• Buradasın

    Lojistikte veri analizi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Lojistikte veri analizi, operasyonel süreçlerden elde edilen verilerin toplanarak incelenmesi ve bu verilere dayalı stratejik kararların alınmasıdır 1.
    Lojistikte veri analizi yapılırken kullanılan bazı yöntemler:
    • Regresyon analizi 3. Değişkenler arasındaki ilişkileri tahmin etmek için kullanılır 3.
    • Monte Carlo simülasyonu 3. Rastgele değişkenlerin müdahalesi sonucunda kolayca tahmin edilemeyen süreçlerde kullanılır 3.
    • Faktör analizi 3. Büyük veri setlerini daha küçük parçalara ayırarak yönetmeyi ve analiz etmeyi kolaylaştırır 3.
    • Kohort analizi 3. Veri setlerindeki ortak amaçları tespit etmek için kullanılır 3.
    • Küme analizi 3. Olayları ve nesneleri sınıflandırarak verilerdeki yapıları ortaya çıkarır 3.
    • Zaman serisi analizi 3. Haftalık, aylık satış rakamları ve eğilimleri belirlemek için kullanılır 3.
    • Duygu analizi 3. Müşterilerin marka, ürün veya hizmet hakkındaki duygularını anlamak için kullanılır 3.
    Veri analizi, lojistikte performans iyileştirme, tedarik zinciri optimizasyonu, müşteri memnuniyeti, maliyet optimizasyonu, risk yönetimi, trend ve fırsat analizi ve çevresel sürdürülebilirlik gibi alanlarda kullanılır 145.
    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 için hangi formüller kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı formüller: VE (AND) ve YA DA (OR) formülleri. TOPLA (SUM) formülü. ÇARPIM (PRODUCT) formülü. EĞER (IF) formülü. DÜŞEYARA (VLOOKUP) formülü. ORTALAMA (AVERAGE) formülü. MEDYAN (MEDIAN) formülü. SUMIFS ve COUNTIFS fonksiyonları. IFS fonksiyonu. Daha fazla formül ve fonksiyon için vidoport.com ve linkedin.com gibi kaynaklar ziyaret edilebilir.
    5 kaynak

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki fark nedir?

    Veri analizi ve veri işleme arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Veri analizi, verilerin anlamını çıkarma sürecidir ve verileri grafikler, tablolar veya diğer görsel öğeler aracılığıyla görselleştirme, veriler arasında ilişkileri bulma ve trendleri izleme gibi işlemleri içerir. Veri işleme, verilerin anlaşılır ve erişilebilir bir şekilde çerçevelenmesini sağlayarak organizasyon, yapılandırma ve sunum yönlerini vurgular. Kapsam: Veri analizi, veri işlemenin bir alt kümesidir ve daha derinlemesine bir inceleme gerektirir. Veri işleme, verilerin dönüştürülmesi ve yapılandırılması sürecini kapsar. Kullanım: Veri analizi, doğru yorumlamayla gelecekteki stratejiler ve kararlar için değerli bilgiler sağlar. Veri işleme, verilerin sadece anlaşılır hale getirilmesini hedefler. Özetle, veri analizi daha kapsamlı ve derinlemesine bir süreç iken, veri işleme verilerin daha erişilebilir hale getirilmesi için yapılan daha temel bir işlemdir.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örneklerinden bazıları şunlardır: Bir şirket için çevrim içi varlığını geliştirme. Yerel bir kahve dükkanında müşterilere daha iyi hizmet sunma. Borsa analizi. Çalışan performansı değerlendirmesi. Müşteri geri bildirim değerlendirmesi.
    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

    Veri analizi ve istatistik aynı şey mi?

    Veri analizi ve istatistik aynı şey değildir, ancak aralarında benzerlikler ve farklılıklar bulunmaktadır. İstatistik, veri analizinde kullanılan temel araçlardan biridir ve verilerin anlamlı bir şekilde yorumlanabilmesi için kullanılır. Benzerlikler: Her iki alan da veriden öğrenme, verinin bilgiye dönüştürülmesi, veriyi analiz etme, belirsizlikleri ortadan kaldırma ve olayı etkileyen faktörleri belirleme amaçlarını taşır. Farklılıklar: İstatistik, veri madenciliğinin bir alt dalı veya parçası değildir; temelinde istatistiğe dayanan birçok veri madenciliği yöntemi olsa da, veri madenciliği istatistikleri kapsayan daha geniş bir alandır. İstatistiksel analizlerde genellikle önceden bir hipotez bulunurken, veri madenciliğinde analizden önce tanımlanmış bir hipotezin varlığından söz edilemez. İstatistiksel yöntemler, büyük veri setleri karşısında yetersiz kalabilirken, veri madenciliği yöntemleri büyük veri setlerinin analizinde kullanılır.
    5 kaynak

    Lojistik analiz yöntemleri nelerdir?

    Lojistik analiz yöntemleri şunlardır: Veri Analizi ve Raporlama. İş Örneklemesi. Zaman Etüdü. Gri İlişkisel Analiz. Veri Zarflama Analizi (VZA). Ayrıca, lojistik destek analizi (LDA) ve entegre lojistik destek (ELD) gibi analizler de lojistik sektöründe kullanılan yöntemler arasındadır.
    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