数据在物流领域中的重要性日渐突出，大数据分析为物流企业的发展提供了参考依据，还能够满足客户在物流服务方面的完善和变革。物流企业对大数据分析的应用体现在四个方面，分别是预测市场行情、物流中心的选址、配送线路的规划、商品存储的规划。

运用大数据分析技术，能使企业准确掌握消费者当下的市场需求，对市场行情的走向做出正确的预测，为企业进行产品存储和配送提供科学的依据；运用大数据分析物流中心选址问题时，需要考虑企业主营的商品、经营特征以及具体位置的交通便捷因素等，尽量减少企业运营的成本消耗；运用大数据分析技术进行配送线路规划时，需要分析商品的特点、所达到的标准、客户多样化的需求，对配送线路做好规划，提高物流企业的运作效率、降低配送环节的成本消耗；运用大数据分析中的关联模式获知不同商品之间的关联度，例如将哪几类商品集中放置便于分拣，进行商品存储位置的优化，对于商品数量多且出货频率高的物流企业，商品存储位置优化的重要性更加明显，能够提高仓库利用率、方便进行商品的搬运和分拣。

经过上面大数据分析技术在物流中的四大应用可以分析出，物流配送中心/中转站等物流站点的选址、配送线路规划对于物流企业的降本增效非常关键。利用数据分析技术和选址算法模型，对配送中心站点应该建设几个、应该选在什么位置，能满足所有客户点未来几年的市场需求量，同时站点的建设成本、运营成本、运输成本最小。一般来说，我们在算法模型计算时，更多的考虑可控费用，我们产品提供可供选择的测算方案，包括每个站点需要配备的车辆资源，方案内干线运输里程、终端运输里程，通过对不同车型运输费用的预估，测算出方案的变化成本，从而选择成本最小的站点测算方案。如下图所示：

站点优化步骤

物流网络全区域资源优化整合属于战略性、长期性规划工作，规划完成并且实施落地后，各站点的布局、各站点的仓储、分拣、运输能力得到了一定的调整，从而将物流网络中不合理的节点进行整合优化，提高物流网络日常的运行效率，在日常配送环节可以有效降低物流运营成本。