陈 昕,姜家乐

(1.辽宁工业大学 汽车与交通工程学院，辽宁 锦州 121001；2.上海海事大学 物流科学与工程研究院，上海 201306)

进入20 世纪80 年代以后，国际高教界普遍重视实践教学、强化应用型人才培养[1]。物流企业从管理、经营、操作的各个环节逐步实现全流程的数字化，数据贯穿整个物流业务，对数据处理与分析人才需求巨大。物流工程专业学生，需要从物流行业应用的角度培养，物流工程专业的《工程软件基础》课程基于物流数据，以物流职业需求为导向[2]，以应用能力培养为重点，改革以往以软件为主体，讲解软件使用的教学方法，以物流企业对数据处理分析的应用型人才需求为目标，基于顺丰与辽宁工业大学联合设立的物流实训中心和辽宁工业大学物流中心的物流数据，从产教融合角度切入，给物流工程专业的学生讲解工程软件基础，讲解excel数据录入，数据处理，数据分析，spss 进行数据统计，matlab 进行数值计算，提升学生应用软件进行数据处理与分析的能力[3]。

一、物流数据采集与录入

数据录入是工程软件进行数据处理的起点。学生从顺丰与辽宁工业大学联合设立的物流实训中心和辽宁工业大学物流中心等采集物流数据。辽宁工业大学物流中心是一个占地面积约为120平方米的物流服务场所，物流中心包括了申通、圆通、中通、百世汇通、韵达、京东和邮政快递。

该物流中心分别设有两个部门，一个发件部门，一个配送。采集的物流数据，在课程中结合学生自己获取的物流数据，利用公式与函数从已有数据表中进行查找输入，利用填充序列输入数据，行列转置输入，限定输入数据的长度以及显示提示和出错信息，错误数据剔除，缺失数据补充等内容。学生对自己采集的数据进行录入与整理，学习各种格式数据录入方法，讲解原始物流数据录入，录入技巧等[4]。

二、基于物流需求的数据处理与分析

结合物流企业对数据处理与分析人员需求，进行数据处理与分析教学。

物流业常常需要对数据进行分类汇总，特别是月底的统计汇总很重要，一方面财务要根据这些信息进行查账、核帐；另一方面就是为了分析业务运营情况，还有小公司会拿这些信息对员工进行绩效考察，利用数据分类汇总功能等进行数据管理教学。物流企业做业务分析，通过本月及过去的月份数据对比，可以明确知道营运曲线，这些数据对老总的决策有很重大数据支持功能。对物流数据分析，帮助物流企业及时准确收集和分析客户、市场、销售及整个企业内部的各种信息，对客户的行为及市场趋势进行有效分析，需要趋势预测，利用趋势线预测等图表教学。规划求解总运费最低等进行数据分析工具的应用教学。数据处理与分析教学示例如下。

（一）数据分类汇总教学

对某物流中心员工档案数据，进行分类汇总。

从数据表中统计出每个部门的平均工资和平均年龄；各部门的工资总额和奖金总额如表1。

表1 某物流中心员工档案

1.从数据表中统计出每个部门的平均工资和平均年龄。

按部门进行排序，见表2。单击要进行分类汇总区域的任一非空单元格，单击“数据”→“分类汇总”按钮，弹出图2 所示“分类汇总”对话框；“分类汇总”对话框设置：在“分类字段”选择“部门”，“汇总方式”选择“平均值”，“汇总方式”选择“年龄”和“工资”列为汇总项，见表3。

2.查看各部门的工资总额和奖金总额。在查看各部门的平均年龄和平均工资基础上，查看各部门的工资总额和奖金总额，对数据高级分类汇总[5]

上机步骤：

（1）单击第一次汇总表“分类汇总结果”的任一非空单元格，单击“数据”->“分类汇总”。

（2）再次设置“分类汇总”对话框，“分类字段”与第一次相同，设置为“部门”，汇总方式设置为“求和”，“选定汇总项”设置为“工资”和“奖金”。

（3）取消“替换当前分类汇总”复选框中的勾选。

表2 某物流中心员工档案 按部门排序

图2 部门计算平均工资，平均年龄的设置

图3 查看各部门的工资总额和奖金总额设置

表3 某物流中心员工档案 按部门计算平均工资，平均年龄的结果

经过上述分类汇总设置后，结果如图4。

图4 查看各部门的工资总额和奖金总额

学生根据2019 年5 月辽宁工业大学校园物流中心收货数据，进行物品分类汇总，选出几大类物品，分别为书籍文具、电子产品、食品、服饰以及化妆品，将其余的零散的小批量物品剔除，汇总表格如表4 所示。

