物流环节的大数据分析并不仅仅止步于供应链网络的管理，相关部门还可利用大数据分析来优化和设计更为合理的区域物流资源利用方案，即合理规划物流。大数据技术能提供跨部门的综合性物流信息，实现各种资源信息的共享。大数据物流系统包含物流数据采集、物流数据处理、物流数据分析以及决策数据输出，随着区域经济协同发展理念的提出和应用，可在区域范围内建立统一的多维数据，一方面可以更好地完成区域内物流大数据的统计，另一方面为区域物流合理规划提供数据支撑。

（一）大数据预测区域经济及物流需求

明确大数据时代区域经济与区域物流的资源配置及协同 发展的关系，从更新区域经济统计设备、提升对大数据的理解 和掌握能力、创新经济统计方法和方式等方面强化大数据在区 域经济统计中的应用水平十分必要。提升大数据的应用能力 可以有效地改善区域经济统计工作的效率和准确性，从而准确 地预测出区域 经济的运作特点及发展趋势，明确其对物流资源 的需求。

（二）结合区域经济发展整合物流资源

物流资源的区域合作与整合与地区的经济发展趋势和产 业结构特点密切相关，利用历史数据、时效、覆盖范围等构建分 析模型，对地区内的仓储、运输、配送网络进行优化布局。区域 物流的发展规划依托区域内的产业结构的调整、发展趋势，以 良好的物流区域布局为依托，为区域经济的发展提供更多的保 障措施。

建立区域内统一、高质的可用物流数据：数据是技术的核心，要将大数据分析法应用到物流规划领 域，首先需要有同一、整齐、高质的物流可用数据。如今，有越 来越多的物流数据可为物流分析所用，这些数据需要过滤、数 字化和结构化，以使它们能够为终端使用者直接使用或进一步 分析，这需要确保物流数据的质量与标准化，加入数据源来描 述数据。

建立完善的大数据分析法体系：在一定区域内建立完善的大数据分析法体系需要经过至 少四个阶段。首先是实现物流数据的结构化，要想有效地利用 物流数据，需要将所获得的物流数据标准化、整合并存储在数 据库中。其次是实现数据的可用性，这需要将存储在数据库中 的物流数据提取出来进行整合，以使相关分析单位可用。第 三，是能够利用基础的分析法如定量分析法对物流数据的相关 性进行分析，来解释已经发生了什么。第四，运用高级分析法 对物流发展趋势进行预测，进而实现合理利用和规划现有物流 资源。