在国际物流网站建设中，数据分析的设计非常重要，它可以帮助企业更好地理解和掌握物流过程中的各种信息，并为决策提供实时和准确的数据支持。下面将从需求分析、数据收集、数据处理和数据应用四个方面来介绍如何设计国际物流网站的数据分析。

需求分析：首先需要明确网站数据分析的目标和应用场景。例如，企业可能希望对物流成本、运输时间、货物送达准确率等进行分析，以优化物流方案；或是对供应链中的库存、采购和销售情况进行监控和预测，以提高供应链的效率和准确性。

数据收集：根据需求确定需要收集的数据信息。这可能涉及到从物流系统、供应链系统、运输公司、仓储系统以及其他相关系统中提取数据。常见的数据类型包括订单信息、运输信息、库存信息、销售信息等。为了确保数据的准确性和完整性，应该采用自动化的数据接口或API来收集数据，并设置数据采集的频率和时段。

数据处理：收集到的原始数据需要进行处理和清洗，以保证数据的准确性和一致性。这包括处理数据中的缺失值、异常值、重复值等，并进行数据格式的转换和标准化。此外，还可以进行数据的分类、分组和聚合，以便后续的分析和应用。数据处理可以使用一些数据处理工具和技术，如Excel、Python、SQL等。

数据应用：经过数据处理后，可以利用各种数据分析方法和工具来进行数据分析和挖掘。例如，可以使用统计分析方法来进行物流成本的分析和预测，使用数据挖掘技术来分析供应链中的关联规则和趋势，使用机器学习方法来进行库存和销售的预测等。此外，还可以通过数据可视化技术将分析结果以可视化的方式展示出来，以方便用户的理解和决策。

总结起来，在国际物流网站建设中，数据分析的设计需要进行需求分析、数据收集、数据处理和数据应用等步骤。通过合理设计和应用数据分析，可以帮助企业更好地理解和掌握物流过程中的各种信息，并为决策提供实时和准确的数据支持。这将有助于提高物流效率、降低成本，并优化供应链管理。最后，需要注意的是，数据分析是一个不断迭代的过程，需要不断优化和改进，以适应不断变化的市场和业务需求。