物流统计-统计数据
现代物流业统计口径
现代物流业统计口径是一个涉及多个方面的问题，包括物流业产值、物流业结构、物流业增长速度、物流业发展水平等。
下面将分别介绍这些方面的统计口径。
1. 物流业产值统计口径物流业产值是衡量物流业发展水平的重要指标之一，通常以货币为计量单位，包括货物运输量、仓储量、装卸量、包装量、配送量等。
在统计物流业产值时，需要考虑到不同运输方式之间的差异，如公路、铁路、水路、航空等。
此外，还需要考虑到不同地区之间的差异，如不同城市之间的物流成本和效率差异。
2. 物流业结构统计口径物流业结构是指物流业内部各个组成部分的构成情况，包括运输、仓储、包装、配送等环节。
在统计物流业结构时，需要考虑到不同环节之间的关联性和差异性，以及不同地区之间的差异。
此外，还需要考虑到物流业与制造业、贸易业等其他行业的关联性，以及这些行业对物流业的影响。
3. 物流业增长速度统计口径物流业增长速度是衡量物流业发展速度的重要指标之一，通常以百分比表示。
在统计物流业增长速度时，需要考虑到不同年份之间的差异，以及不同地区之间的差异。
此外，还需要考虑到经济增长、政策变化等因素对物流业增长速度的影响。
4. 物流业发展水平统计口径物流业发展水平是指物流业在整个国民经济中的地位和作用。
在统计物流业发展水平时，需要考虑到物流业在整个国民经济中的比重、对经济增长的贡献率等因素。
此外，还需要考虑到物流业的信息化程度、智能化程度等因素对物流业发展水平的影响。
综上所述，现代物流业的统计口径需要考虑多个方面，包括产值、结构、增长速度和发展水平等。
在具体实践中，需要结合实际情况和数据来源，选择合适的统计方法，确保统计数据的准确性和可靠性。
同时，还需要加强与其他行业和部门的合作，共同推动物流业的健康发展。
此外，随着现代物流业的不断发展，对物流数据的收集和分析也变得越来越重要。
通过建立完善的物流数据统计体系，可以更好地了解物流业的运行情况和发展趋势，为政府和企业制定相关政策和发展战略提供有力的数据支持。
物流统计员岗位操作规程
物流统计员岗位操作规程物流统计员是负责物流数据统计与分析工作的职业，主要负责收集、整理、分析和报告相关数据，以帮助公司做出正确的决策。
在进行物流数据统计工作的过程中，统计员需要遵守一定的操作规程，以确保数据的准确性和完整性。
以下是物流统计员岗位操作规程的内容。
一、数据收集1. 统计员应根据公司的要求和工作任务，在规定的时间内收集所需数据。
2. 收集数据的来源应准确可靠，避免使用无权访问或不法途径获取的数据。
3. 统计员应按照规定的流程和方法进行数据收集，确保数据的一致性和完整性。
4. 如遇到数据来源的变更或问题，统计员应及时向上级报告，以便及时调整数据收集方式。
二、数据整理1. 统计员应对收集到的数据进行准确的整理，包括分类、筛选、排序等操作，以便后续分析和报告。
2. 整理好的数据应按照统一的格式和标准进行记录和存档，以便查阅和复核。
3. 数据整理过程中应注意数据的准确性和完整性，如有漏项或错误，应及时更正并说明原因。
4. 整理好的数据应及时提交给上级或相关部门，确保数据的及时性和可用性。
三、数据分析1. 统计员应根据公司的需求和要求，对整理好的数据进行深入分析，并撰写相关报告。
2. 数据分析过程中应运用合适的统计方法和工具，提炼数据的关键信息和规律。
3. 分析结果应准确、客观，并进行合理的解读和说明，为公司决策提供有力的依据。
4. 如有特殊情况或异常数据，统计员应及时发现并进行深入分析，找出原因并提出相应的建议。
四、数据报告1. 统计员应根据上级或公司要求，编写规范、清晰的数据报告，确保报告的可读性和易理解性。
2. 报告的内容应包括数据的整理过程、分析方法、结果和结论等内容，同时可以附上适当的图表和数据展示。
3. 报告的格式和形式应与公司规定相符，同时可以根据需要进行适当的调整和改进。
4. 报告应及时提交给上级或相关部门，确保决策者能够及时获取到所需的数据和信息。
五、保密与安全1. 统计员应严格保守所掌握的数据和信息，不得私自泄露或传播。
中国社会物流总额统计表-概述说明以及解释
中国社会物流总额统计表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述本文旨在探讨中国社会物流总额的统计情况和重要性。
随着经济的快速发展，物流行业在中国的地位和作用越来越重要。
因此，了解和统计中国社会物流总额对于评估国家发展水平、制定政策和提高物流效率都具有重要意义。
中国社会物流总额是指在一定时期内，中国社会各个领域的物流活动所创造的总价值。
这些物流活动包括物流服务的提供、货物的运输、仓储、信息流等各个环节。
统计中国社会物流总额可以通过收集和分析各个行业的物流数据来实现，如工业、商业、农业等。
中国社会物流总额的重要性不可忽视。
首先，它是评估一个国家物流效率和发展水平的重要指标。
物流活动的高效与否直接影响到商品的流通速度、成本以及供应链的稳定性。
通过统计中国社会物流总额，可以了解国家整体物流水平的变化和提升空间，为优化物流业提供科学依据。
其次，统计中国社会物流总额对于政府决策具有重要参考价值。
通过了解不同行业物流总额的构成和变化趋势，政府可以制定相应的物流政策，促进物流业健康发展。
同时，统计数据还能帮助政府预测物流需求，以及合理规划物流资源，提高国家整体物流效率。
最后，统计中国社会物流总额对于物流企业的管理和竞争力提升也有重要意义。
企业可以通过了解行业整体物流总额以及自身在行业中的地位，制定适合自身发展的战略，并提高自身物流效益和竞争力。
此外，对不同行业、不同地区物流总额的统计还有助于发现潜在的市场机会和发展方向。
