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1、分析背景

作为物流分析的一部分，物流流向分析自然是不可或缺的.

1.1某个城市的总签收件数、总发货件数、总签收占比分别是多少？

1.地域分布方面，有哪些物流流线，对应的物流流量分别是多少？流向TOP10的城市分别是哪些？

、问题解决分析思路

.1整合相关物流系统的运输数据，将不同系统、不同数据库中数据整合。

.通过图表加明细数据，合理布局引导，构建仪表板进行统一展现。

、数据准备

平台已提供数据“快递流向数据”，如下：

4、数据分析4.1加载数据

进入数据源页面，上传或加载“快递流向数据”。

点击“切换到智能模式”，选择“物流流向数据”全部字段，执行。

点击“+”，添加步骤“新增列”，新增列名“签收率”，公式“已签收/件数”，确定。

执行新增列。

点击下一步，将字段“流出城市”、“流向城市”可视化类型都设置为地理城市。点击保存。

4.总件量和已签收量

进入数据可视化界面，新建图表。选择数据视图“物流流向数据”，将“件数”拖入指标，选择翻牌器。设置“件量”格式设置为数值，小数位“0”。切换样式，输入主题配置后缀“件”。输入名称“流向总件数”，保存。

同上操作。新建图表。选择数据视图“物流流向数据”，将“已签收”拖入指标，选择翻牌器。设置“已签收”格式设置为数值，小数位“0”。切换样式，输入主题配置后缀“件”。输入名称“流向已签收”，保存。

4.快递流向地域分布

新建图表。选择数据视图“物流流向数据”，将“流出城市”、“流入城市”拖入维度，“件数”拖入指标，选择双桑基图。设置“件数”排序为降序。名称输入“快递流向分布”，保存。

新建图表。选择数据视图“物流流向数据”，将“流出城市”、“流向城市”拖入维度，“件数”拖入指标，选择地图。切换到样式，类型选择“飞行图”，标记选择“箭头形”。名称输入“快递流向地图”，保存。

4.4快递签收率对比

新建图表。选择数据视图“物流流向数据”，将“流向城市”拖入维度，“件数”、“签收率”拖入指标，选择双Y轴图。将签收率拖入右Y轴。设置“签收率”格式为百分比。切换样式，左Y轴设置成柱状图，右Y轴设置成折线图，y轴刻度条设置为4。名称输入“快递签收率对比”，保存。

4.5快递流向明细

新建图表。选择数据视图“物流流向数据”，将“快递线路”、“流向城市”拖入维度，“件数”、“已签收”、“签收率”拖入指标，设置“签收率”格式为百分比，“件数”排序为降序。名称输入“快递流向明细”，保存。

4.6制作仪表盘

进入可视化应用，创建“物流快递流向数据分析”数据门户。

创建“物流快递时效数据分析”仪表盘。

添加所有物流快递时效数据分析图表。

移动并调整图表位置及大小。

5、分析总结

1）北京发出快递，发件量流向城市前五为：杭州、上海、焦作、盐城、海口。

）发货量及签收率双Y轴图，对比分析各省份发货量和签收率，并按照签收率降序排序，可见阿里地区、梧州、揭阳、贵阳、九江签收率高。宿迁、伊村、金昌、十堰、宝鸡、鞍山签收率低。特别是宿迁发件量高，签收率低，需重点观察。

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