大数据对物流的影响
MATLAB是由美国 MathWorks 公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。 它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中。MATALAB强大的计算功能，能解决许多物流企业遇到的数据分析难题。
如物流领域的运输环节，为了降低物流成本，我们有必要研究如何组织物资调运才能使总运输成本最少这一重要问题。研究物资运输过程中最优的运输方案,需要在满足各种资源限制的条件下,找到使运输总成本最少的调运方案。实践中 通常是通过建立数学模型,用定量分析的方法来解决这一问题。由于此类问题所涉及的条件变量较多,一般的数学方法运算难度较大,结果不容易求出。而线性规划法则是最优化问题领域中最简单、最基本和使用最广泛的方法。而传统的手工解决方式存在着效率低、计算繁琐、数据易丢失等缺点，因此利用MATLAB软件来计算出最佳结果是很有必要的。利用MATLAB的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划等多种问题。此外，它还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等大中型问题的求解方法，为优化方法在工程中的实际应用提供了更方便、快捷的途径。
大数据对物流的影响
以上仅为物流管理图谱的简单展示，通过上述两个例子，可以看到图数据库可以构建物流运输一张图，将运输成本、时间成本作为属性赋值在边上，通过边的加权遍历，工作人员能够快速找出两点间所有路径，并根据需求精准匹配在规定时间内的低成本路径。同时，内置图算法能力也能为物流选址提供可靠参考，为企业节约运输成本。
后续，我们会在创邻科技官网及微信公众号发布更多图数据库热点应用场景和前沿资讯，并将可复现的数据集、建模方法、查询语句进行公开，欢迎对图数据库感兴趣的同学关注。
大数据对物流的影响
数据分析在销售环节应用的非常多，在现代企业的战略宝典中，提高销售利润总是重中之中。现代物流中，已由传统中推式生产转为拉式生产，如何把握客户不断变化的需求，更好的满足顾客需求已经成为每个企业必要思考的问题。销售处于供应链的最下游，也就是最能得到顾客需求信息的环节，决策者如何准确、及时捕捉到销售信息，分析销售情况,随时根据历史的销售情况,对下一步的生产经营科学地进行决策，成为企业是否能领先于竞争对手，保持企业生命活力的重要环节。
大数据对物流的影响
运输起着消除物流生产地与消费地之间空间错位的作用，运输在物流中通常占有大量成本，并且难以控制，给企业带来了不小的风险，如何更好的改善运输状况，是物流企业中考虑最多的问题。建立智能交通系统，通过 GPS与 GIS等先进的物流信息技术，对整个运输情况进行跟踪处理，防止运输过程中可能遇到的各种问题。同时通过GPS通信导航，可以为车辆提供及时的路面信息与道路状况，为其选择最佳路线与实时导航，也可以对公司内部所有车辆的运营数据，如GPS定位跟踪数据、车辆的行驶时间、行驶距离、完成的吨公里数进行分析，以其发现内在的规律，从而更有效地进行企业的物流运输规划。
大数据对物流的影响
系统抽取了物流作业的单据、操作人、操作时间，并计算出整体的作业效率看板，可以穿透到每一个人。同时对超期的任务进行预警，方便及时发现问题、解决问题，提升内部作业效率。
该项目基于大数据平台和ERP，把物流应用经验推广到其他业务部门，为该所每个部门设计一套指标分析体系，并通过大数据平台自动进行数据加工和展现。为高层领导设计整个所的指标体系和分管板块的指标体系，通过大数据平台自动进行数据加工，通过电脑或者大屏进行展现。
在物流行业，统计方法及数据分析大多只到描述统计阶段，即通过图表展示一些数据指标。数据分析如何深入应用，仍然亟待思考与探讨，故而物流行业的数据分析仍然需要大量的实际应用去寻找方向。
