
大数据分析有望改善货运行业小、散、乱、效率低下的现状
货运行业非常大,最早的时候是保镖运送货物,值钱的东西从A点运到B点,当时运送的车辆就是马车,最早是人力,这是物流的核心本质。现在虽然工业社会在发展,车辆有火车和轮船,但是货运和物流的核心本质是不变的,还是把货物从A点运送到B点。难点在哪里呢?就是“小散乱”。中国的货车大部分聚集在个体司机手里,自动化、信息化管理,社会化、规范化都存在较大问题。从马车过渡到汽车、火车,这是工业革命带给我们的好处,现在已经处在信息时代,未来,数据应该能够改变这个行业的现状,可以通过数据解决目前行业存在的效率低下、小散乱的问题。这个行业比较大,需要解决的问题也很多。
首先,位置轨迹是最基础的数据,以此可以分析出超速、疲劳驾驶、驾驶时长、驾驶里程等。再深层次的数据分析,比如,A点到B点(例如从北京到上海),货车经常走哪条路?这条路的里程是多少?时速是多少?车辆数是多少?路途当中的停留点有哪些?从高速公路管理部门获得这些数据,我们就可以帮助运输企业或司机决策他们选择的路线,费用是怎样的,时长是怎样的。这是最基本的数据分析。
再者,我们会根据运输大宗商品的数据,来预估大宗商品的价格,可以跟影响价格的平台合作。比如煤炭运输,我们发现,平时从内蒙古鄂尔多斯到北京每天发车500趟,之后突然有一天涨成了2000趟,那就会预判价格,北京煤炭价格要降价,因为供货量大了。大数据分析挖掘对价格、市场、经济会做出一定的预测。
面对诸多的问题,传统的凭经验、一成不变的管理方式与处置方法已经无法应对,而随着交通行业信息程度的持续推进,海量的货运、物流数据被记录与存储,形成了“货运大数据”,充分利用“货运大数据”,将能帮助我们实际解决货运、物流业遇到的难题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15