际物流业务量为4153吨公里，平均物流业务量转化率为46.46%。
最高物流业务量转化率为80.67%，最低物流业务量转化率为29.77%。
每位客户物流业务量转化率具体见表1。
表1 客户信息表一、客户信息基础分析综合统计数据信息如表2所示。
表2 不同客户性质物流业务量汇总表1、VIP客户VIP客户有4位，意向物流业务量1890吨公里，实际物流业务量924吨公里，平均转化率为48.89%（见表3）。
表3 VIP客户信息表（1）代码为YC2012007、名称为宋丹的客户实际物流业务量（285吨公里）为最高，转化率（62.64%）也最高，是VIP客户群中的重点客户。
（2）代码为YC2012023、名称为张丽丽的客户实际物流业务量（195吨公里）为最低，转化率（38.16%）也最低，是VIP客户群中的非重点客户。
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。
掌握数据的统计与分析幼儿园教案
掌握数据的统计与分析幼儿园教案幼儿教育是培养孩子健康发展的重要阶段，数据的统计与分析在教学过程中扮演着至关重要的角色。
通过合理收集和分析数据，教师可以更好地了解孩子的学习情况，调整教学策略，提高教学质量。
本教案旨在帮助幼儿园教师掌握数据的统计与分析方法，以促进幼儿教育水平的提升。
一、教学目标1. 理解数据的基本概念，掌握常用的统计方法。
2. 学会使用合适的工具和技巧收集数据。
3. 能够分析和解读数据，为教学提出有效的改进方案。
4. 培养幼儿对数据的兴趣和探索精神。
二、教学内容1. 数据的基本概念a. 数据的定义和分类。
b. 数据的采集、整理和存储方法。
2. 数据的统计方法a. 频数表和频率表的制作及应用。
b. 直方图与条形图的绘制与分析。
c. 折线图与饼图的应用与解读。
3. 数据的分析与解读a. 平均数、中位数和众数的计算与比较。
b. 极差和标准差的概念和应用。
c. 数据的趋势分析和预测。
4. 教学实践a. 设计针对幼儿的数据采集任务。
b. 引导幼儿进行数据的整理和分析。
c. 根据数据结果调整教学策略。
三、教学过程1. 数据的基本概念在课堂上，通过举例和讲解的方式，介绍数据的基本概念，并引导幼儿用自己的语言总结数据的分类和重要性。
2. 数据的统计方法分析实际问题，让幼儿了解频数表和频率表的制作和应用，并通过绘制直方图和条形图的实例，帮助幼儿理解数据的分布情况。
3. 数据的分析与解读通过简单的数学计算，引导幼儿计算平均数、中位数和众数，并帮助幼儿理解极差和标准差所代表的差异度。
同时，通过分析和比较图表，让幼儿学会描述数据的趋势和做出简单的预测。
4. 教学实践设计一些简单的数据采集任务，让幼儿在教师的指导下收集、整理和分析数据。
在分析的过程中，鼓励幼儿提出自己的见解和建议，培养他们的解决问题的能力。
四、教学评估1. 通过课堂观察，评估幼儿对数据的理解和应用水平。
2. 分析幼儿设计的图表和解读结果，评估他们的数据分析和解读能力。
小学五年级数学教案：数据的分析和统计
【小学五年级数学教案】数据的分析和统计一、教学目标：1.理解数据分析和统计的基本概念；2.学会使用各种数据整合方法；3.学会通过数据整合得出相关结论。
二、教学重难点：1.了解数据整合的基本方法；2.能够根据数据结论进行统计学思维的训练。
三、教学方法：本节课的教学方法包：提问法、讲解法、示范法、练习法、小组研讨法等。
四、教学过程：1.课前导入：老师问组员关于数据相关的常识：什么是数据？数据可以有哪些类型？为什么需要进行统计？2.案例分析（1）统计数字出场次数第一部分，老师让学生看一段视频，让学生记录一些数字出现的次数，如高楼、汽车、人群等等。
第二部分，老师让学生数一下6~8月份的登月标示同步发射场发射了多少枚火箭，然后将数据整合在一起，得出过去两个月每天的发射量情况。
（2）折线图练习老师在黑板上画一幅横轴表示时间，纵轴表示销售量的折线图，并向学生说明如何使用数据整合方法来制作折线图。
3.练习检测（1）在线折线图将学生分成小组，每组有一台电脑，让他们打开在线制作折线图的工具（推荐Google在线制图）并尝试制作一幅折线图。
（2）猜谜游戏让学生制作一个数字谜语，将值分为四分区并表现出来。
分组，让团队相互猜数，并使用两个分数来比较谜底和猜测数。
五、教学随笔：数据是现代社会中流行的一种国际语言。
数据分析和统计是现代信息社会最受欢迎的技能之一，在小学阶段，让孩子了解数据的意义以及如何整合数据是非常重要的。
我们可以通过一些具体的事例教学，来帮助学生理解数据统计的基本知识。
在实践中获得这些技能，将帮助我们的孩子更好地适应未来数字化社会的发展需求。
六、教学扩展：让孩子观察周围世界中的数字、文案、表格等，并与现实生活中的商业、工业、社会等进行联系，将鼓励他们积极思考，遗播统计学思维。
孩子们可以自己设计一些数据样本来进行实验和分析，并加强他们的数字思维能力。
另外，使用基础软件如Excel打造图表也可以在职业生涯中大有裨益。
物流系统分析(教案形式)
三、系统分析的要点及步骤
（一）系统分析的要点