综上所述，统计中国社会物流总额在国家发展、政府决策和企业经营中都具有重要意义。
进一步深入研究和分析物流总额数据，有助于我们更好地了解物流行业的发展情况，并为提升物流效率和推动经济发展做出贡献。
1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分，以全面介绍中国社会物流总额的统计表。
具体的内容安排如下：引言部分将对文章的背景和意义进行概述。
首先，介绍社会物流的概念，说明其在现代社会中的重要性和广泛应用的范围。
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。
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
CATALOG
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。
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。
社会物流统计指标体系及方法
ICS 01.040.55A 80中华人民共和国国家标准GB/T －2008社会物流统计指标体系及方法Social logistics system of statistic indicators(征求意见稿)目录2008-xx-xx发布2008-xx-xx实施中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局目次前言 (3)引言 (4)1范围 (5)2引用标准 (5)3术语和定义 (5)4社会物流统计指标体系 (6)5社会物流宏观统计指标体系 (7)6企业统计指标体系 (8)附录A （资料性附录）指标解释及计算方法 (11)A.1宏观统计指标 (11)A.2企业统计指标 (13)参考文献 (20)发布前言本标准由全国物流标准化技术委员会提出并归口。
本标准参加起草单位：中国物流与采购联合会、中国物流信息中心、中国商业统计学会、西安交通大学管理学院、中国物资储运总公司、浙江传化物流基地有限公司、中国科学院数学与系统科学研究院。
本标准主要起草人：何黎明、翟志宏、蔡进、冯耕中、姜超峰、何辉、谢萍、李雪燕、黄久久、闫淑君、叶茂盛、冯燕。
引言本标准在广泛调查研究，吸收并借鉴国内外相关经验的基础上，明确了社会物流统计指标体系，确定了社会物流统计指标的基本概念及计算方法。
本标准通过对社会物流统计指标体系进行规定，为我国物流统计提供技术支撑，使统计数据能全面、科学地反映我国现代物流业的运行特点、发展趋势和经营效益，使各地区、各部门、各企业的物流统计工作进一步规范，从而推动我国物流统计工作不断向前发展，更好地适应我国现代物流业发展和与国际接轨的需要。
社会物流统计指标体系及方法1 范围本标准规定了社会物流统计的指标体系及方法。
本标准适用于各级物流统计部门、机构及各类有物流相关经济活动发生的法人、自然人。
2 引用标准下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。
凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。
2024年物流统计的年终工作总结(三篇)
2024年物流统计的年终工作总结2024年物流统计年终工作总结一、总览2024年是本部门物流工作上的一年，为了确保物流工作的稳定运行，我们团队全体成员紧密协作，克服困难，取得了令人满意的成绩。
下面将从数据统计、流程优化以及团队合作等方面对本年度的工作进行总结。
二、数据统计今年我们加强了对物流数据的统计和分析，通过对订单、发货、运输等环节的数据进行综合考察，发现了工作中的问题和不足之处，从而进行了相应的改进。
具体如下：1.订单量稳步增长：根据统计数据，本年度订单总量相较去年同期有了显著的增长，平均每月订单量增长率达到10%。
这得益于市场需求的增长以及我们团队的积极拓展。
2.运输情况稳定：我们严格按照运输计划进行调度，运输过程中基本未出现延误现象。
与此同时，我们拓展了与物流合作伙伴的合作关系，确保了运输的稳定和高效。
3.客户满意度提升：通过对客户的满意度调查，我们发现今年客户对我们的物流服务满意度比去年有了明显提升，其中客户投诉率下降了20%，这得益于我们在物流过程中的及时沟通和问题解决能力的提升。
三、流程优化在工作中，我们注重流程的规范和优化，以提高工作效率和减少错误的发生。
具体来说，我们在以下几个方面进行了改进：1.订单处理流程优化：对订单处理流程进行了再评估和改善，加强了与销售、仓库和运输之间的沟通和协作，减少了误解和错误，提高了订单处理的准确率和效率。
2.库存管理的优化：通过对商品的需求预测和库存数据的分析，我们对库存管理流程进行了优化。
通过合理的采购计划和库存调配，我们有效地减少了过多的库存和缺货的情况，提高了库存周转率。
3.运输路线优化：我们利用物流数据和运输路线的分析工具，对运输路线进行了优化，缩短了运输时间并降低了运输成本。
通过合理的路线规划和运输策略的制定，我们取得了运输效率的明显提升。
四、团队合作在2024年，我们团队的成员紧密配合，相互协作，共同推进工作的发展。
以下是我们在团队合作方面的一些亮点：1.沟通与协调：我们注重沟通和协调，通过团队例会、工作报告等方式，及时了解工作进展，及时解决问题。
物流行业全球货物运输数据展示
物流行业全球货物运输数据展示随着全球化的进一步发展，物流行业在国际贸易中扮演着至关重要的角色。
货物的运输数据对于了解物流行业的发展趋势、优化供应链和提高运输效率至关重要。
本文将展示物流行业全球货物运输数据，以探索相关信息并提供对该行业的更深入了解。
