楊月

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)正在成為影響各行各業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力和生存發(fā)展的無(wú)形之手，這對(duì)于航運(yùn)業(yè)而言也不例外。在航運(yùn)業(yè)整合的大格局之下，主要航運(yùn)企業(yè)積累大量經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，動(dòng)輒數(shù)百萬(wàn)行甚至上千萬(wàn)行的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為日常數(shù)據(jù)分析工作帶來(lái)極大挑戰(zhàn)?；跀?shù)據(jù)安全考慮，航運(yùn)企業(yè)往往只給予信息技術(shù)或相關(guān)部門直連數(shù)據(jù)庫(kù)的權(quán)限，而一線業(yè)務(wù)部門的定制報(bào)表往往很難滿足其在實(shí)際業(yè)務(wù)操作中的需求。與此同時(shí)，規(guī)模日益龐大的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)的Excel工具讀取，這成為業(yè)務(wù)部門及時(shí)分析經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的一大障礙。鑒于此，引入可提供多維度數(shù)據(jù)圖表分析途徑的Tableau工具，以便為業(yè)務(wù)部門的日常數(shù)據(jù)分析提供更多可選方案。本文嘗試使用Tableau Desktop分析某航運(yùn)企業(yè)某航線2018年1―5月?tīng)I(yíng)收數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)Excel相比，Tableau不僅能更快、更直觀地列示箱量與收入的變動(dòng)關(guān)系，而且有助于高效開展簡(jiǎn)單的聚類分析。

1 Tableau簡(jiǎn)介

Tableau Public 是 Tableau 公司開發(fā)的桌面系統(tǒng)中一款免費(fèi)的數(shù)據(jù)可視化工具，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互和可視化分析及儀表盤分析應(yīng)用，在商業(yè)智能領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。Tableau支持的數(shù)據(jù)源廣泛，常見(jiàn)的有Excel表格、文本、JSON、統(tǒng)計(jì)文件等，也可以連接數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。Tableau具有用戶界面友好、響應(yīng)速度

快等優(yōu)點(diǎn)，用戶無(wú)須具備開發(fā)和編程基礎(chǔ)，采用點(diǎn)擊拖拽的方法即可生成圖表；此外，Tableau 能夠跟隨思維軌跡快速切換視圖，無(wú)須使用向?qū)Щ蚓帉懗绦颍ぷ餍时痊F(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析工具高出數(shù)倍。

2 Tableau在航運(yùn)企業(yè)航線營(yíng)收數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)環(huán)境

航運(yùn)企業(yè)主體經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)采用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)形式儲(chǔ)存，由信息技術(shù)部門形成定制報(bào)表供用戶下載使用，主要航線經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)基本按周更新。航運(yùn)企業(yè)營(yíng)收相關(guān)定制報(bào)表分為對(duì)照單周預(yù)算目標(biāo)的完成情況報(bào)表和各維度的貨流明細(xì)報(bào)表?；A(chǔ)數(shù)據(jù)取某張?zhí)釂渭?jí)別的貨流明細(xì)報(bào)表，右連接集成多張尾表作為對(duì)該報(bào)表的補(bǔ)充。該航運(yùn)企業(yè)2018年1―5月單周預(yù)算完成情況報(bào)表的數(shù)據(jù)量約為100 MB，而提單級(jí)明細(xì)數(shù)據(jù)量合計(jì)約3 GB。

2.2 分析目標(biāo)

（1）出口輸入輸出端單周完成情況和歷史完成情況。

（2）進(jìn)口輸入輸出端單周完成情況和歷史完成情況。

（3）跟蹤單周進(jìn)出口營(yíng)收情況，若單周營(yíng)收下降，迅速查找其下降原因。

（4）采用K-Means均值統(tǒng)計(jì)方法對(duì)航線客戶進(jìn)行簡(jiǎn)單的聚類分析，對(duì)照現(xiàn)有客戶分類管理維度，發(fā)現(xiàn)并開發(fā)潛在客戶。

（5）對(duì)航線區(qū)域經(jīng)營(yíng)進(jìn)行簡(jiǎn)單的聚類分析，發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)營(yíng)中的問(wèn)題，并提示航線經(jīng)營(yíng)決策者。

2.3 可視化分析

2.3.1 航線進(jìn)出口完成情況

預(yù)算完成情況報(bào)表的數(shù)據(jù)量約為100 MB，用Excel便可輕松讀取并進(jìn)行透視分析，但無(wú)法進(jìn)行集成分析。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模式下，為了監(jiān)控各個(gè)維度的完成情況，相關(guān)人員需要固定觀察多達(dá)18個(gè)Excel透視表。相比之下，Tableau的儀表板功能可集成和同時(shí)顯示多個(gè)相關(guān)工作表，以100%為界，完成率高于和低于該值的分別用紅色和綠色顯示進(jìn)度條。同時(shí)，Tableau支持的數(shù)據(jù)下鉆功能可以將某個(gè)字段進(jìn)一步打開并顯示下一層數(shù)據(jù)。與將零碎信息存放于多張數(shù)據(jù)透視表中的模式相比，Tableau的儀表板功能可以集成工作表并支持?jǐn)?shù)據(jù)下鉆，從而對(duì)航線進(jìn)出口完成情況進(jìn)行深度探究，具有更高實(shí)用價(jià)值。

