1. Сбор и хранение данных: - Первый этап — сбор и хранение данных о логистических операциях, такие как время доставки, объемы грузов, расходы на транспортировку, информация о складских запасах и т.д. 2. Очистка и подготовка данных: - Очистка данных от ошибок, дублей, пропущенных значений и приведение их к стандартизированному формату для дальнейшего анализа. Этот шаг важен для точности результатов. 3. Исследовательский анализ данных (EDA): - Проведение EDA для выявления связей и закономерностей в данных, использование визуализации для исследования распределений данных, выявления выбросов и т.д. 4. Прогнозирование и оптимизация: - Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования спроса, оптимизации маршрутов доставки, управления запасами и других логистических задач на основе данных. 5. Ключевые показатели производительности (KPI): - Определение KPI на основе данных (например, время доставки, стоимость перевозки, процент потерь грузов) для оценки производительности и управления процессами. 6. Принятие решений: - Использование данных для принятия обоснованных решений, улучшения процессов, адаптации к изменениям рынка и повышения конкурентоспособности. 7. Непрерывное улучшение: - Анализ результатов, отслеживание показателей производительности, выявление слабых мест и внедрение корректирующих мер для постоянного улучшения логистических процессов. Анализ данных в логистике помогает выявить потенциал для оптимизации, снижения издержек, повышения качества обслуживания и принятия обоснованных стратегических решений. Использование современных инструментов для анализа данных позволяет транспортным компаниям быть более гибкими, эффективными и адаптивными в быстро меняющейся среде.