物流環節的大數據分析并不僅僅止步于供應鏈網絡的管理，相關部門還可利用大數據分析來優化和設計更為合理的區域物流資源利用方案，即合理規劃物流。大數據技術能提供跨部門的綜合性物流信息，實現各種資源信息的共享。大數據物流系統包含物流數據采集、物流數據處理、物流數據分析以及決策數據輸出，隨著區域經濟協同發展理念的提出和應用，可在區域范圍內建立統一的多維數據，一方面可以更好地完成區域內物流大數據的統計，另一方面為區域物流合理規劃提供數據支撐。

（一）大數據預測區域經濟及物流需求

明確大數據時代區域經濟與區域物流的資源配置及協同 發展的關系，從更新區域經濟統計設備、提升對大數據的理解 和掌握能力、創新經濟統計方法和方式等方面強化大數據在區 域經濟統計中的應用水平十分必要。提升大數據的應用能力 可以有效地改善區域經濟統計工作的效率和準確性，從而準確 地預測出區域 經濟的運作特點及發展趨勢，明確其對物流資源 的需求。

（二）結合區域經濟發展整合物流資源

物流資源的區域合作與整合與地區的經濟發展趨勢和產 業結構特點密切相關，利用歷史數據、時效、覆蓋范圍等構建分 析模型，對地區內的倉儲、運輸、配送網絡進行優化布局。區域 物流的發展規劃依托區域內的產業結構的調整、發展趨勢，以 良好的物流區域布局為依托，為區域經濟的發展提供更多的保 障措施。

建立區域內統一、高質的可用物流數據：數據是技術的核心，要將大數據分析法應用到物流規劃領 域，首先需要有同一、整齊、高質的物流可用數據。如今，有越 來越多的物流數據可為物流分析所用，這些數據需要過濾、數 字化和結構化，以使它們能夠為終端使用者直接使用或進一步 分析，這需要確保物流數據的質量與標準化，加入數據源來描 述數據。

建立完善的大數據分析法體系：在一定區域內建立完善的大數據分析法體系需要經過至 少四個階段。首先是實現物流數據的結構化，要想有效地利用 物流數據，需要將所獲得的物流數據標準化、整合并存儲在數 據庫中。其次是實現數據的可用性，這需要將存儲在數據庫中 的物流數據提取出來進行整合，以使相關分析單位可用。第 三，是能夠利用基礎的分析法如定量分析法對物流數據的相關 性進行分析，來解釋已經發生了什么。第四，運用高級分析法 對物流發展趨勢進行預測，進而實現合理利用和規劃現有物流 資源。