大数据物流与管理是干什么的

大数据物流与管理是一门结合了信息技术、数据科学和物流管理的专业。它主要研究如何通过收集、处理和分析大量的物流数据，来优化物流过程、提高效率、降低成本，并为客户提供更好的服务。

大数据物流与管理的主要任务包括：

1. 数据采集与处理：通过对各种物流数据的采集，如运输数据、仓储数据、订单数据等，进行清洗、整合和存储，为后续的分析提供基础。

2. 数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对物流数据进行深度挖掘，发现潜在的规律和趋势，为决策提供支持。例如，通过对运输路线的优化，可以降低运输成本；通过对仓储布局的优化，可以提高仓储效率。

3. 预测与优化：基于历史数据和实时数据，运用机器学习、人工智能等方法，对物流过程进行预测和优化。例如，通过对需求预测，可以合理安排库存，避免缺货或过剩；通过对运输路径的优化，可以降低运输成本，提高运输效率。

4. 客户服务与满意度提升：通过对客户订单、投诉等信息的分析，了解客户需求，提供个性化的服务，提高客户满意度。例如，通过对退货率的分析，可以找出问题原因，改进产品或服务。

5. 供应链协同：通过物联网、云计算等技术，实现供应链各环节的信息共享，提高供应链的协同效率。例如，通过对供应商的生产进度、库存情况等信息的实时监控，可以及时调整采购计划，保证生产供应。

6. 风险管理：通过对物流过程中的各种风险因素进行分析，如运输延误、货物损坏、价格波动等，制定相应的风险应对策略，降低风险损失。

大数据物流与管理的主要应用领域包括：

1. 电子商务：通过对电商平台的物流数据进行分析，优化物流配送，提高客户满意度。

2. 制造业：通过对制造业企业的生产、仓储、销售等数据进行分析，优化生产流程，提高生产效率。

3. 交通运输：通过对交通流量、路况、天气等数据的分析，优化交通规划，提高运输效率。

4. 农业：通过对农业生产、销售等数据的分析，优化种植结构，提高农产品产量和质量。

5. 公共事业：通过对公共服务数据的分析，提高公共服务的效率和质量。

总之，大数据物流与管理是一门新兴的交叉学科，它通过大数据技术，实现了物流过程的智能化、信息化和自动化，为物流行业的发展提供了强大的技术支持。