數據分析在運輸公司成本控制中的應用價值

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.15.014

[中圖分類號］F275 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）15-0044-04

0 引言

改革開放四十多年來，中國共產黨帶領中國經濟經受住了世界經濟浪潮的洗禮，在曲折中奮勇前進[]。隨著運輸行業的快速發展，成本控制和降本增效成為運輸公司提高競爭力的關鍵環節。相較于傳統的成本控制方法，現代運輸公司需要基于更全面、豐富、準確的數據積累做出管理決策，而數據分析技術的發展與應用為運輸公司的成本控制提供了新的思路。本文旨在探討數據分析在運輸公司成本控制中的應用價值，基于數據采集、數據分析和數據可視化等，針對運輸公司當前在實際應用中面臨的挑戰，為運輸公司在成本控制方面提供更為科學、高效、精準的應用策略，進而提升企業的經營效益和社會競爭力。

1數據分析在運輸公司成本控制中的應用原理

1.1數據采集：全面整合運營數據交通運輸領域的數據來源包括道路、橋梁、鐵路、港口等各類交通基礎設施傳感器所采集的數據，如車流量、車速、貨物運輸量、運輸工具的運行狀態等。運輸公司的成本控制需要大量的數據支撐，首先要完成交通運輸各個領域的數據采集，如道路情況、港口倉庫情況、車流量等；其次，要完成企業內部的車輛運行數據采集，如行駛里程、油耗、維修記錄等；再次，要完成企業各部門之間的管理數據采集，如技術工種、工作效率、員工薪資等；最后要完成倉庫或碼頭的貨品管理數據采集，如物流信息、出入庫信息、到貨時間等。在運輸公司的成本控制中，只有全面掌握各個環節的運營數據，才能將物聯網、GPS、傳感器等先進技術運用于企業管理，實現數據的實時采集和集中管理，為運輸公司的成本控制提供精準全面的數據分析。

1.2數據分析技術：深度挖掘數據價值

數據分析技術是實現數據價值的關鍵。使用數據挖掘技術可以發現交通數據中隱藏的模式和關系，例如挖掘不同運輸線路的貨物流量與季節、經濟發展指標之間的關聯，為運輸資源的優化配置提供依據。數據分析技術主要運用統計學方法、機器學習算法和人工智能技術對大量的采集數據進行深度分析，利用算法機制識別出成本控制的關鍵因素。數據分析技術可以通過時間序列分析的方式預測運輸車的燃料消耗趨勢，利用聚類分析的方式幫助運輸車規劃最優路線，利用數據模塊的關聯規則發掘車輛維護與維修中的潛在風險，幫助運輸公司降本增效。此外，使用數據分析技術可以實現對運輸公司的成本效益、潛在風險、運營趨勢等重要環節的監控，為決策者提供不同維度的成本控制策略。通過精心設計的物流策略和運輸方案，企業能夠大幅削減運輸過程中的時間和金錢成本[2]。

1.3數據可視化：直觀呈現分析結果

數據可視化可以將數據分析的復雜結果轉化為易于理解的圖形、圖表或儀表盤的形式。數據可視化可以幫助運輸公司管理層快速掌握企業運營情況，了解成本控制的效率與進展。決策者通過數據可視化技術提供的圖表可以更直觀地了解企業成本變化趨勢、關鍵績效指標（KPIs）對比、異常事件預警等信息，快速識別運輸管理中的問題，及時做出管理策略調整。另外，數據可視化還能支撐動態交互功能，支持決策者從多維度進行數據分析，為運輸企業的精細化管理和成本控制的持續優化提供長久支撐。

2 數據分析在運輸公司成本控制應用中面臨的挑戰

2.1數據質量與安全問題干擾決策管理

數據質量與安全問題是運輸公司應用數據分析技術進行成本控制面臨的重要挑戰。交通運輸領域的數據量龐大且來源復雜，包括道路車流量，進出庫記錄，第三方物流平臺、ERP系統、車輛傳感器的數據、車輛保養及維修記錄等，這些數據的質量直接關系到分析結果的準確性和可靠性。一方面，運輸公司在成本控制中對數據分析技術的應用往往忽略數據格式、數據精度和數據鏈的完整性，導致數據質量存在缺失、錯誤、重復、不一致等問題，從而影響數據分析的準確性和可靠性。另一方面，數據安全也深刻影響運輸公司的客戶關系和經營發展，但部分運輸公司受技術能力、企業規模、資金短缺等因素的影響，缺乏對公司的數據分析系統的安全防護，極易受黑客攻擊、數據泄露等風險的干擾，甚至可能引發法律糾紛，嚴重損害公司的聲譽和效益。

