物流規劃是一項系統、龐雜的工程，所涉及的學習內容也較為複雜和抽象。本文以數據分析作為物流規劃學習的一個切入點，通過介紹物流規劃中進行數據分析的原因、數據分析中數據的來源，並且以物流倉儲規劃中一種具體數據分析方法（EIQ）為例講解進行數據分析時的一些思路，希望物流從業者與物流學生能夠通過掌握具體的一些方法和思路來不斷積累自身關於物流規劃的相關知識和思維。
1、物流規劃中為什麼要進行數據分析？
物流規劃的核心在於物流資源的配置，而資源的配置方式需要通過數據分析得到支撐和規劃方向。
以倉儲規劃為例，其主要內容可以分為：倉儲中設施佈局、流程配置、人員配置、設備配置四個方面，這四個方面都有相對應的規劃分析方法。
例如，進行設施佈局時可以利用SLP法，進行流程的配置時，可以利用EIQ分析法對企業業務特徵進行分析，進而匹配相對應的流程，人員和設備的配置也都是根據相關的方法進行的。
與此同時，EIQ分析法是基於對數據進行分析進行，SLP分析也需要數據分析作為支持，所有企業運營所產生的數據中，有的數據可以直接幫助形成分析報告，也有的數據是作為仿真模擬的輸入，得出相應的特徵。總之，數據分析是進行物流規劃的基礎和切入點。
2、物流規劃中分析哪些數據？
從獲取方式上看，分析的數據可以分為來源於人工採集的數據、來自ERP的數據或來自TMS、WMS的數據，這些不同類型的數據都可以作為用來進行分析的數據。從邏輯上看，數據的來源可以根據流程進行分析，例如物流倉儲數據從流程上看，可以分為入庫數據、檢驗數據、出庫數據等等。
3、進行數據分析的思路——以EIQ分析為例
1、處理直接獲取的數據
在進行數據分析之前，我們必須先對能夠直接獲取的數據進行處理。我們所分析的數據中很多來源於企業的信息系統，例如：ERP、TMS、WMS、SPA等，不同的來源數據字段、格式、數據量都不同，而且數據的準確性也不能完全保證。
對於物流規劃來說，物流規劃需求的數據與能夠從企業信息系統中直接導出的數據存在區別，很多物流規劃所需要數據中的字段無法直接從原始數據中得到。從企業所獲取的原始數據需要進行一定的處理之後，才能為物流規劃的使用數據，例如要將企業信息系統中的入庫數據明細表中的部分字段刪選，部分字段需要根據企業實際運營特徵進行轉化後成為物流規劃所需要的入庫單。
2、掌握具體數據分析方法——以EIQ分析為例
EIQ 分析的主要內容是對訂單數據進行統計，並以圖形的方式表現出來，通過分析客戶訂單，從中得出訂單的特徵與物流活動的特徵，以此作為物流規劃設計的依據。而EIQ 分析，是利用“E”、“I”、“Q” 這三個關鍵要素來進行出貨特徵的分析，其中,E是指訂單;I是指品項;Q是指數量;同時可以加上N和K作為輔助分析的要素，N是指訂單行數，K是指頻次。
其中，EN 分析是針對每張訂單對應的訂單行數進行分析，也稱為每張訂單的訂貨品項 數量分析。EN 分析的總體目的在於找出店鋪的訂貨特徵,例如，這種特徵可以描述為: 在既定的訂貨模式下,店鋪是高頻率小量訂貨還是低頻率的大量訂貨。
EQ 分析是針對每張訂單的訂貨數量進行分析，EQ 分析的目的在於瞭解訂貨的數量情況，瞭解店鋪的需求特性。它對物流設計有如下具體作用:
一是有助於集貨區空間規劃通過 EQ 平均量，即每張訂單的平均出庫量可以幫助估算配送車輛需求與備貨區域空間需求。
二是有助於進行能力數據的預測通過 EQ 分析，可以瞭解店鋪的訂貨數量，區分哪些是大量銷售的暢銷物料、哪些是滯銷產品，以掌握店鋪對物料的需求特性。歷史 EQ 數據可作為銷售預測的重要參考，是預測未來物流流量的依據。
除此之外，還可以結合輔助分析要素I和K分析，IK 分析主要用於指定不同品項的存儲策略。IQ 分析針對每個物料的訂貨數量進行分析，以歸納出物料的需求特性。它對物流設計具體作用如：進行 IK 與 IQ 的交叉 ABC 分析，將 IK 與 IQ 交叉後可 以得到九種 ABC 分類的組合。
3、避免陷入數據過度分析
總體來說，數據分析是進行物流規劃的一種手段，但在進行數據分析的同時不能過分依賴數據，如果過於依賴數據容易陷入數字陷阱中。從技術手段上，首先將數據進行標準化，然後通過統計工具或者仿真工具，對數據進行可視化、擬合，找到其特徵，返回到業務層面，找出異常點或者問題點，幫助確定解決方案的方向，並且數據特徵出現後，需要多與客戶的業務人員進行溝通確認，避免被數據誤導。
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