物流大数据分析是指将海量的物流数据进行收集、整理、处理和分析，从中挖掘出有价值的信息和知识，以指导和优化物流运营管理，提高物流效率、降低成本，实现可持续发展的目标。随着物流行业的发展和技术的升级，物流大数据分析已成为物流企业走向数字化、智能化的必要手段。
首先，物流大数据分析需要依靠先进的硬件设施和软件工具来实现系统化的数据采集和管理。包括传感器、条形码、RFID等传感器技术，以及物联网、云计算、大数据平台等信息技术，这些技术的应用，大大提高了物流数据的采集效率，同时也实现了数据的自动化处理和分析。
其次，物流大数据分析需要建立完善的数据处理体系。将数据转化为信息，需要经过多个环节的数据加工、整合、清洗和变换等处理方式，以达到提取有用信息的目的。数据处理的方法主要有ETL（extract, transform, load）、数据挖掘、机器学习等技术。其中，数据挖掘和机器学习能够在数据中发掘出隐含的关联规则和模式，从而为决策提供更加精准和全面的依据。
再次，物流大数据分析需要针对不同的业务场景和管理层面进行分析。包括整合客户订单、仓储、运输、交付等业务环节的数据分析，以及基于物流网络优化、成本控制、风险预警等管理层面的数据分析。在这些分析中，需要结合专业的物流领域知识，以及懂得数据分析和数据挖掘技术的专业人才，共同完成这个过程。
最后，物流大数据分析需要表现出高度的灵活性和可持续性。物流业务的特点是处于不断变化和调整的状态，与之相关的数据也是如此。因此，物流大数据分析必须具备快速响应的能力，以满足业务的需求和变化；同时，必须具备长期的可持续性，在数据分析的过程中，应该始终关注数据质量和数据安全等问题，以防止后续的业务风险。
总之，物流大数据分析是一个系统化、专业化、数据驱动的过程，旨在挖掘出有价值的信息和知识，优化物流运营管理，提高物流效率、降低成本，实现可持续发展的目标。它需要结合物流业务知识和先进的信息技术手段，建立完善的数据处理体系，并具有高度的灵活性和可持续性，以适应物流行业的不断变化和调整。