# 基于streamlit开发的企业级物流数据分析平台
### 项目介绍
* #### 功能概述
* 零售数据分析:实时监控企业零售业务的发货路径、发货情况以及第三方物流配送情况等
* 干线补货数据分析:实时监控企业干线补货路径、基地覆盖仓库匹配度等
* 最优补货路径求解(**多商品运输问题运筹学模型**)
* 通过确定产品供需,求解出商品最优补货路径
* 根据已有补货数据,分析**各基地产能确定**条件下的补货优化空间
* #### 项目展望(解决企业物流优化问题)
* 为商品销售预测提供解决方案
* 为全局最优补货问题提供解决方案
* 为自动排车调度问题提供解决方案
* 企业物流数据可视化
* 模拟企业物流业务,实现最优调度测算
* #### 项目测试地址:www.lhwhahaha.cn
* #### 终端项目运行方式:
* pip install -r requirements.txt /下载依赖包
* streamlit run 主界面.py / 运行项目
### 软件架构
* python版本:3.9
* 核心web框架:Streamlit
* 核心依赖库:
* Pandas(结构数据操纵)
* Plotly(数据可视化)
* Pulp(运筹学模型求解)
* 服务器部署工具:Docker
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温馨提示
基于streamlit实现的企业物流分析平台,功能包括:1.零售数据分析,监控企业零售业务的发货路径、发货情况以及第三方物流配送情况;2.干线补货数据分析,实时监控企业干线补货路径、基地覆盖仓库匹配度;3.最优补货路径求解,求解出商品最优补货路径,分析各基地产能确定条件下的补货优化空间。
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Python企业物流数据分析平台.zip (34个子文件)
streamlit-wl-master
pages
数据配置.py 195B
3_最优补货求解.py 8KB
1_电商零售分析.py 2KB
4_最优排产求解.py 5KB
2_基地补货分析.py 3KB
5_物流费用测算.py 6KB
主界面.py 488B
LICENSE 1KB
utils
数据目录
计费用基础数据
仓库.csv 10KB
干线物流产品.csv 13KB
物流产品.csv 4.73MB
多商品运输问题测试.xlsx 2.91MB
基础数据
转仓分析用基础数据
仓库最优覆盖省.csv 496B
仓库基础信息.csv 63KB
零售分析用基础数据
零售仓库覆盖规则.csv 14KB
转仓数据
5月1日-5月5日转仓.csv 1.26MB
4月转仓创建维度.csv 12.92MB
3月转仓创建维度.csv 13.2MB
零售订单数据
审核维度4月1日-4月15日.csv 29.92MB
审核维度4月28日-5月5日.csv 20.22MB
审核维度4月16日-4月27日.csv 30.35MB
模型用基础数据
补货成本数据.csv 17KB
csvUtils.py 18KB
OPRModelUtil
opModelUtil.py 13KB
dataConfig.py 6KB
entity.py 44KB
drawer.py 6KB
Dockerfile 650B
.streamlit
config.toml 20B
requirements.txt 2KB
测试
最优排产问题测试.xlsx 17KB
test.py 480B
.gitignore 356B
README.md 1KB
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python慕遥
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