2.2數據分析算法滯后于運輸公司業務發展

在信息化時代，現代運輸行業市場競爭愈發激烈，多樣化的客戶需求對運輸公司的業務管理提出了更大的挑戰，也對數據分析算法提出了更高要求。然而，由于運輸公司缺乏信息化技術自主研發能力，公司所采用的數據分析算法往往滯后于運輸公司的業務發展速度，部分算法的可解釋性較差，難以讓決策者直觀理解模型的決策過程和依據，無法發揮其在管理決策中的價值。同時，隨著人工智能、大數據、物聯網等前沿技術的不斷更新，各類新型場景需要數據分析技術不斷創新升級。例如，基于圖像識別的車輛狀態監測、基于深度學習的運輸需求預測、基于數據鏈的倉儲貨品溯源、基于機器學習的運輸車輛風險評估等。大部分運輸公司在實際業務場景中受到數據分析算法滯后的干擾，導致數據分析結果與實際情況不符，讓決策者對數據分析給出的成本控制策略缺乏信心，影響公司的可持續發展。

2.3數據孤島現象難以實現數據共享和整合

數據孤島是指系統平臺之間或企業內不同部門之間數據無法有效流通和共享的現象。交通運輸行業涉及交通管理部門、運輸企業、物流企業、互聯網平臺等多個部門和企業，這些主體之間的數據相互獨立，形成了數據孤島，使得數據無法在行業內實現有效的共享和流通，限制大數據分析的全面性和深度[3]。當前，運輸公司的數據分析存在大量歷史遺留問題，加之受業務壁壘或技術限制的影響，公司內部的數據孤島問題尤為突出。數據孤島不僅限制了數據分析的廣度和深度，還影響了成本控制策略的協同實施。同時，數據孤島還可能導致數據被不同部門重復錄人，造成公司資源浪費和信息不一致等問題，進一步增加了企業的管理成本。

2.4人才短缺與技術守舊阻礙系統創新

隨著數據分析技術在運輸公司的普遍應用，行業人才短缺和技術守舊成為公司面臨的重大挑戰。一方面，大數據、人工智能、機器學習、區塊鏈等領域的專業技能人才供不應求，造成運輸公司人才儲備不足。專業人才的缺失導致運輸公司的數據分析能力無法緊跟現實業務場景需求，大大降低了公司數據管理的抗風險能力。另一方面，部分運輸公司技術人員和決策層在思維上受限于原有技術架構和思維模式，缺乏主動擁抱新技術的勇氣。例如，一些運輸公司的技術人員對自動駕駛技術持懷疑態度，擔心該技術對現有的運營模式帶來巨大沖擊，導致他們傾向于傳統的保守的運營模式，因此錯過時代變革的浪潮，讓企業在激烈的市場競爭中失去先機。

3數據分析在運輸公司成本控制中的應用策略

3.1確保數據的準確性，提升運輸公司管理效率

智能交通管理體系集成先進的數據分析技術，通過大數據和人工智能算法，能夠對龐大的交通數據進行深度挖掘[4。基于此，運輸公司應建立完善的數據質量管理體系，包括數據篩選、異常檢測、數據脫敏和安全防護等環節，以確保數據分析結果對運輸公司管理效率的提升產生積極影響。一方面，運輸公司應建立嚴格的數據采集與錄人規范，嚴格要求數據錄人人員明確數據來源與格式，以規范化的校驗規則進行數據準確性校驗，確保初始數據的精準性。在數據清洗與預處理流程中，公司可以引入自動化工具識別數據采集環節中的數據缺失、錯誤、異常，通過算法修正偏差數據，提高運輸公司數據的準確性和完整性。另一方面，運輸公司應加強對數據庫的監控與審計，引入數據治理框架，嚴格管理數據庫使用權。在具體實施過程中，公司可以通過對數據庫管理責權劃分提升管理員對數據安全的重視，定期開展數據質量評估工作，及時發現數據庫管理中的問題，并提出相應的解決方案，讓數據分析結果切合公司發展軌跡，進而優化成本控制流程，從根本上提升運輸公司管理效率。

