CN106651277A - 一种基于区域物流信息的网络传输系统及数据分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于区域物流信息的网络传输系统及数据分析方法，包括数据采集端、数据集中端以及连接两者的通信网络，所述数据采集端包括数据采集卡，与区域各物流网点电脑终端连接；所述数据集中端包括数据汇集器，通过所述通信网络连接移动运营商网络和物联网网络，所述通信网络包括网络数据库以及分别与所述网络数据库连接的远程无线网络和局域无线网络。本发明的数据分析方法，是对区域物流数据进行月度、年度数据分析，并最终进行多维度数据分析与可视化显示。本发明一方面依托各种信息数据平台建立物流数据网络传输系统，另一方面通过对物流数据的综合分析，建立分析评估模型，形成物流数据的可视化方案，能满足日益增长的用户需求。

Description

一种基于区域物流信息的网络传输系统及数据分析方法

技术领域

本发明涉及物流数据分析系统技术领域，尤其涉及一种基于区域物流信息的网络传输系统及数据分析方法。

背景技术

随着物流行业的迅速发展和智能网络数据库的逐步建设，一些大型的物流公司积累了大量的物流数据，这些数据主要由地区的物流用户的日常数据构成。这些数据与客户紧密耦合，直接反应用户习惯，且这类习惯又间接反映着用户本身的一些个人信息如家庭年龄、家庭收入等。这些个人信息又与用户所在居民区的情况息息相关，结合居民区附近的基础服务设施以推断出居民区的总体情况，这对居民区的发展有着较高的参考意义。以此类推，可以做到对区域的规划与发展布局提供相应的数据支持，所以对于区域物流数据的信息传输及数据分析便格外有意义。

申请号为201610070041.7的中国专利提供的处理物流数据的方法，包括：接收物流请求数据，所述物流请求数据中包括发货地址和收货地址；判断属性信息表中是否包含所述发货地址和收货地址的区域信息；根据判断结果获得所述区域信息；根据所述区域信息匹配运费规则；以及根据所述运费规则计算运费。该发明实施例通过地理信息系统和属性信息表两种方式获得区域信息，提高了区域信息的获取成功率，从而提高了运费计算的成功率。本发明同时提供一种物流数据处理系统。

申请号为201610519680.7 的中国专利提供的物流数据处理方法以及装置,属于计算机技术领域。所述方法包括：获取二维码，所述二维码携带有网络地址信息以及标识码；获取所述二维码携带的所述网络地址信息以及所述标识码；获取物流信息，将所述物流信息以及所述标识码发送到所述网络地址信息所指向的服务器，以使所述服务器对应存储所述物流信息以及所述标识码。该发明实施例提供的物流数据处理方法使得在物流信息的录入过程中不需要发件人手写物流信息，也不需要物流人员再做二次的物流信息录入，减短了物流员需的等待较长，也减轻了物流人员的工作量，还避免了人工书写的物流信息容易出现字迹难以辨别的情况，极大的提升整体的物流效率。

申请号为201310437309.2的中国专利提供一种服务器，该服务器与一ERP连接，该服务器包括：存储模块，用于存储物流价格，该物流价格至少包括起运地以及单位运费；接收模块，用于接收货运人员输入的至少一次货运的费用明细，该费用明细根据该次货运的起运地、运行里程以及物流价格生成；分析模块，用于分析该费用明细生成符合预定格式的费用分析表；发送模块，用于将该费用分析表发送至ERP，以在ERP中生成与该次货运对应的物流数据。该发明还提出一种物流数据处理系统以及应用于上述物流数据处理系统的物流数据处理方法。

发明内容

本发明的目的在于解决上述技术问题，提供一种基于区域物流信息的网络传输系统及数据分析方法，一方面依托各种信息数据平台建立物流数据网络传输系统，另一方面通过对物流数据的综合分析，建立分析评估模型，形成物流数据的可视化方案，能满足日益增长的用户需求。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于区域物流信息的网络传输系统，包括数据采集端、数据集中端以及连接两者的通信网络，所述数据采集端包括数据采集卡，与区域各物流网点电脑终端连接；所述数据集中端包括数据汇集器，通过所述通信网络连接移动运营商网络和物联网网络，所述通信网络包括网络数据库以及分别与所述网络数据库连接的远程无线网络和局域无线网络。

进一步地，所述远程无线网络包括4G通信终端，所述局域无线网络包括蓝牙收发设备和数据加密装置。

进一步地，所述数据汇集器连接数据传输增幅装置。

一种基于区域物流信息的数据分析方法,包括如下步骤:

1）对区域物流数据进行月度数据分析，包括区域用户习惯分析和小区成熟度分析；

2）对区域物流数据进行年度数据分析，包括经济协调性分析、地区行业发展分析、区域物流规划分析；

3）在上述时间维度分析基础上，对区域物流用户数据进行多维度数据分析与可视化显示，包括物流数据的地理可视化、层次数据交互可视化和物流高维数据可视化。

进一步地，所述区域用户习惯分析，是对现有的用户进行总体的分析，建立起不同用户间的习惯模型，包括使用聚类分析方法，将用户一月的信息数据作为分析对象，对其进行聚类分析可以得到用户习惯的基本分类，每个分类结果都代表了一类用户类型，相同类型的用户其每日的变化曲线相似，最终建立用户群体的模型。

