從各個物流環(huán)節(jié)如倉儲、運輸、配送等地方獲取數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是實時的位置信息，是歷史的操作記錄使用各種技術(shù)手段，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、GPS定位系統(tǒng)、條形碼掃描器等進行數(shù)據(jù)采集。

收集到的數(shù)據(jù)往往是雜亂無章的，進行預(yù)處理才能用于后續(xù)的分析。這包括去除重復(fù)項、填充缺失值、糾正錯誤數(shù)據(jù)等。這個階段可能會涉及到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將不同來源、格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)起來。

這是最核心的步，通過運用各種數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)，如描述性統(tǒng)計、預(yù)測性模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，挖掘出數(shù)據(jù)背后的信息和價值分析哪些線路的貨物量較大，哪些時間段的訂單較多，優(yōu)化我司的物流網(wǎng)絡(luò)和運營策略。

數(shù)據(jù)可視化將分析結(jié)果以圖表、儀表盤等形式呈現(xiàn)出來，使得非技術(shù)人員能理解和接受。這有助于我司更好地傳達信息，做出決策。

由于涉及大量的航線、港口、船舶等實體，因此地理信息系統(tǒng)（GIS）和網(wǎng)絡(luò)分析可能是重要的工具。天氣、潮汐等環(huán)境因素考慮進去。

可能更關(guān)注于銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)以及用戶反饋數(shù)據(jù)等，以此來調(diào)整生產(chǎn)計劃和市場策略。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行產(chǎn)品設(shè)計和創(chuàng)新。