1、優化倉儲
減少庫存甚至零庫存一直是物流企業追求的目標，庫存意味著銷售收入減少、利潤減少，貨品積壓貶值，企業資源被無效占用。數據分析預測銷量后，依據銷量情況合理調整安全庫存，優化配送頻次，做到準時制生產。
2、優化路由規劃
平時我們在電子地圖上選定起點和終端，系統就會規劃出幾條推薦線路，有距離最短、時間最短、過路費最少、紅綠燈最少等，如預約某一時間出發，還會提示該時間歷史擁堵情況，車輛限行情況等。當只有一個起點和終端，確定某一時間出發時，我們會很容易選擇適合我們的路線。當作為物流調度，需要調派紛繁復雜的車輛裝、運、卸貨物時，如何保證效率最高，成本最低，這是一個難題，這需要計算機去模擬運行，借助計算機算法去實現，算法容易實現，但不會是最優，需要不斷優化算法，追求最優。
3、減少逆向物流
逆向物流通常是指退換貨、回收包裝等的物流行為，需要將貨物由客戶手中運回至發貨方或其指定地點。其中退換貨逆向物流是企業想盡力避免的，甚至有些價值低的物品，與逆向物流費用相比較，企業選擇放棄貨物不收回。數據分析退換貨原因，發現退換貨商品與銷售方、產品類型、促銷期等是否有相關性，找到問題癥結，制定針對性解決方案。
4、提高客戶服務水平
通過客戶投訴意見提取濃縮信息，使用因子分析或主成分分析方法探究投訴意見屬于運營管理中的哪類問題, 有針對性地制定整改措施 ， 改 進 服 務 水 平 ， 提 升 用 戶體驗。
5、實現精準預測
結合歷史數據及相關性數據，建立回歸，達到最佳擬合，最佳擬合狀態時，各觀測點距離擬合圖形用最小二乘法計算出的數值和最小。
6 、掌握客戶習慣，增強客戶粘性
擁有海量數據，使掌握客戶習慣成為可能，運量、貨品種類區域分布特點、時間分布特點、線路特點，不同維度的數據交織著一起，可以衍生出無數個細分領域，通過聚類分析，用戶畫像，針對性營銷。
7 、掌握上下游數據信息，提高市場掌控力
掌握海量上游甲方信息、下游終端信息，精準用戶畫像，可針對上下游客戶需求，提供個性化定制服務，實現主動配送，自動補貨，延伸市場廣度，使供應鏈一體化戰略成為可能。
8、引領新技術發展
射頻識別（R F I D ）及條碼、GPS或北斗導航定位系統、激光掃描設備等物聯網設備大量應用于車輛設備，針對海量數據分析問題及需求，倒逼技術革新。

http://m.jintingqj.cn/baike/1773.html 數據分析在物流行業如何應用