物流平台搭建-物流流向分析
经过多年的迅猛发展，物流行业要实现物流大数据平台搭建已成为现代经济的核心之一。国务院印发的 《物流业发展中长期规划(2014~2020年)》明确提出要提高物流效率、降低物流成本。因此，在大数据时代背景下，物流行业必须高度重视数据统计及分析。
所谓物流行业大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。
对于物流运输管理而言，构建关键指标的物流看板是极为重要的，但是实际上很多数据并没有真正发挥应有的价值。通过数据可视化分析可以聚焦并预判运输与配送各环节中存在的问题，提高效率、减少成本、更有效地满足客户服务要求。
今天以某快递公司物流数据作为分析对象，从物流的流向个方面展开可视化分析。
[任务描述]
物流平台搭建过程中，可产生许多和流向有关的问题，如物流的目的地及对应的物流流量分别是多少?流向前10的城市分别是哪些?
所以在物流大数据平台搭建中，物流向分析自然是不可成缺的。
[方案设计]
针对以上问题，可通过构建快通流向分析仪表板，选取关键指标进行可视化分析，分析的问题如表所示。
| 分析主题 |
分析问题 |
分析指标 |
可选图表类型 |
| 物流流向分析 |
物流的目的分析 |
流出城市，流入城市，发货件量 |
地图 |
| 物流流转情况分析 |
流向城市，发货件量排名，发货占比排名 |
颜色表格/条形图 |
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| 地域分布情况分析 |
发货城市，收货城市，总件量，已签收，占比 |
分组表 |
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| KPI分析 |
总签收件数，总发货件数，总签收占比 |
文本 |
[任务实施]
任务1 物流目的地流向分析
物流运营中，为合理安排物流的运输与配送，流向分析及数量统计是十分重要的一-环。这一部分，将通过流向地图分析快递的流向分布及对应的物流流量情况。
①新建一个仪表板，单击“添加组件”按钮，选择数据列表中的“快递流向数据”，转到操作界面。
②将“指标”中的“经度”和“纬度”转换为地理角色中的经度和纬度。
③将转换后的经度、纬度指标分别拖曳到“横轴”和“纵轴”，“图形属性”中的“图表类型”改为“线”。
④将“指标”中的“件数”分别拖曳到“颜色”和“标签”标记，将“编号”拖曳到“连线”标记，并将“线条类型”改为“曲线”。将“维度”中的“城市”“快递路线”字段拖曳
到“细粒度”标记。如图1所示。
⑤对“图形属性”下“连线”中的“编号(求和)”， 设置特殊显示一闪烁动画， 如图2 所示，然后调整颜色、标题等格式。
任务2 物流流转情况分析
物流运营中，为提高运输和配送效率、减少成本、更有效地满足客户服务要求，需要按快递量高低的不同，合理安排业务，提高物流流转效率。所以本任务通过分析物流流向前10城市、签收前10城市来了解物流流转情况。
1.物流流向前10城市
①在仪表板中单击“添加组件”，选择数据列表中的“快递流向数据”，转到操作界面。
②将“维度”区域中的“城市”字段拖曳到“组轴”，将“图形属性”中的“图表类型”改为“文本”并将“件数”分别拖曳到“颜色”和“文本”标记，如图8.3所示。
③编辑“图形属性”区的文本，“文本”内容设为快递发货量及占比数据，并将其数值格式修改为“百分比”。
④选中“纵轴”中的“城市”，单击旁边的下拉按钮，在弹出的菜单中选择“降序”，“件数(求和)”降序排列，如图4所示。
⑤选中“纵轴”中的“城市”，单击旁边的下拉按钮，在弹出的菜单中选择“过滤”，添加如图5所示过滤条件。
④调整颜色为“热力1”， 添加标题“流向TOP10城市”，将自适应模式改为“整体适应”，效果如图6所示。
2.签收比例前10城市
①在仪表板中单击“添加组件”，选择数据列表中的“快递流向数据”，转到操作界面。
②在“指标”窗口中增加计算指标“签收比例”，其计算公式如图7所示。
③将“维度”区域中的“城市”字段拖曳到“纵轴”，将指标“签收比例(聚合)”拖曳到“横轴”，自动生成柱形图。
④选中“纵轴”中的“城市”， 单击旁边的下拉按钮，在弹出的菜单中选择“降序”→“签收比例(聚合)”降序排列。
⑤选中“纵轴”中的“城市”，单击旁边的下拉按钮，在弹出的菜单中选择“过滤”，添加如图8所示的过滤条件。
⑧调整格式。将“城市”字段拖曳到“颜色”标记，设置颜色为“柔彩”:将“签收比例(聚合)”拖曳到“标签”标记，并将其数值格式修改为“百分比”:选择“图形属性”中的“大小”标记，设置柱宽、 圆角参数，如图9所示，最终效果如图10所示。
总结
物流流向分析由四个部分组成，通过制作物流流向仪表板和进行帆软大数据平台搭建，直观显示了北京市某快递公司物流流向情况。
任务1中采用流向地图分析了快递的目的地流向情况，结果显示该快递公司从北京发出的快递流向全国各地。
任务2中采用文本和条形图分析了物流流转情况，结果显示杭州，上海，惠州，焦作为主要流向城市，签收比例最高的则是阿里地区。
还有两个任务，下一次进行分析，今天的物流数据获取在帆软FineBi，实现物流的流向分析，以此实现物流行业大数据平台搭建。