1. 數據分析的背景

1-4. 數據分析所需的資訊

1) 檔案類型與項目

A. 商品主檔

    商品代碼（含分號/枝番） 商品名稱

    外箱裝數（散貨數） 外箱尺寸 W L H 重量

    內盒裝數 設定庫存期間 指定棧板堆疊數

    商品特性（保管溫度、形狀、材質、處理方法、流通加工）

B. 送貨目的地主檔

    送貨目的地代碼 送貨目的地區分（配送路線・作業條件等）

    送貨目的地名稱 標籤・條碼有無 指定單據有無

C. 進貨數據

    年月日（時間） 商品代碼（含分號/枝番） 供應商代碼
    數量（請統一單位為散貨數或外箱數）

    進貨特性・條件

D. 出貨數據

    年月日（時間） 發貨區分 貨車班次代碼

    訂購客戶代碼 送貨目的地代碼

    商品代碼（含分號/枝番） 數量（散貨・外箱，單位資訊）

    出貨特性・條件

F. 庫存數據

    商品代碼（含分號/枝番） 數量（散貨・外箱，單位資訊）

    最新入庫年月日（時間） 儲位編號（保管位置） 保管條件

G. 退貨數據

    年月日（時間） 商品代碼（含分號/枝番）

    退貨客戶代碼 數量（散貨・外箱，單位資訊）

    退貨條件

2) 紀錄媒體規格

A. 紀錄媒體形式

    個人電腦標準格式之 MO・CD・DVD
    IBM格式（用於 N5200、AS400，極為罕見）
    請明確標示漢字編碼格式。

B. 紀錄格式（檔案格式）

    純文字檔（附分隔記號 或 固定長度） CSV SYLK
    MS Excel 數據庫（Access 或 Oracle）
    Excel 存在紀錄筆數限制（容量限制）

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【解析】從一般數據需求走向 Tera計算 之實踐性數據加工

要成功進行物流數據分析，上述所示之「商品主檔」等主檔數據與各類實績數據不可或缺。
在此基礎上，若要推進至使用本系統（Tera計算）進行具體的「出貨數據分析（EIQ分析）」與「模擬模型構建」，則需要專用的出貨數據項目以及系統內部的高度數據加工流程。