對于倉庫現(xiàn)場，數(shù)據(jù)分析只能使用一些基本的數(shù)學(xué)概念。

一方面，倉庫現(xiàn)場的整體流程模式比較簡單，倉庫工作人員對現(xiàn)場的具體情況有實際的了解，不必用復(fù)雜的方式表達(dá)。

另一方面，太深的數(shù)據(jù)抽象，結(jié)合現(xiàn)場情況也不一定容易理解。

因此，常見的倉庫字段數(shù)據(jù)描述主要分為三類:

描述數(shù)據(jù)的峰值，即最大值和最小值；

描述數(shù)據(jù)的中間值，包括平均值、加權(quán)平均值、眾數(shù)、中位數(shù)和分位數(shù)的概念；

為了描述數(shù)據(jù)的離散程度，通常有極差、平均差、標(biāo)準(zhǔn)差等。

峰值數(shù)據(jù)

對于現(xiàn)場操作，有些數(shù)據(jù)需要參考峰值。

比如一些季節(jié)性商品倉庫，一年之內(nèi)庫存波動很大，真正有庫存壓力的時候，就大規(guī)模囤貨。

按照平均指數(shù)或者特定時間的指數(shù)來分析這類倉是沒有意義的。按照平均庫存來準(zhǔn)備庫存空間的結(jié)果就是庫存在接近最大值的過程中逐漸崩塌。

對于非季節(jié)性倉庫，庫存壓力也應(yīng)參考最大庫存。當(dāng)然，在實際操作中，如果大規(guī)模的庫存只是短時間存放，比如只需要存放一天甚至一個晚上，一般不會對庫存空間造成很大的壓力，因為可以臨時占用場地上的臨時存儲或者過道空間。如果臨時存儲時間超過某個臨界點，可能會給現(xiàn)場操作帶來很大的麻煩。

所以一個很實用的指標(biāo)就是連續(xù)三天的平均庫存。比如一個月的平均庫存并不高，但是某個連續(xù)三天的平均庫存卻很高，說明這三天的庫存空間可能壓力很大，值得我們關(guān)注。

類似的例子還有運營數(shù)據(jù)，單看平均數(shù)據(jù)不一定意義大。需要識別和關(guān)注操作急劇增加或減少的一些情況。

運營數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)的區(qū)別在于它沒有臨界點的概念，短時間內(nèi)大量運營的集中一般會對站點造成比較大的影響，這也是我們盡量避免的。但是，操作量的集中也可以用一種靈活的方式來解決，比如預(yù)操作，即提前做好操作準(zhǔn)備或提前完成一些操作動作。

在實際分析中，我們關(guān)注的峰值都是一段時間內(nèi)的峰值，不一定是整體的最大值和最小值。比如一個月可能有一個最大的操作量，但是一周一天也有峰值。很多時候，峰值一般意味著一些不穩(wěn)定因素的存在，意味著未來可能成為瓶頸。所以需要重點關(guān)注，甚至在必要的時候提出一些調(diào)整措施或者備份方案。

最小值的應(yīng)用比較少見，一般應(yīng)用于資源的臨時調(diào)整。

例如，如果操作量在連續(xù)的時間段內(nèi)低于某個閾值，則可能會釋放一些操作資源來做一些其他工作。

二進(jìn)制中位數(shù)數(shù)據(jù)

平均值被廣泛使用。一方面，有些數(shù)據(jù)差異是沒有意義的?？梢酝ㄟ^平均值直接得到一個基本的代表數(shù)，再也不用關(guān)注個體數(shù)據(jù)的差異了。我們在提供平均值的同時，也可以讓別人快速獲得對某個事物的整體印象。

無論是庫存還是運營，當(dāng)我們覺得沒有必要做更細(xì)致的分析時，可能會直接用一個平均值作為代表。雖然這種想法有時很危險，但大多數(shù)時候可以省事。

另一方面，平均值也是個體數(shù)據(jù)在整體中位置的有效參考。一個人一天操作10單，并不代表他操作的快慢。如果知道團隊的平均操作量是5單，可能就有一個基本的判斷了。

加權(quán)平均值和平均值是一樣的，只是在具體操作上有一些區(qū)別。比如績效考核法，一般對一個人在不同方面的表現(xiàn)賦予不同的權(quán)重，最后得出一個加權(quán)平均值。在庫區(qū)評估中也可以采用加權(quán)平均法，從而將不同方面的結(jié)果轉(zhuǎn)化為一個綜合的代表性數(shù)據(jù)。

眾數(shù)是指在一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率最高的值，實際中用的不多，但眾數(shù)的思想無處不在。

mode的方便之處在于容易獲得，一般不受特殊情況的影響，可用于非數(shù)值型數(shù)據(jù)。

比如我們統(tǒng)計倉庫的損壞情況，可能會涉及到多個SKU的對比，但只集中在其中的一兩個。常見的表述是，倉庫現(xiàn)場80%的損壞發(fā)生在特定的SKU，這是被損壞的SKU的大多數(shù)，值得我們特別關(guān)注。

我們在對事物進(jìn)行分類，判斷需要重點關(guān)注的類別時，也是運用了mode的基本思想。比如我們判斷庫存中哪種商品最容易出現(xiàn)數(shù)量差異。這一類最容易產(chǎn)生差異的商品，本質(zhì)上就是mode的意思。

中位數(shù)和分位數(shù)其實是一個概念，中位數(shù)就是兩位數(shù)。

分位數(shù)的意思是這個數(shù)據(jù)的位置正好可以把這組數(shù)據(jù)分成不同的比例。比如一共10個數(shù)字按順序排列，第五個和第六個數(shù)字的平均值就是一個兩位數(shù)(中位數(shù))。從這個數(shù)據(jù)的上下兩面看，上有一半，下有一半，真實比例大于虧空。

我們在比較田間作業(yè)量時，經(jīng)常用到分位數(shù)的概念。

分位數(shù)的使用一般會給我們一個事物結(jié)構(gòu)相對具體的整體印象，比只使用平均數(shù)更清晰。分位數(shù)的使用在很多情況下也可以描述數(shù)據(jù)的集中程度。

三數(shù)據(jù)離散度

數(shù)據(jù)分散的程度有時很重要。比如同樣是揀貨操作。一個人平均每天操作20單，另一個人平均每天操作10單。排除訂單本身的不一致，這個差別有點大。需要現(xiàn)場跟蹤這兩個人的具體操作，看看是什么原因造成了這種差異。

一組數(shù)據(jù)，最大值減去最小值，就是極值差。一般來說，極值差越大，數(shù)據(jù)的離散度越大，意味著差異越大。

極端差異反映的是數(shù)據(jù)中最大的差異，有時可能不適用?；蛟S本質(zhì)是因為個人天賦。

平均值是指計算一組數(shù)據(jù)的平均值，將每個數(shù)據(jù)與平均值進(jìn)行比較，然后得到一個平均差。平均差異反映了一組數(shù)據(jù)的總體差異程度。就揀貨操作的例子來說，可以部分排除個別人才的影響，得到一個基本結(jié)論。

標(biāo)準(zhǔn)差和平均差的意思是一樣的，只是為了計算方便，處理了一些計算過程。對于現(xiàn)場一些簡單的數(shù)據(jù)，平均差可能用起來更直觀。