杨月

当前，大数据正在成为影响各行各业竞争能力和生存发展的无形之手，这对于航运业而言也不例外。在航运业整合的大格局之下，主要航运企业积累大量经营数据，动辄数百万行甚至上千万行的基础数据为日常数据分析工作带来极大挑战。基于数据安全考虑，航运企业往往只给予信息技术或相关部门直连数据库的权限，而一线业务部门的定制报表往往很难满足其在实际业务操作中的需求。与此同时，规模日益庞大的基础数据无法通过传统的Excel工具读取，这成为业务部门及时分析经营数据的一大障碍。鉴于此，引入可提供多维度数据图表分析途径的Tableau工具，以便为业务部门的日常数据分析提供更多可选方案。本文尝试使用Tableau Desktop分析某航运企业某航线2018年1―5月营收数据。与传统Excel相比，Tableau不仅能更快、更直观地列示箱量与收入的变动关系，而且有助于高效开展简单的聚类分析。

1 Tableau简介

Tableau Public 是 Tableau 公司开发的桌面系统中一款免费的数据可视化工具，可以实现数据的交互和可视化分析及仪表盘分析应用，在商业智能领域应用广泛。Tableau支持的数据源广泛，常见的有Excel表格、文本、JSON、统计文件等，也可以连接数据库服务器。Tableau具有用户界面友好、响应速度

快等优点，用户无须具备开发和编程基础，采用点击拖拽的方法即可生成图表；此外，Tableau 能够跟随思维轨迹快速切换视图，无须使用向导或编写程序，工作效率比现有的数据分析工具高出数倍。

2 Tableau在航运企业航线营收数据分析中的应用

2.1 数据环境

航运企业主体经营数据采用Oracle数据库形式储存，由信息技术部门形成定制报表供用户下载使用，主要航线经营数据基本按周更新。航运企业营收相关定制报表分为对照单周预算目标的完成情况报表和各维度的货流明细报表。基础数据取某张提单级别的货流明细报表，右连接集成多张尾表作为对该报表的补充。该航运企业2018年1―5月单周预算完成情况报表的数据量约为100 MB，而提单级明细数据量合计约3 GB。

2.2 分析目标

（1）出口输入输出端单周完成情况和历史完成情况。

（2）进口输入输出端单周完成情况和历史完成情况。

（3）跟踪单周进出口营收情况，若单周营收下降，迅速查找其下降原因。

（4）采用K-Means均值统计方法对航线客户进行简单的聚类分析，对照现有客户分类管理维度，发现并开发潜在客户。

（5）对航线区域经营进行简单的聚类分析，发现区域经营中的问题，并提示航线经营决策者。

2.3 可视化分析

2.3.1 航线进出口完成情况

预算完成情况报表的数据量约为100 MB，用Excel便可轻松读取并进行透视分析，但无法进行集成分析。在传统数据分析模式下，为了监控各个维度的完成情况，相关人员需要固定观察多达18个Excel透视表。相比之下，Tableau的仪表板功能可集成和同时显示多个相关工作表，以100%为界，完成率高于和低于该值的分别用红色和绿色显示进度条。同时，Tableau支持的数据下钻功能可以将某个字段进一步打开并显示下一层数据。与将零碎信息存放于多张数据透视表中的模式相比，Tableau的仪表板功能可以集成工作表并支持数据下钻，从而对航线进出口完成情况进行深度探究，具有更高实用价值。

2.3.2 跟踪航线单箱收入情况

当Tableau跟踪发现航线单周箱量或单箱收入变动幅度较大时，可以通过目的港箱量变动率以及客户和目的港两个维度的单箱收入分布，迅速查找到影响航线整体效益的货流及客户，以便采取应对措施。

2.3.3 聚类分析客户，为客户管理提供依据

Tableau内部集成的R插件可以对客户进行快速的聚类分析，例如，采用簡单的K-Means聚类分析方法对航线出口客户的单箱收入和单箱效益进行集群分析。单箱收入高的客户可以为航运企业带来更多现金流，而单箱效益高的客户可以为航运企业带来更高的实际效益。将客户分成4个集群，针对不同客户集群分别采取不同的销售策略。

（1）客户集群1：单箱收入和效益都处于中等偏低水平。针对该客户群的销售策略为，深入分析客户货运结构，跟踪和控制贡献值（效益）较低的非基本港货运。

（2）客户集群2：单箱收入和效益都较低，对航运企业的现金流和效益的贡献度都很小。针对该客户群的销售策略为，重点控制客户在旺季的舱位，以免其挤占舱位资源。

（3）客户集群3：单箱收入和效益都处于中等偏高水平。针对该客户群的销售策略为，分析客户货运结构，加大高贡献值货运开发力度。

（4）客户集群4：单箱收入和效益均较高。针对该客户群的销售策略为，重点保护客户在旺季的舱位，同时要求客服部门给予客户最高的响应级别。

2.3.4 聚类分析目的港，为航线经营决策提供依据

对目的港的单箱收入和单箱效益进行集群分析，将目的港分成4个集群，针对不同目的港集群分别采取不同经营策略。

（1）目的港集群1：单箱收入和效益都处于较低水平。针对该目的港集群的经营策略为，在维持服务的前提下采取精简策略，至少不应当再增加挂靠频次。

（2）目的港集群2：单箱收入和效益都处于中等偏低水平。针对该目的港集群的经营策略为，旺季适当压缩该区域的舱位供给。

（3）目的港集群3：单箱收入和效益都处于中等偏高水平。针对该目的港集群的经营策略为，关注该区域的市场份额，聚焦有市场潜力的区域进一步培育市场。

（4）目的港集群4：单箱收入和效益均较高。针对该目的港集群的经营策略为，保护该区域在旺季的舱位供给，结合货量判断是否进一步开发该区域市场以扩大实际收益。

3 结束语

航运企业的航线经营数据中蕴藏着巨大的信息量。借助高效的Tableau数据分析工具，航运企业在航线经营管理中可以按照“即时监控→发现箱量和效益下降的销售单位或货流→查找原因→及时采取调整措施→观测实施效果”这一思路，提升经营管理水平，达到事半功倍的效果。

（编辑：曹莉琼 收稿日期：2018-06-22）