物流大数据平台-物流流向分析（二）
接上一讲用BI工具FineBI，实现物流BI大数据平台的搭建。针对物流行业平台搭建问题，可通过构建快通流向分析仪表板，选取关键指标进行可视化分析，分析的问题如表所示。
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分析主题 |
分析问题 |
分析指标 |
可选图表类型 |
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物流流向分析 |
物流的目的分析 |
流出城市，流入城市，发货件量 |
地图 |
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物流流转情况分析 |
流向城市，发货件量排名，发货占比排名 |
颜色表格/条形图 |
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地域分布情况分析 |
发货城市，收货城市，总件量，已签收，占比 |
分组表 |
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KPI分析 |
总签收件数，总发货件数，总签收占比 |
文本 |
[任务实施]
任务3 地域分布情况分析
如何从全局了解全国快建区成的具体情况，从而判断哪些城市在物流配送环节存在问题呢?
可通过制作快递流向明细表，将所需了解的内容呈现出来， 并对达标情况用不同形状予以标注，以达到直观显示的效果。
①在仪表板中单击“添加组件”，选择数据列表中的“流入城市”数据，转到操作界面。
②在“指标”区域中增加计算指标“比例”，其计算公式如图11所示。
③在“图表类型”中选择“明细表”，将“流出城市城市”“城市”“件数”“已签收”“比例”字段拖入到“数据”区域。为“流出城市城市”设置显示名为“发货城市”，为“城
市”设置显示名为“收货城市”，将“比例”的数值格式改为“百分比”。
④将“比例”拖入“表格属性”中的“形状”标记，并按图12所示进行设置，添加标题后，效果如图13所示。
任务4 物流流向分析仪表板
上述环节完成后，仪表板已基本生成。为使关键信息更醒目，可在仪表板上添加总发货件数、总签收件数、签收总占比等关键指标卡。这三个指标卡设置步骤相似，下面以总发货件数为例，阐述实现过程。
①在仪表板中单击“添加组件”，选择数据列表中的“快递流向数据”， 转到操作界面。在“图表属性”中设置“图表类型”为“文本”，将指标“件数(求和)”拖入“文本”标记，并编辑文本，如图14所示，生成如图15所示组件。
②按照以上步骤，依次创建总签收件数、签收总占比指标卡。
③进入仪表板，添加“文本”组件，并拖放到仪表板的最上方，编辑内容为:北京市XX快递流向分析。
④选择指标卡右侧的下拉菜单，单击“悬浮”，并拖放到“文本”组件右侧位置，适当调整各组件大小，即可生成仪表板。
总结
本可视化方案通过制作物流流向仪表板，直观显示了北京市某快递公司物流流向情况。
在任务1中采用流向地图分析了快递的目的地流向情况，结果显示该快递公司从北京发出的快递流向全国各地。
任务2中采用文本和条形图分析了物流流转情况，结果显示杭州、上海、 焦作为主要流向城市，签收比例最高的则是阿里地区。
任务3采用明细表从全局了解全国快递区域的具体情况，将所需了解的内容一一呈现出来，并对达标情况用不同形状予以标注，达到了直观显示的效果。结果显示发往娄底、伊春、拉萨、乌鲁木齐等市的快递签收比例相比其他地区较低。
任务4则将上述图表进行整合，并添加了关键指标卡，实现了任务8.1仪表板。从结果可知，该快递公司对发往西北地区的快递流转需要重点关注。
以上是用BI工具帆软FineBi实现的帆软BI大数据平台搭建，用物流行业仪表板的形式展现物流公司所需的信息，并以图表的形式展现出来，是物流分析中必不可少的流向地图的展现。
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