如何做数据统计与分析 -足球推荐网

本文将带你了解物联网之什么是物流网络模式？它有什么特点？，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　网络是一个企业长期的重要工作，因为这是布局、成本、更是利润。
     
      　　很长时间没有再去想网络这个事，物流企业网络型，这是大家最津津乐道的话题。可是什么样的网络模式或是网络路径才是最优的或是最佳的？现在其实很难定义，只能说适合自己的就是最好的。
     
      　　尤其最近很多接连发生了网络组成的负面消息，有快递加盟不满起义的，有合伙运作封门举牌的，也有挂条幅的封门的。当当下整合社会资源成为主流的时候，不断涌现的网络负面消息会不会打击快速成长的激情。
     
    　　其实网络绝不是一言两语就能短时间内完成的，这是一个企业长期的工作甚至是一个长期的重要的工作，因为这是布局，这是成本，更是利润。
     
    　　1、网络是一个企业的沉淀，更是一种企业能力的体现
     
      　　其实很多企业，很多创业老板都希望自己的企业未来是一个网络覆盖型的，网络型的布局，这是一个最好的服务产品。网络型诠释了服务半径，但是这是需要一个企业的长时间的积累。
     
      　　我们看今天的行业内大佬，很多优秀的企业都已经走过了二十年，才织起一张覆盖全国的网络布局的主体，很多新型模式的快速崛起的前提是，借网，因为借助的也是经过n多年沉淀下来的区域型网络模式，继而组合成全国型网络，网络的厚度与深度是企业能力的体现，更是物流江湖地位的体现。
     
    　　今天我们放眼看公路零担物流，昔日的直营网络线已经被新兴网络型所超越。个数上的超越，意味着产值的压力与市场的份额。
     
    　　新型模式的快速崛起，源于市场的旺盛需求，源于市场分散的资源，源于技术和模式的觉醒，源于满足商贸流通路径下沉需求，实现保障信息与环节的共享，用连接与协同实现了落地，用分拨和辐射以及城际支线的模式替代了传统的操作场站。
     
    　　快速起网、快速聚网，快速下沉，已经成为今天网络型、平台型最为主要的方向和工作。
     
    　　2、网络是一个层级，以层次分明的方式存在
     
    　　网络是有生命的，也是有周期的，更是具有旗帜鲜明的层次感。网络生气的后果与设计路由的不合理性，网络就会出现爆仓。当不合理性的资源配置导致层次度出现波次衔接问题，dc分拨就面临巨大的挑战，末端服务就是一个又一个的补救。
     
      　　每一个时间节点的衔接都是一个产品的体验。传统网络型在设计网络时，一般会根据实际的需求与现实的物理集聚进行衡量，在充分考虑历史形成与货量与服务半径包括时效、成本、资源对比、会形成具有全国型分拨的骨干架构，一般都是核心的重要的发车线路节点网络的布局。
     
      　　这些节点最为显著的特色就是线路发车条数众多，线路资源众多，相应配置的资源众多，三个众多代表的就是超级分拨或是全国型分拨，这种网络层次的第一个等级就产生了，这种等级在网络的设计上是严格遵守相应规则的，可谓一发动全身的。并且相应的资源在相应的场景中是固定的。
     
    　　传统型的网络固定节点分拨的最大好处就是节点与货源与资源的匹配度是完全保持一致的。在相对稳定的货源支持下，产品相对成熟、运营相对稳定。
     
    　　同时在分级的层次上，在第二个等级就是区域的网络。区域网络辐射半径，每家企业的定义不太相同，总体的思路保持一致，只不过就是维度和以及操作上有些差异性，尤其是在质量的把控上存在很大的差异性。
     
      　　区域网络的布局主要就是服务区域辐射，立足物理的集聚点，划拨服务半径内，以城际线路运作区域，很多新型的区域分拨更加具有数据化，智能化，用数据模型形成了受众群体的画像，更加的显得合理，成本和服务之间的落差相对合理，时效与效率相对明显好于传统模式。
     
      　　今天很多的电商企业都建设了超级的商品转运，主要的目的就是产品以时效的波次化，半径最小化，实现产品与时效的爽体验。在全国型与区域型之间的线路就是主要的干线网络，这些网络需要足够的厚度与深度，必须要保障每一个波次线路之间的时效衔接，每一个城际网络之间必须要与末端城市网络之间保持高度一致，以便于快捷的实现送的过程。
     
