隨著信息時代數(shù)據(jù)量的劇增，深化物流管理最為有效的方法是引入數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對物流數(shù)據(jù)進行分析和預測，取代經(jīng)驗論，幫助決策者做出快速、準確的決策。
　　1、物流領(lǐng)域常用數(shù)據(jù)分析場景
　　梳理我們整個物流環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分析的應用可以分為兩個方向，規(guī)劃和預測。
　　其中規(guī)劃方向的應用往往是以成本和時間為優(yōu)化目標，或者是兩者綜合的多目標優(yōu)化，在分析過程中我們往往是通過成本構(gòu)成或者時間構(gòu)成的角度去尋找他的影響因素，在分析這些影響因素的基礎(chǔ)之上，找到合理的變量取值，使得成本最優(yōu)，時間最少。常用的應用場景包括倉儲選址規(guī)劃、運輸路徑規(guī)劃、倉儲布局規(guī)劃。
　　預測方向的應用場景主要包括市場銷售預測、采購需求預測、供貨周期預測，預測不會直接產(chǎn)生經(jīng)濟效益，它的意義主要體現(xiàn)在在了解未來發(fā)展方向和發(fā)展量的基礎(chǔ)上采取合理的預防措施，比如說市場銷售預測是為了合理安排生產(chǎn)和庫存，進而獲得供應鏈總體成本的最優(yōu)。
　　在大數(shù)據(jù)時代，我們獲得數(shù)據(jù)越來越多，不管是數(shù)量上還是維度上，常用數(shù)據(jù)分析方法也都有可以進一步的拓展，使結(jié)果更加的合理準確。
　　2、倉儲選址規(guī)劃常用數(shù)據(jù)分析方法
　　倉庫選址是指在一個具有若干供應點及若干需求點的經(jīng)濟區(qū)域內(nèi)，選一個地址建立倉庫的規(guī)劃過程。合理的選址方案應該使商品通過倉庫的匯集、中轉(zhuǎn)、分發(fā)，達到需求點的全過程的效益最好。倉儲選址步驟如下圖所示。
　　常用的倉儲選址數(shù)據(jù)分析方法包括精確重心法、加權(quán)評分法、P-中值法、鮑摩-瓦爾夫模型、多級多設施選址模型等等。
　　(1)精確重心法
　　(2)加權(quán)評分法
　　(3)P-中值法
　　(4)鮑摩-瓦爾夫模型
　　(5)多級-多設施選址模型
　　3、倉儲選址常用方法對比分析
　　由于不同的企業(yè)在建設物流配送中心時，對配送中心未來用途、構(gòu)成的需求有所不同，因此在對物流配送中心進行規(guī)劃時要充分考慮這些因素，選取適當?shù)倪x址方法。
　　4、大數(shù)據(jù)時代倉儲選址方法應用拓展
　　那么在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，我們應該如何更加有效的選址呢?
　　應用大數(shù)據(jù)進行選址可以實時獲取海量數(shù)據(jù)資源，使得準確性大大提高，隨著信息獲取方法的智能化以及多樣化，人們也不一定非要到實地去勘測調(diào)研，大大節(jié)省人力物力。
　　大數(shù)據(jù)時代，針對倉儲選址場景，除了運用綜合的模型和智能的算法，分析獲得的有效數(shù)據(jù)，提取隱含其中的信息，得出最優(yōu)的倉儲選址結(jié)果之外�？梢韵蚯巴卣箶�(shù)據(jù)獲取方式，通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得各種類型海量數(shù)據(jù)。向后延伸數(shù)據(jù)可視化方法，借助計算機圖形學和圖像處理技術(shù)，將選址結(jié)果轉(zhuǎn)化為圖形，清晰有效地傳達于受用者。
　　歸根結(jié)底，倉儲中心選址的決定因素主要還是中心供需量、物流運輸成本和中心建設運營成本三個方面，大數(shù)據(jù)對倉儲中心的選址的影響歸根到底還是對于這三個方面因素的作用。
　　大數(shù)據(jù)時代，通過RFID射頻技術(shù)、傳感器、GIS、GPS、社交網(wǎng)絡、移動互聯(lián)網(wǎng)等方式可以獲得各種類型海量數(shù)據(jù)。
　　基于數(shù)據(jù)采集技術(shù)獲取有效基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過適用的數(shù)據(jù)分析方法，得出最優(yōu)的倉儲選址結(jié)果，選用數(shù)據(jù)可視化工具直觀和明顯地展示選址后系統(tǒng)流量流向地圖。
　　大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到物流領(lǐng)域的各個環(huán)節(jié)之中，其作為一種新興技術(shù)，它給物流的發(fā)展帶來了更多的機遇。對物流企業(yè)而言，合理地運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對企業(yè)的管理、客戶關(guān)系維護、資源配置等方面都將起到積極的作用，使物流決策更加高效與準確。