配送管理系统数据表分析方法主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与整理：首先，需要从系统中收集相关的数据表，包括订单信息、库存信息、运输信息等。这些数据可以通过API接口、数据库查询等方式获取。在收集数据的过程中，需要注意数据的完整性和准确性，确保分析结果的可靠性。
2. 数据清洗与预处理：在数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据类型等。这有助于提高数据分析的效率和准确性。
3. 描述性统计分析：通过计算数据的平均值、中位数、众数、方差、标准差等统计指标，对数据进行描述性统计分析。这有助于了解数据的分布情况和波动范围，为后续的深入分析提供基础。
4. 相关性分析：通过计算相关系数，分析不同变量之间的相关性。这有助于发现变量之间的关联关系，为优化配送策略提供依据。
5. 聚类分析：通过对数据进行聚类分析，将相似的数据点分为一组，以揭示数据的内在结构。这有助于发现不同客户群体的特征，为个性化服务提供支持。
6. 预测建模：根据历史数据，建立预测模型，预测未来的配送需求、库存水平等。这有助于提前做好资源配置，降低运营成本。
7. 可视化展示：通过绘制图表、柱状图、饼图等可视化工具，将分析结果直观地展现出来。这有助于更好地理解数据，为决策提供参考。
8. 模型评估与优化：对建立的预测模型进行评估，检查其准确性和稳定性。根据评估结果，对模型进行调整和优化，以提高预测效果。
9. 持续监控与迭代：在数据分析过程中，需要不断关注数据的变化，及时调整模型参数。同时，随着业务的发展和技术的进步，需要定期更新分析方法和模型，以适应新的挑战。
总之，配送管理系统数据表分析方法涉及多个方面，需要综合考虑数据的收集、清洗、描述性统计、相关性分析、聚类分析、预测建模、可视化展示、模型评估与优化以及持续监控与迭代等方面。通过有效的数据分析方法，可以为企业提供有力的决策支持，实现配送管理的高效运作。