    　　3、网络是一种连接，更是一种协同，以步调一致的方式存在
     
    　　散落的资源不是网，独立在各地的分散的资源不是网，只一个孤独的闪光点，这些点之间无法形成两个最为关键的支撑，那就永远只能是独立的个体经营。
     
    　　只有当成为协同、一体化、对等才能是一张局域型网。所谓两个关键支撑点，引用当下的名词就是天网 地网。
     
      　　所谓天网就是拥有一个线上的信息系统，从前端到后端，从订单集聚到入库发车，再到在途下转配送，形成全场景的管理与交易的闭环，形成场景化，交易自动化。
     
    　　但是是所有的系统都是天网吗？值得商榷，今天很多的号称智能的天网，其实当我们再抛开仔细的看，其实就是一个业务的操作系统，真正的天网一定是产品协同，交易闭环，链条产品间相互支撑，而不是一个简单的录入运单，简单在途监控。天网的串联，让所有分散各地的闪光资源得到集聚，形成线上的网状，但是这张网只是线上，存在严重的瘸腿，线上的互联互通不是真正意义的网络型。
     
    　　第二个关键支撑点就是线下的地网，地网是完成独立个体间的串联模式。这种串联今天就是运力模式，每一个网络型线下的模式都是依托运力的模式来完成，只不过是这种模式的规模性和时效性以及体验度不同而已，使用的资源又完全不一致，自建、整合、混合、花样和玩法百出。
     
      　　但是线下的地网是真正考验集网能力的，满足不了网络对等或是网络循环的。为什么要说网络循环的，一旦形成网络，只考虑网络对等，不能实现网络循环，网络运力的效率还是低下的，还是无法实现协同性，极端情况下，甚至会出现没有强大的货源整合支撑，线下的地网那只能是一厢情愿。
     
    　　网不是一个点，更不是一根线，而是一个具有时间节点，具有衔接标准、具有运营标准，具有对等流量、可以循环的的经络，是点与点之间、区域与区域之间、城市与城市之间、b端与c端的一种连接方式，c端与c端的沟通方式，更是多个维度的协同驱动，网络从来不是单个个体的存在。
     
      　　其实我们在总结网络的时候，我们会发现今天的网络已经开始变得具有多元性，不在孤单与枯燥，变得越来越具有数据性，具有动态的活性。加强网络的粘性和体验已经成为关键。
     
     
     
     
     
         

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延伸阅读

如何做数据统计与分析

2011版课程标准把实验版课标中的“统计观念”调整为了“数据分析观念”，其实二者并没有什么本质的不同，只是前者更概括，后者更具体。数据分析观念指出了统计的核心就是数据分析。强调数据分析的原因在于：虽然统计的过程中要用到数学，但统计学与数学还是有所不同，数学研究的基础是抽象了的定义和假设。而统计学的基础是数据，是通过对数据的分析得到产生数据背景的信息。因此，在“统计与概率”的教学过程中一定要强调数据，强调数据分析观念。

说到数据分析，可能有人认为是那些专业从事数据分析岗位的人员做的事情才叫数据分析，一般的人也就是统计统计数据罢了。

好好的给数据分析人员加鸡腿吧，数据分析是连接运营和技术重要的环节，比运营懂技术，比技术懂运营，而不是叫数据分析的人员去做统计。

统计学贯穿数据分析的全过程呢米有统计学基础，是很难从事数据分析的，而且数据分析的各个步骤都会用到统计学的知识，和数据相反，统计学因为它本身的专业性，而不被人重视，其实统计学是非常适合做数据分析工作的；

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第四，数据的分析和统计，数据分析算是数据从业流的下游，消费者是来自于上游的数据，你需要从日志记录中统计出各种各样的报表，简单的报表可以用sql软件来进行统计，复杂的报表就需要用到spark或者storm做统计的分析。

【数据分析】：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。做数据分析的目的是为了提取有用信息和形成结论。

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做数据分析除了需要良好的数学统计基础，对数据的敏感性，有一个熟练使用的工具也是很重要的，那么常用的数据分析挖掘工具都有哪些呢？有哪些又是适合自己工作场景的呢？

数据分析师需要敏锐的数字洞察力，统计、会计、工程经济、数学、金融、计算机等专业的同学在数据分析行业会有明显优势，但其他行业的同学如果对这个岗位感兴趣，通过自己的学习，掌握统计必备技能，也可以考虑转行数据分析。