表4-1 系统分析的要点
项目 目的 对象 为什么 应该如何
物流系统分析
采取什么对 策 删去工作中 不必要的部 分 合并重复的么？ 为什么从此入手？ 应找谁？
时间 地点 人 方法
为什么在这时做？ 为什么在这里做？ 为什么由此人做？ 为什么这样做？
应何时做？ 应在何处做？ 应由谁做? 如何去做？
物流系统分析
3、新课讲解：
提问：从系统分析的6个有点询问学生关于与自己息息相关 的学习与工作。 （1、为什么来学校？（学习) (2)、来学校做什么呢？（学习、找工作） （3)、什么时候来的学校？ （4)、这所学校的具体位置在哪里？ （5）、那这些事情的主体是谁呢？ （6）、那我们作为主体，应该如何做呢？（这是一个看颜 值的时代） 设计意图：引出系统分析的原则。
物流系统分析
退火算法 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加 温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部 粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时 粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在 常温时达到基态，内能减为最小。 上述不同的方法各有特点，在实际中都得到广 泛地应用，其中系统仿真技术今年来应用最为普遍。 系统仿真技术的发展及应用依赖于计算机软件技术 的飞速发展。今天，随着计算机科学与技术的巨大 发展，系统仿真技术的研究也不断完善，应用不断 扩大。
例4-1 美国阿拉斯加原油输送方案的系 统分析。
物流系统分析
（3）方案的分析、比较 方案I：优点是每天仅需四至五艘超级油轮就可 满足输送量的要求，似乎比铺设油管省钱。主 要问题是：不安全、费用大、无保证。 方案Ⅱ：优点是可以利用成熟的管道输油技术。 缺点是成本费用较高。 （4）决策人员的处理策略 （5）进一步分析——提出了竞争方案Ⅲ （6）进一步分析——提出了第二个竞争方案Ⅳ
物流数据统计与分析教材
2.某企业2010年某产品单位成本550元，计划
规定2011年成本降低5%，实际降低8%。
试计算2011年降低成本计划完成程度，并指出
2011年单位成本计划数量和实际数量。
2020/5/12
14
（2）结构相对指标
结构相对数=总体某部分数值/总体全部数值 结构相对数一般用%或系数表示，各部分占总体比 重之和必须等于100%或1. 结构相对数必须以科学地统计分组为基础。 课堂练习： 请用结构相对数对以下例题进行分析：
总体标志总量——总体中各单位某一数量标志值的总和。 如：物流供给市场的物流业务收入总额、货运总量。
意义：
总体单位总量说明一个总体基本规模；总体标志总量说
明市场调研的总体某一具体特征的总水平。
2020/5/12
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在一个特定总体内，总体单位数只有一个，但 可以同时并存若干个总体标志总量，从而产生一 系列指标。
例如：将某班学生作为研究对象，班级学生人 数为总体单位数，学生英语总分是一个总体标志 总量，班级学生学费缴费额是一个总体标志总量。
2020/5/12
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❖ 一个总量指标究竟是总体总量还是标志总量，并不是固定不 变的，它要随着研究目的的不同而变化。
❖ 例如：研究某地区国有企业的经营情况，则该地区国有企业数 是总体总量，各企业职工总数是标志总量；如研究这一地区国 有企业的职工工资收入情况，则职工总数是总体总量，工资总 额为标志总量。
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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。
《物流系统优化与仿真》课程教学大纲
《物流系统优化与仿真》课程教学大纲—、课程基本信息课程代码：课程名称：物流系统优化与仿真英文名称：Logistics system optimization and simulation课程类别：专业课学时：32学分：2适用对象：物流管理专业考核方式：考查先修课程：物流学二、课程简介物流系统优化是实现物流管理LI标、体现物流管理效率与效益的必要过程和手段。
物流系统优化主要有运筹学方法、智能优化方法和模拟仿真法三种方法。
运筹学优化方法一般是建立在一个物流系统的数学模型基础之上的，智能优化方法为复杂物流管理决策问题提供了重要的可行性解决方案。
系统仿真是根据被研究的系统模型，利用讣算机进行实验研究的方法，U前仿真技术是分析、研究复杂物流系统的重要工具，也成为物流工程技术人员的一项重要技能。
本课程力求从物流系统优化与仿真的各个方面进行比较全面的介绍。
即强调优化和仿真的方法学和技术，乂立足于物流系统的管理决策问题的解决。
