物流数据分析[1]就是在庞大的数据仓库[2]中寻找数据与数据之间的关联，从而理解事物发展的规律，寻求科学管理以替代传统经验。物流数据分析的层级包括()。A: 基础资源级B: 物流流程级C: 供应链运作级D: 物流创新级

物流数据分析的层级划分通常基于数据应用的深度和广度。根据分析： 1. **基础资源级（A）**：聚焦于数据本身的基础管理，如数据采集^[3]、存储和质量控制^[4]，是数据分析的前提。 2. **物流流程级（B）**：针对具体物流环节（如运输、仓储）的优化，通过分析提升单一流程效率。 3. **供应链运作级（C）**：从全局视角整合供应链各节点数据，优化协同与资源配置，涉及跨企业协作。 4. **物流创新级（D）**：利用高级分析（如AI、预测模型^[5]）驱动模式创新或业务转型，属于高层次应用。 综上，四个层级均属于物流数据分析的范畴。 **答案：A、B、C、D**