1. 全球货物运输总量根据最新统计数据，全球货物运输总量呈现稳定增长的趋势。
根据国际货运协会（IFC）的数据，2019年全球货物运输总量达到了约170亿吨，相比2018年的161亿吨增长了5.6%。
这一增长趋势主要受益于全球经济的增长和贸易量的增加。
2. 主要货物运输方式全球货物运输方式多种多样，其中主要包括海运、空运、陆运和铁路运输。
海运是最主要的货物运输方式之一，尤其适用于大宗和远程物流。
根据国际海事组织（IMO）的数据，2019年全球海运货物总量约为110亿吨，占据了货物运输总量的约65%。
空运作为一种快捷和高效的运输方式，尤其适用于高附加值和急需快速交付的货物。
国际航空运输协会（IATA）的数据显示，2019年全球空运货物总量约为54亿吨，占据了货物运输总量的约30%。
陆运和铁路运输则主要用于国内物流，尤其在大陆国家和地区具有重要地位。
根据国际公路运输联盟（IRU）的数据，2019年全球陆运货物总量约为3.5亿吨，占据了货物运输总量的约2%。
而根据国际铁路联盟（UIC）的数据，2019年全球铁路运输货物总量约为3.1亿吨，占据了货物运输总量的约1.8%。
3. 主要货物运输路线全球货物运输路线众多，其中一些主要的贸易航线和物流枢纽对于全球经济的发展起到了重要的推动作用。
亚太地区是全球货物运输的重要中心之一。
中国的珠江三角洲地区、新加坡、东京等地区是亚太地区最重要的物流枢纽，通过亚太地区的贸易航线和陆路运输，大量货物往来于亚洲、北美洲和欧洲之间。
欧洲也是全球货物运输的核心地区。
通过欧洲的海运航线和铁路网，货物可以快速便捷地从欧洲大陆各地运往其他大洲。
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
5
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
6
❖ 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。
2020/5/12
8
❖ 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。
完善物流统计数据
完善物流统计数据作者：姜超峰来源：《物流时代周刊》2013年第03期“统计数据的准确、及时与否，直接影响到决策。
当经济膨胀时如给了刺激增长的…药‟，经济下滑时给了抑制增长的措施，一定会出现混乱局面。
而如果数据统计慢导致调控慢半拍，也会陷入被动。
我国物流业发展要避免这一局面产生，数据统计还有许多问题亟待解决。
”岁末年初时，习惯性地要对上一年的成绩进行总结，以便更好地研究新一年的发展趋势。
然而，实际收集数据过程中不难发现，我国的物流统计数据跟不上趟儿。
一是相关物流统计数据出得晚。
截至2013年1月14日，上一年的相关数据还没有对外公布。
尽管我们知道统计需逐级地上报、核实、汇总、修订、审批，从而可能导致统计数据发布的延迟。
但笔者想强调的是，统计的速度能否加快?在电子化已然普及的今天，一秒钟就能完成跨洋传输，为什么还要按从前的速度报送数据呢?至于数据汇总，只要指标设置科学一致，基础工作扎实，汇总也是分秒就能完成的事。
关键是审批，如果没有掩饰、虚报、审计等事项，这个环节也应很快。
因此，1月5日前出年报应该没问题。
二是统计数据不准确。
笔者在查找某市仓储业数据时，发现两个媒体提供的数据相差较大，一个媒体的数据是全市仓储面积3100万平方米，另一个媒体说仓库面积是127万平方米。
显然，这里面存在统计口径不一致的问题。
在读某省第二次经济普查数据时，笔者又发现数据之间的勾稽关系存在问题：该省每万元仓储资产带来的运营收入为4万元年，而全国平均万元资产收入只有5000元。
在查找冷库数据时，笔者发现缺少全国冷库个数、占地、建筑面积和容量方面的数据。
如果基础数据缺少，我们如何判断一个城市、一个区域该征多少物流用地，该建多少库房?由此推之，如何证实存在物流园区乱占土地问题?三是统计指标体系不统一。
运输部门统计货运量、货物周转量，仓储和港口部门统计吞吐量，快递企业统计件数和处理量，这些指标无法加总，物流量只好分项列出，企业和行业之间无法比较。
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岗位职责，物流信息员-物流统计员。
作为物流信息员-物流统计员，您将负责收集、整理和分析与物流相关的数据，以支持公司的物流运作和决策制定。
您将在物流部门中扮演重要的角色，确保物流流程的顺畅和效率。
以下是您的主要岗位职责：1. 收集物流数据，负责收集来自各个物流环节的数据，包括货物运输、仓储、配送等方面的信息。
您将与物流团队密切合作，确保数据的准确性和及时性。
2. 数据整理和分析，将收集到的物流数据进行整理和归档，建立完善的数据管理系统。
您将使用电子表格和其他数据处理工具，对数据进行分析和统计，以便为物流运作提供有价值的信息和洞察。
3. 编制物流报告，根据数据分析结果，编制物流报告和统计报表，并向上级主管和其他相关部门提交。
您将提供关于物流运作的关键指标、趋势和问题的报告，以便管理层做出决策和改进物流策略。
4. 物流成本控制，通过对物流数据的分析，您将帮助公司识别并分析物流成本中的潜在风险和浪费。
您将与物流团队合作，提出改进建议，以降低物流成本并提高效率。
5. 物流优化，基于物流数据的分析结果，您将参与物流流程的优化工作。
您将与物流团队合作，提出改进方案，以提高物流运作的效率和准确性。
6. 协调与沟通，作为物流信息员-物流统计员，您将与内部和外部的各方进行沟通和协调。
您将与供应商、仓储服务商和运输公司等合作，确保物流信息的准确传递和及时反馈。
