物流配送信息系统的数据分析和报表生成是为了帮助管理者了解和评估物流配送的运营情况，以便做出合理的决策和优化运营流程。以下是进行数据分析和报表生成的步骤和方法：
数据收集：首先，需要收集物流配送信息系统的相关数据，包括订单信息、运输跟踪信息、运输时间和成本等。可以通过系统内部的数据导出功能、数据库查询或者API接口等方式获取数据。
数据清洗和整理：收集到的数据可能存在错误、重复或者缺失。因此，需要进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。可以使用数据清洗工具或者编写脚本进行数据清洗和整理。
数据分析：在数据清洗和整理完成后，可以进行数据分析。根据具体的业务需求，可以使用统计分析方法、数据挖掘算法或者机器学习模型等进行数据分析。例如，可以通过统计分析订单数据的数量、运输时间和成本等指标，了解物流配送的整体情况和运营效率。
报表生成：根据数据分析的结果，可以生成相应的报表。报表可以是表格、图表或者可视化图形等形式。报表应该清晰、简洁，并能够直观地展示物流配送的关键指标和趋势。可以使用数据可视化工具或者编写脚本生成报表。
报表解读和应用：最后，需要对生成的报表进行解读和应用。管理者可以根据报表的结果，评估物流配送的运营状况，发现问题和改进机会，并做出相应的决策和调整。报表的应用还可以帮助进行预测和规划，优化物流配送的效率和成本。
总结关键字：物流配送信息系统、数据分析、报表生成、数据收集、数据清洗、数据整理、统计分析、数据挖掘、机器学习、报表解读、报表应用。