3.2優化數據分析算法，提升運輸公司成本控制效果

信息化時代，運輸公司的業務場景更加豐富，原始數據量也隨之激增，數據分析算法的優化是提升公司成本控制效果的關鍵。從前沿技術角度出發，運輸公司需持續關注機器學習、深度學習等前沿技術的發展，結合運輸公司自身實際業務場景，不斷探索和應用先進的數據分析算法，為公司量身定制數據分析模型，以適應當前的業務發展需求和未來發展趨勢。例如，運輸公司通過引入機器學習的預測性維護、智能調度、需求預測等能力降低車輛維護成本，提高車輛利用率。從深度優化角度來看，運輸公司可以基于自身業務發展特點，對數據分析算法進行持續優化，構建算法評估與迭代機制，依托評估結果對系統進行參數調優、特征工程、模型融合等優化，提高運輸公司成本控制的效果。例如，運輸公司在長途運輸中可以利用模型構建與調優能力準確地預測運輸成本，為決策者提供更經濟的路線和車輛調度方案，幫助公司實現經濟效益最大化。

3.3打破數據孤島，加強跨部門協同合作

積極實現跨部門數據共享和整合，建立統一的數據平臺，是運輸公司打破數據壁壘，發揮數據分析在成本控制中最大價值的必要條件。這要求運輸公司管理層重視數據治理，積極從組織架構、技術平臺和文化氛圍三方面進行改革。在組織架構層面，通過組建跨職能團隊加強各部門之間的數據共享，明確各部門之間的責任與利益分配機制，以保障數據采集的流動性和唯一性。在技術平臺層面，可以采用數據湖和數據倉庫技術實現數據的集中存儲、統一管理和高效訪問，提升運輸公司的數據管理效率。在文化氛圍層面，運輸公司應倡導開放共享的數據文化，讓員工養成主動分享數據資源的工作習慣，從人文角度實現數據的全面整合和高效利用。基于此，運輸公司通過加強各部門之間的協同合作，可以快速打破數據孤島，實現對數據的精準分析，為成本控制提供更加全面、準確的信息支持，最終實現降本增效的目的。

3.4加強人才培養引進，推動運輸公司成本控制系統創新

人才是運輸公司可持續發展道路中的關鍵競爭力。運輸公司應主動關注數據分析技術發展動態，積極培養和引入相關技術人才，結合公司自身實際業務發展場景進行定制化開發，通過人才優化推動數據分析技術的更新迭代，是實現公司降本增效的根本解決方案。一方面，運輸公司應加大對企業內部人才培養的投入，通過定期培訓、項目實踐、知識分享等方式，提升現有員工在數據處理、算法應用、業務理解等方面的技能。鼓勵公司數據分析技術員工積極參與數據分析系統的設計與研發，例如，通過自研傳感器追蹤系統，運輸公司可以精準掌握運輸車隊的運行狀況，監控車輛的實時位置和運行狀態，有助于避免空載或半載狀態，提高運載率，最大限度地利用運輸資源。另一方面，運輸公司可以積極引入外部專業人才，或與技術研發前沿機構建立戰略合作，為公司的技術研發團隊注入新鮮血液，增強創新能力。同時，公司應建立規范化的人才激勵機制，例如績效獎金、股權激勵、重大項目獎勵等，為大數據分析、人工智能、區塊鏈等領域的高級人才提供堅實的物質保障。

4結束語

數據分析在提升運輸公司管理效率、降本增效、增強社會競爭力方面發揮著重要作用。隨著數據分析技術的不斷優化和應用場景的拓展，該技術將更深入地被運用于運輸公司的成本控制中。因此，運輸公司應以開放包容的心態積極擁抱新技術，重視數據安全管理，加強人才培養與引進，不斷優化數據分析算法，充分發揮數據分析在成本控制中的價值，提高運輸公司的管理決策水平和社會競爭力。

主要參考文獻

[1］王梅，朱孟姣.馬克思經濟哲學視域下構建開放型經濟的思維方式探要[J].滄州師范學院學報，2022，38（2）：31-36.

[2]鄭巧，凌中元，鄭玲.基于大數據分析的企業供應鏈成本管理經濟效應探討[J].全國流通經濟，2025（1）：100-103.

[3]劉莎.大數據分析在交通運輸經濟管理中的應用[J].中國航務周刊，2025（5）：51-53.

［4]盛艷.智能交通系統對交通運輸經濟發展的影響［J].運輸經理世界，2024（17）：41-44.