2.3.2 跟蹤航線單箱收入情況

當(dāng)Tableau跟蹤發(fā)現(xiàn)航線單周箱量或單箱收入變動(dòng)幅度較大時(shí)，可以通過(guò)目的港箱量變動(dòng)率以及客戶和目的港兩個(gè)維度的單箱收入分布，迅速查找到影響航線整體效益的貨流及客戶，以便采取應(yīng)對(duì)措施。

2.3.3 聚類分析客戶，為客戶管理提供依據(jù)

Tableau內(nèi)部集成的R插件可以對(duì)客戶進(jìn)行快速的聚類分析，例如，采用簡(jiǎn)單的K-Means聚類分析方法對(duì)航線出口客戶的單箱收入和單箱效益進(jìn)行集群分析。單箱收入高的客戶可以為航運(yùn)企業(yè)帶來(lái)更多現(xiàn)金流，而單箱效益高的客戶可以為航運(yùn)企業(yè)帶來(lái)更高的實(shí)際效益。將客戶分成4個(gè)集群，針對(duì)不同客戶集群分別采取不同的銷售策略。

（1）客戶集群1：?jiǎn)蜗涫杖牒托б娑继幱谥械绕退?。針?duì)該客戶群的銷售策略為，深入分析客戶貨運(yùn)結(jié)構(gòu)，跟蹤和控制貢獻(xiàn)值（效益）較低的非基本港貨運(yùn)。

（2）客戶集群2：?jiǎn)蜗涫杖牒托б娑驾^低，對(duì)航運(yùn)企業(yè)的現(xiàn)金流和效益的貢獻(xiàn)度都很小。針對(duì)該客戶群的銷售策略為，重點(diǎn)控制客戶在旺季的艙位，以免其擠占艙位資源。

（3）客戶集群3：?jiǎn)蜗涫杖牒托б娑继幱谥械绕咚?。針?duì)該客戶群的銷售策略為，分析客戶貨運(yùn)結(jié)構(gòu)，加大高貢獻(xiàn)值貨運(yùn)開發(fā)力度。

（4）客戶集群4：?jiǎn)蜗涫杖牒托б婢^高。針對(duì)該客戶群的銷售策略為，重點(diǎn)保護(hù)客戶在旺季的艙位，同時(shí)要求客服部門給予客戶最高的響應(yīng)級(jí)別。

2.3.4 聚類分析目的港，為航線經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù)

對(duì)目的港的單箱收入和單箱效益進(jìn)行集群分析，將目的港分成4個(gè)集群，針對(duì)不同目的港集群分別采取不同經(jīng)營(yíng)策略。

（1）目的港集群1：?jiǎn)蜗涫杖牒托б娑继幱谳^低水平。針對(duì)該目的港集群的經(jīng)營(yíng)策略為，在維持服務(wù)的前提下采取精簡(jiǎn)策略，至少不應(yīng)當(dāng)再增加掛靠頻次。

（2）目的港集群2：?jiǎn)蜗涫杖牒托б娑继幱谥械绕退健ａ槍?duì)該目的港集群的經(jīng)營(yíng)策略為，旺季適當(dāng)壓縮該區(qū)域的艙位供給。

（3）目的港集群3：?jiǎn)蜗涫杖牒托б娑继幱谥械绕咚?。針?duì)該目的港集群的經(jīng)營(yíng)策略為，關(guān)注該區(qū)域的市場(chǎng)份額，聚焦有市場(chǎng)潛力的區(qū)域進(jìn)一步培育市場(chǎng)。

（4）目的港集群4：?jiǎn)蜗涫杖牒托б婢^高。針對(duì)該目的港集群的經(jīng)營(yíng)策略為，保護(hù)該區(qū)域在旺季的艙位供給，結(jié)合貨量判斷是否進(jìn)一步開發(fā)該區(qū)域市場(chǎng)以擴(kuò)大實(shí)際收益。

3 結(jié)束語(yǔ)

航運(yùn)企業(yè)的航線經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著巨大的信息量。借助高效的Tableau數(shù)據(jù)分析工具，航運(yùn)企業(yè)在航線經(jīng)營(yíng)管理中可以按照“即時(shí)監(jiān)控→發(fā)現(xiàn)箱量和效益下降的銷售單位或貨流→查找原因→及時(shí)采取調(diào)整措施→觀測(cè)實(shí)施效果”這一思路，提升經(jīng)營(yíng)管理水平，達(dá)到事半功倍的效果。

（編輯：曹莉瓊 收稿日期：2018-06-22）