• Buradasın

    Lojistikte veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Lojistikte veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Veri Toplama: Nakliye süreçlerinden elde edilen veriler toplanır 12. Bu veriler arasında gönderici bilgileri, alıcı bilgileri, gönderi türü, teslimat süresi ve maliyet gibi bilgiler bulunabilir 1.
    2. Verileri Düzenleme: Toplanan veriler Excel gibi bir programa aktarılır ve uygun bir formata düzenlenir 1. Veriler hücrelere ayrılır ve başlıklar eklenir 1.
    3. Analiz Yapma: Veriler analiz edilir 1. Bu analiz, nakliye maliyetlerini, teslimat sürelerini ve taşıma rotalarını değerlendirmeyi içerebilir 1.
    4. Grafikler Oluşturma (Opsiyonel): Analiz sonuçlarını görselleştirmek için grafikler oluşturulabilir 1. Bu, verilerin daha kolay anlaşılmasına ve paylaşılmasına yardımcı olabilir 1.
    Veri analizi ayrıca aşağıdaki alanlarda da kullanılabilir:
    • Rota Optimizasyonu: Teslimat güzergahlarını analiz ederek yakıt tüketimini azaltmak ve teslimat sürelerini kısaltmak 34.
    • Envanter Yönetimi: Stok seviyelerini doğru bir şekilde tahmin etmek ve aşırı veya eksik stok durumlarını önlemek 34.
    • Tedarik Zinciri Yönetimi: Tedarikçileri değerlendirmek, envanter seviyelerini izlemek ve riskleri yönetmek 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. vidoport.com
        1
      2. pusatlojistik.com
        2
      3. alkanlarlogistics.com.tr
        3
      4. infoldia.com
        4
      5. tr.linkedin.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri analizi ve istatistik aynı şey mi?

    Veri analizi ve istatistik aynı şeyler değildir, ancak birbirleriyle ilişkilidirler. Veri analizi, toplanan verilerin anlamlı bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. İstatistik ise, veri analizinde kullanılan temel araçlardan biridir ve verilerin anlamlı bir şekilde yorumlanabilmesi için istatistiksel yöntemlerin uygulanmasını sağlar.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme kavramları birbiriyle ilişkili olsa da farklı anlamlar taşır: 1. Veri İşleme: Ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. 2. Veri Analizi: Veri işleme sürecinin bir aşaması olup, temizlenmiş ve dönüştürülmüş verilerin incelenmesi ve yorumlanmasıdır.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi istatistik yöntemleri kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı istatistik yöntemleri: Betimsel analiz (descriptive analysis). Çıkarımsal analiz (inferential analysis). Teşhis analizi (diagnostic analysis). Öngörücü analiz (predictive analysis). Regresyon analizi. Karar ağaçları. Kümeleme. Zaman serisi analizi. Ayrıca, metin analizi (text analysis) ve istatistiksel analiz gibi yöntemler de veri analizinde sıkça kullanılır.
    5 kaynak

    Lojistik analiz yöntemleri nelerdir?

    Lojistik analiz yöntemleri şunlardır: 1. Ana Performans Göstergeleri (KPI'lar): Zamanında teslimat oranı, stok devir hızı, taşıma maliyeti, sipariş hata oranı ve envanter doğruluğu gibi göstergeler kullanılarak lojistik süreçlerin etkinliği değerlendirilir. 2. Veri Toplama ve Analiz Yöntemleri: Otomasyon sistemleri, yazılım entegrasyonları ve veri analitiği araçları ile veriler anlık olarak toplanır ve detaylı analiz edilir. 3. Süreçlerin Optimizasyonu: Veri analizi sayesinde nakliye rotaları, envanter yönetimi ve yakıt tüketimi gibi unsurlar optimize edilir. 4. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Büyük veri analitiği ve yapay zeka, lojistik operasyonların daha verimli hale getirilmesi için kullanılır. 5. Raporlama: Operasyonel verilerin düzenli olarak raporlanması, yöneticilerin ve operasyon ekibinin süreçleri takip etmesini ve iyileştirmeler yapmasını sağlar.
    5 kaynak

    Veri Analizi için hangi formüller kullanılır?

    Veri analizi için Excel'de kullanılan bazı önemli formüller şunlardır: 1. Temel Hesaplama Formülleri: - TOPLA: Hücre aralığındaki tüm sayıları toplar. - ORTALAMA: Bir hücre aralığındaki sayıların ortalamasını alır. - MAKS/MİN: Hücre aralığındaki en yüksek ve en düşük değeri bulur. - SAY: Sayısal değer içeren hücrelerin sayısını verir. 2. Mantıksal Formüller: - EĞER: Belirli bir koşul doğruysa bir değer, yanlışsa başka bir değer döndürür. - VE/YADA: Birden fazla koşulu kontrol etmenizi sağlar. - EĞERHATA: Bir formülde hata oluşursa, belirli bir değeri döndürmenizi sağlar. 3. Veriye Erişim ve Arama Formülleri: - DÜŞEYARA: Belirli bir değeri arar ve aynı satırdaki başka bir hücreden değeri döndürür. - İNDİS ve KAÇINCI: Daha karmaşık arama işlemleri için kullanılır. 4. Tarih ve Saat Formülleri: - BUGÜN: Günün tarihini verir ve güncellenir. - ŞİMDİ: Günün tarihini ve saatini verir. 5. Gelişmiş Veri Analiz Formülleri: - ÇOKEĞER: Birden fazla koşul altında belirli değerleri toplar. - ÇARPIM: Hücrelerdeki sayıları çarpar, özellikle finansal hesaplamalar için kullanışlıdır.
    5 kaynak

    Lojistik performans analizi nedir?

    Lojistik performans analizi, bir ülkenin veya işletmenin lojistik yeteneklerini kapsamlı bir şekilde değerlendirerek, uluslararası arenada rekabet gücünü ortaya koyan bir süreçtir. Lojistik performans analizinde dikkate alınan bazı unsurlar: Gümrük işlemleri: Gümrük işlemlerinin hızı ve verimliliği. Altyapı: Ulaştırma ve iletişim altyapısının kalitesi. Uluslararası gönderiler: Uygun ve maliyetli uluslararası gönderi seçenekleri. Lojistik kalite ve yeterlilik: Lojistik sağlayıcıların uzmanlığı ve verimliliği. Takip ve izleme: Kargoların izlenebilirliği. Zamanında teslimat: Teslimatların güvenilirliği. Lojistik performans analizi, politika yapımı, uluslararası yatırım kararları, tedarik zinciri stratejileri ve sektörel trendlerin belirlenmesi gibi alanlarda kullanılır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri, çeşitli alanlarda kullanılarak önemli içgörüler elde edilmesini sağlar. İşte bazı örnekler: 1. E-ticaret: Satış miktarını, ortalama sipariş değerini veya en çok satılan ürün kategorilerini belirlemek için tanımlayıcı veri analizi kullanılır. 2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir. 3. İlaç Sektörü: Yeni bir ilacın etkinliğini test etmek için çıkarımsal veri analizi kullanılır ve klinik deney sonuçlarının daha geniş bir hasta popülasyonuna genelleştirilebilirliği değerlendirilir. 4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır. 5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar.
    5 kaynak