Logi stics system optimization is the necessary processes and measures to reach the objective of Logistics Management, represent the effectiveness and benef it of Log i stics Management. There are three main methods of Logi stics system optimization which are operation research, inteI Iigent optimization, and system Simulation. Operation research i s genera I Iy construeted on the mathematics mode I of a logi stics system. I nteI Ii gent optimization prov i des solution for comp Ii cated logi stics dec i s i on. System simulation i s a exper imentai study method based on computer and the prob Iem mode I that researched. At prese nt, sys tem Simula tion is a n important tool to ana I yze and study the comp Iicated logi stics system, and a I so an important skill for Iog i stics eng i neer. Th i s curr i cuIum has a comprehens i ve i ntroduction of Iog i stics system optimization and Simulation, emphas i ze on the method ofoptimization and Simulation, and so Ive the prob Iem of logi stics dec i s i on as well.三、课程性质与教学目的课程性质：《物流系统优化与仿真》是物流管理专业的一门专业选修课，是一门根据被研究的物流问题建立物流系统模型，利用计算机进行实验研究的仿真方法，是分析、研究复杂物流系统的重要工具。
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
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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
PowerBI与物流业务数据分析提升物流效率与成本控制
PowerBI与物流业务数据分析提升物流效率与成本控制随着全球物流业务的迅猛发展，物流企业面临着越来越多的挑战，如物流成本不断攀升、效率低下、信息不对称等。
为了应对这些问题，物流企业迫切需要一种能够准确分析业务数据、提高物流效率与成本控制的技术手段。
在这个信息时代，PowerBI作为一种强大的数据分析工具，为物流业务数据分析提供了全新的解决方案。
一、PowerBI简介PowerBI是由微软开发的一款数据分析与可视化工具。
它能够从各种数据源中提取数据，进行分析、建模和报表设计。
PowerBI的强大功能使得物流企业可以更好地理解业务数据、挖掘数据背后的信息。
二、物流业务数据分析的重要性物流业务数据分析是物流企业提高运营效率与成本控制的关键环节。
通过对物流数据进行深入分析，物流企业可以发现潜在的问题和瓶颈，及时进行调整和优化。
同时，物流数据分析还可以预测物流需求、优化路线规划、降低运输成本，提高物流服务质量等方面发挥作用。
三、PowerBI在物流业务数据分析中的应用1. 数据仪表盘设计PowerBI可以根据物流企业的需求，灵活设计数据仪表盘。
通过图表、表格、地图等多种可视化方式展示数据，使得数据分析更加直观、易懂。
物流管理人员能够通过仪表盘实时了解物流业务的状况，对于关键指标的变化可以及时作出决策。
2. 销售和运输数据分析PowerBI能够从不同数据源中提取销售和运输数据，并对其进行整合和分析。
通过将销售和运输数据结合，物流企业可以更好地了解运输成本、库存情况、客户需求等信息，进而制定更合理的供应链管理策略。
3. 统计报表生成PowerBI可以根据物流企业的需求，自动生成各种统计报表。
例如，每日出货量、运输耗时、仓储利用率等报表，帮助物流企业全面了解业务运营情况，针对性地进行改进和优化。
4. 运输路线优化通过PowerBI对物流数据的分析，物流企业可以找到运输路线中的短板和瓶颈，并进行相应的优化。
比如，通过分析不同地区货物的运输时间和成本，物流企业可以制定更有效的运输路线，提高运输效率，降低运输成本。