7. 物流系统维护，负责维护和管理物流信息系统，确保系统的正常运行和数据的安全性。
您将定期检查系统的功能和性能，并与IT团队合作解决任何技术问题。
8. 物流政策和流程执行，负责监督和执行公司的物流政策和流程。
您将确保物流操作符合公司规定和行业标准，并提供培训和指导，以保证员工的理解和遵守。
作为物流信息员-物流统计员，您需要具备良好的数据分析能力、沟通能力和团队合作精神。
您将成为公司物流运作的重要支持者，为公司的物流管理和决策提供有价值的信息和洞察。
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。
物流统计第一季度总结
物流统计第一季度总结一、第一季度物流行业总体数据分析第一季度是一年中的重要节点之一，也是物流行业发展的关键期。
通过对第一季度的物流数据进行统计分析，可以更好地了解物流行业的运营状况，为未来的发展提供重要参考。
1.1 运输量统计根据我国物流行业协会公布的数据显示，第一季度全国货物运输量为XXX亿吨，同比增长X.X%。
其中，公路运输量最大，占据了XX.X%，其次是铁路、水运和航空。
从不同地区来看，东部地区运输量占比最大，达到XX.X%，而中西部地区运输量增速较快。
1.2 货运收入统计第一季度全国货运收入为XXX亿元，同比增长X.X%。
其中，公路货运收入最高，占据了XX.X%，其次是铁路、水路和航空。
从不同地区来看，东部地区的货运收入最高，达到了XX.X亿元，增速较快的是中西部地区。
1.3 物流运输成本统计根据国家统计局数据显示，第一季度全国物流运输成本为XXX亿元，同比增长了X.X%。
其中，运输成本最大的部分是燃油成本和人工成本，分别占比XX.X%和XX.X%。
在不同运输方式中，公路运输成本最高，达到了XX.X%。
二、第一季度物流行业发展趋势分析2.1 物流智能化应用不断加强随着人工智能、大数据和物联网等技术的不断发展，物流行业的智能化应用也在不断加强。
在第一季度，不少物流企业开始利用人工智能技术优化配送路线、提高配送效率，大数据技术用于分析客户需求，从而提供更加个性化的物流服务。
2.2 绿色物流发展迅速在第一季度，绿色物流成为物流行业的一个热点。
随着环保意识的不断提升，越来越多的物流企业开始关注环保和可持续发展。
一些物流企业开始采用电动车辆、太阳能充电等绿色技术，减少对环境的影响，实现资源的可持续利用。
2.3 供应链管理模式变革在第一季度，供应链管理模式也有了一些变革。
越来越多的企业开始将供应链管理与物流运输结合，通过物流数据分析等手段优化供应链管理，提高供应链运作效率，降低成本，提升客户满意度。
物流统计数据
2005年04月 2005年05月 2005年06月 2005年07月 2005年08月 2005年09月 13.27 14.32 13.77 13.6 13.83 13.79 1.7 3.1 5.9 5 3.5 2 56.34 70.66 84.43 98.03 111.86 125.66 3.7 3.6 3.9 4.1 4 3.8 132700 143200 137700 136000 138300 137900 563400 706600 844300 980300 1118600 1256600 3.7 3.6 3.9 4.1 4 3.8
2004年04月 2004年05月 2004年06月 2004年07月 2004年08月 2004年09月 13.04 13.9 13 12.94 13.37 13.52 15.6 81.8 37.8 143 10.7 8.2 54.33 68.23 81.23 94.17 107.54 121.05 7.3 17.1 20 19.2 18 16.9 130400 139000 130000 129400 133700 135200 543300 682300 812300 941700 1075400 1210500 7.3 17.1 20 19.2 18 16.9
公路客运量
客运量
指标名称 公路客运量当月 公路客运量当月同比 公路客运量累计 公路客运量累计同比 分地区公路客运量当月 分地区公路客运量累计 分地区公路客运量_累人 % 亿人 % 万人 万人 %
2003年09月 12.5 3.6 103.59 -6.4 124981 1035947 -6.4
2003年10月 2003年11月 2003年12月 2004年01月 2004年02月 2004年03月 13.74 13.64 15.51 14.21 13.77 13.31 8.4 10.1 -0.7 8.8 1.8 4.4 117.34 130.98 146.38 14.21 27.97 41.29 -4.9 -3.5 -0.7 8.8 5.2 5 137434 136425 155100 142068 137700 133100 1173381 1309806 1463800 142068 279700 412900 -4.9 -3.5 -0.7 8.8 5.2 5
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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
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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
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
2021/4/14
4
表现形式之二：趋势图
800
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”
2021/4/14
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、
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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11
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
失业人数等
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
2021/4/14
10
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（+，－）
可构成一个统计总体。（
）
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21
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
2021/4/14
22
2021/4/14
14
课堂讨论
统计总体和总体单位是否固定不变？ 举例说明！
2021/4/14
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
（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
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13
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
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
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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%
（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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18
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
23
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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20
课堂练习（1）
判断题：
1、统计数据是统计工作的成果，包括原始数据和派生数据。
（
）
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
2021/4/14
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
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17
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
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Hale Waihona Puke 析报告等。2021/4/14
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
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
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
2021/4/14
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
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
度计量形成
举例：考试成绩80分、95分，身高1.73米、1.80米等
2021/4/14
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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。
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。
2021/4/14
19
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
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统计数据的计量尺度
1、定类尺度（nominal scale）
概念:又称列名尺度或类别尺度，是按照研究对象的某种属性 将其划分为若干组或类的一种测度
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
2021/4/14
1
2021/4/14
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。