在进行数据分析时遇到的难点归纳起来基本会有各种问题，本文提出四种仓储物流规划中核心的数据分析方法解决相关问题。无论是刚进入职场的物流从业者，还是“久经沙场”的物流管理或者规划人员，在面对纷繁复杂的物流数据进行分析的时候多多少少都会遇到瓶颈，甚至一筹莫展。其在进行数据分析时遇到的难点归纳起来基本会有以下几种情况：
       面对一个新的行业的时候不知道如何下手进行数据分析；不知道分析什么数据；不知道有哪些数据分析方法；数据分析不系统，无法提出系统性的优化建议与策略来说服领导或者客户；        针对以上难点问题，本文提出四种仓储物流规划中核心的数据分析方法解决相关问题，供参考。
       一、ABC分析方法——可用于解决仓储中的分类问题
难点概述：仓储中物料种类繁多，什么物料是需要重点管理的物料？这些物料需要放在什么位置可以减少重复的仓储作业，提高效率和资源利用率？
面对以上难点，可以采用ABC分析方法进行解决。ABC分类分析方法通过对物料的需求量和频次进行分析可以将重点物料划分出来进行重点关注。再通过对客户的需求量进行ABC分析，可以将重点客户划分出来，优先处理，或者采用供应链协同的方式调整物流计划，在可控的范围内提出更利于仓储作业的策略。
除此之外，还可以进一步采用ABC的复杂性分析方法，将物料分类和仓储系统仿真去结合，可以更加全面的展现出不同的物料分类对仓储各个环节的作业在作业效率和资源成本上带来了哪些不一样效果。        二、EIQ分析方法——可用于解决制定分拣作业方式问题
难点概述：仓储日常运营管理中每天需要接收无数的订单，同时这些订单也需要立即被处理。那么这些订单到底有什么样的特点？有没有可能利用订单的相关特征去对仓储作业稍作调整以提升仓储作业效率？
面对以上难点，可以采用EIQ分析方法进行解决。例如通过对每张订单中订购品项数量进行统计，得出数值，便可以为分拣策略的优化打下基础。其基本的应用思路在于：在对EIQ分析方法进行一般性应用时，可以统计出EN、EQ、IQ、IK等基础数据特征，从而对仓储中的订单物料的特征进行全面的观测。与此同时，所分析的指标再进行两两交叉分析，订单特征的表现会更加深入。
一方面EIQ分析方法可以结合上述ABC分类分析方法应用所得出的分类，进一步挖掘仓储作业的优化空间，例如应该采用摘果拣选还是采用播种拣选。另一方面，EIQ分析方法可以与仓储系统仿真结合，从而可以制定出更加精确的仓储策略，例如制定分拣策略中的批次等等。 难点概述：当仓库出现爆仓，无法存放更多的货物时，往往需要对仓库中的货物的库存进行控制，但采用什么样的方法可以站在仓储的角度向公司提出合理的库存或者库容策略？
面对以上难点，可以采用EOQ分析方法进行解决。EOQ是订货量（补货量）制定的其中一种方法，它的重要意义在于将仓储成本放到了模型中进行计算，从而增加了"仓库空间"这样一个限制性因素，以便综合评估补货量是否合理。再加上安全库存作为缺货风险的预警，使得仓储服务更加具有保障。
当然EOQ并非解决以上难点的唯一方法，还可以结合自身仓储在供应链中的特点进行方法的调整。        四、PCB分析方法——可用于解决选择合理仓储设备问题
难点概述：仓储作业中经常会出现包装的变化，从而增加仓储管理的难度。例如商品时入库的时候采用托盘进行包装，而出库时则需要采取箱或者盒的包装单元，在仓储作业中需要经常进行拆零作业、拆托作业，使得仓储中物料的包装或者存储单位不停的转换。如何通过数据分析来为应对以上情况提出更加合理的设备配置建议？
面对以上难点，可以采用EOQ分析方法进行解决。PCB分析方法是从存储单元的角度将物料进行了细分，每种物料入库时是什么物流单元，存储时是什么物流单元，分拣与出库时又是什么物流单元，借助该方法都可以一一对进行分析，并且将其物流单元的规格进行统计，再将其与作业量进行结合，从而成为仓储设备选配的重要支撑依据，还可带来存储单元的优化。
       除此之外，如果还需要更加细颗粒度对仓储物流产生的数据进行分析，还可以将PCB分析和ABC分析、EIQ分析进行交叉分析，从而细分出几十类以上的物料、订单或者客户所在仓储中的特征。