表4 物品分类汇总

利用自己采集的物流数据进行分类汇总，学生能真实体验工程软件汇总功能的强大和用处。

（二）趋势线预测教学

趋势线以图形方式显示数据的发展趋势，根据实际数据预测未来数据，图5 是根据学生采集的物流数据绘制的折线图。由学生获取的数据学习趋势线预测，增强学习知识的实用性。

图5 物流数据折线图

（三）总运费最低规划求解工具教学

用规划求解工具，对不同发货点、收货点、运量和运价问题求解，如何运输，才能使得总运费最低。原始数据：发货点A1 和A2，有同种货物23 t和27 t，供应收货点B1、B2、B3，需要量为17 t、18 t 和15 t，由发货点到收货点的每t 运价如表5所示。

表5 运价数据

1.建立好工作表

B4/C4/D4/E2/E3/E4 的公式，这些是条件

B6：D7 是单价。

图6 原始数据工作表

先把这些公式和数据在表中建立好

B2： D3 是要求解的(也就是可变区域)。

然后定位 E4(也就是有计算总费用SUMPRODUCT 的单元)，见图6。

2.单击规划模型中的任一单元格，然后单击“数据”→“分析”→“规划求解”命令，弹出“规划求解参数”对话框。规划求解参数设置如图7。

他环视了一下出租屋，然后走了进来。往双人床看了看，又往桌上扫了两眼。我连忙跑到桌前，将上面一张纸条抓住，藏在手心里。

图7 规划求解参数设置

把所有数据放进去(<约束>：要点击{添加})，然后注意点击{选项}，在选项中勾选[非负]点确定回到规划求解窗口，最后点击[求解]就能得到结果。

设置目标单元格：$E$4

求最小值；

可变单元格：$B$2：$D$3

约束：

$B$4=17

$C$4=18

$D$4=15

$E$2=23

$E$3=27

图8 规划求解结果

3.进行规划求解。学生以解决物流配送问题的心态，完成数据汇总设置，界面及属性设置、规划求解运行得出总运费最低的结果见图8。让学生真切体会到规划求解在物流配送运费计算等实际问题上的作用，增强学习的兴趣，同时，遇到实际需要解决的问题，能够想到，会用规划求解方法。

三、应用能力培养

鼓励学生学以致用，利用所学。研究校园物流信息服务平台，组建创新团队入驻辽宁工业大学众创空间[6]。团队获得2018 年辽宁工业大学第三届大学生创业大赛二等奖。学生根据校园物流中心食品类产品收货数据，进行统计归类表如表6 所示。

表6 食品类产品收货数据

图9 食品类产品收货趋势图

将数据导入excel 做趋势分析，得到图9 的结果。从图中可以看出，无论是水果、零食还是饮品的收货数量都是呈现下降的趋势，分析产生这种情况的原因是学校慢慢开始进入假期的原因。另外，无论是哪一周，水果的数量都是呈绝对的优势。

接下来对水果进行进一步分类分析。统计分类结果如下表7 所示。

表7 水果类产品收货数据

从表中数据不难发现，学生喜欢网购的水果一般都比较小，另外，樱桃的收货数量一直是最多的，分析原因是6、7 月份正是樱桃成熟的季节。将数据导入到spss17.0，进行因子分析，如图10。

图10 因子分析

表8 水果类产品主成分值

从表8 水果类产品的分析结果得出樱桃的得分最高，结合前面的趋势分析，在6、7 月份，物流中心应将水果作为作为主要的囤货商品，其中主要囤樱桃。

四、结束语

以物流企业对数据处理与分析能力需求为培养目标，学生在校学会应用软件进行数据处理与分析技术。在教学中结合物流业务实际的数据处理技术，弥补了已有实训基地的不足，进而开拓了新的生产型实训场所，同时顺应物流业未来发展趋势。