很多人对物流数据分析存在这样一个误区：就是给你一堆繁杂的数据，要你从数据中发现问题，进而了解物流运作的情况，从而找到解决问题的方法。其实，从本质上看，这是个伪命题，属于思维逻辑的错误。数据只是一个展示，而且不一定是客观的、清洁的。物流数据具有多维度、清洁程度不高的特点，单纯的从数据里发现问题，根本就不能反映物流的真实运作情况。
数据分析的前提，就是要明确业务痛点在哪里？你的目的是什么？任何目的不明的数据分析举动，其分析结论是非常片面的，甚至和真实情况背道而驰。我的建议是：明确目的，运用流程分析和VOC（客户之声），找到关键的节点，然后针对性的搜集数据，甚至做实验测试。当然，搜集出来的数据，还要进行数据清洁处理，就是剔掉明显的逻辑错误数据，然后选择合适的工具分析。
数据分析，会统计软件和工具不是关键，关键是方法论。下面是沙龙水版的看法，非常到位：很多没做过实务的人往往认为拿到了数据就可以用来了解企业了。但是往往这种理解非常地片面。一个企业的业务和运行，首先是要了解其业务的分类、构成、发展侧重、操作特点等等，然后再去看数据，找到数据中的某些点，跟业务发展情况相互印证，才能真正地能读懂数据。直接想从数据中发现问题、再去找方法，那基本上是找的所谓问题也根本不是问题，往往可能仅仅是数据处理或者统计口径中的特定处理，否则看看数据就能看出来的问题，早就被解决了。
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