进一步地，所述小区成熟度分析，包括基于聚类分析方法，对一个居民区中所有用户作为整体分析，在所有居民习惯占比的基础上，结合小区内的居民空转率，综合各方面因素建立小区成熟度评价体系。

进一步地，所述对区域物流数据进行月度数据分析，是以居住区域整体为研究对象，并结合分析区域用户的消费水平、习惯、年龄收入，结合居民区周边各功能区块的布局，从而以此评估、优化居民区域周边的物流配套设施。

进一步地，所述经济协调性分析，包括物流弹性系数的计算与分析，并依托物流弹性系数考量一个能源发展与经济发展的匹配程度，所述物流弹性系数包括物流配给弹性系数和物流消费弹性系数，所述物流消费弹性系数是指一段时间内物流消费增长速度与国民生产总值增长速度的比值，所述物流配给弹性系数是指物流生产量年平均增长速度与国民经济年平均增长速度之比。

进一步地，所述地区行业发展分析，是利用重点行业实施监测数据，构建重点行业负荷分析模型和重点行业量月度预测模型，包括收集重点大客户的所属行业、所属地区、特征，展示进行模型聚类后特性曲线。

进一步地，所述区域物流规划分析，包括区域物流网点规划、区域物流配送方式规划和区域物流配送线路规划。

本发明的有益效果主要体现在以下几个方面：

一是通过网络数据库将传统的个体数据采集端联系起来，形成区域化、网络化的一体式数据采集端管理层，这样做的好处在于在数据采集端需要远程数据连接时，无需进行多次的点对点连接，直接调用已经成型的物流网络数据库，整个处理时间也被大大缩短；

二是利用无线网络实现数据采集端与数据集中端的联系，本方案中主要采用的远程无线网络包括4G通信终端，通过建立数据采集端和实时系统的4G通信，实现实时与后台数据融合，保证移动系统与数据汇集器的及时互通；数据采集端通过4G通信终端连接到移动运营商内部网络，再通过移动运营商与数据汇集器之间的有线专线连接到数据集中端，通信终端使用专用的接入点接入到4G网络，在通过身份认证后或者无线网络的私有IP地址，与数据集中端构成广域的虚拟专用TCP/IP网络，从而形成了数据采集端与数据集中端的双向通信链路，最终实现大容量、高质量的数据传输及融合；

三是通过局域无线网络实现数据采集端与工作人员手持数据录入端的连接，局域无线网络包括蓝牙收发设备和数据加密装置，控制器包括便携式掌上智能终端，可使用智能手机或平板电脑，这样就可以通过数据采集端无线连接平板电脑，实现现场规范作业。数据采集端与平板电脑采用蓝牙技术实现无线连接，蓝牙在链路层上通过使用蓝牙设备地址、认证私钥、加密私钥和随机码等多个数据保证通信安全，为操作提供方便、安全等有利保证。

四是通过数据分析方法的采用，对物流用户数据的广泛采集，可以为用户提供了高效有效互动服务，加强了物流和用户互动，提高了服务质量，有效提高物流调配的智能化，结合当前现代计算机技术、网络服务器技术和海量数据处理技术对区域物流的运行实时状况，进行较为系统地分析，加快了物流管理系统建设的效率，为开展智能物流分析和有效节能增效措施，创造间接和直接的经济效益，从而进行有关决策或为制定相关原则提供理论支持。

附图说明

图 1为本发明网络传输系统结构示意图。

图 2 为本发明数据分析的方法流程图。

具体实施方式

如图1、图2所示，一种基于区域物流信息的网络传输系统，包括数据采集端、数据集中端以及连接两者的通信网络，数据采集端包括数据采集卡1，与区域各物流网点电脑终端2连接；数据集中端包括数据汇集器3，通过通信网络连接移动运营商网络4和物联网网络5，通信网络包括网络数据库6以及分别与网络数据库6连接的远程无线网络7和局域无线网络8。远程无线网络包括4G通信终端，局域无线网络8包括蓝牙收发设备9和数据加密装置10。数据汇集器3连接数据传输增幅装置11。

远程无线网络包括4G通信终端，通过建立数据采集端和实时系统的4G通信，实现实时与后台数据融合，保证移动系统与数据汇集器的及时互通；数据采集端通过4G通信终端连接到移动运营商内部网络，再通过移动运营商与数据汇集器之间的有线专线连接到数据集中端，通信终端使用专用的接入点接入到4G网络，在通过身份认证后或者无线网络的私有IP地址，与数据集中端构成广域的虚拟专用TCP/IP网络，从而形成了数据采集端与数据集中端的双向通信链路，最终实现大容量、高质量的数据传输及融合。4G通信技术关键特征是网络融合，传输速率更高，同时在安全和认证方面也提出了更高的要求。本发明在通信安全和认证过程中，通过移动终端与无线接入网建立了基于数字认证的双向身份认证机制，并在安全接入和安全传输方面，采用移动终端和无线接入网建立加密网关，从而终端和数据集中端侧都能安全、可靠的收发数据。

局域无线网络实现数据采集端与工作人员手持数据录入端的连接，局域无线网络包括蓝牙收发设备和数据加密装置，控制器包括便携式掌上智能终端，可使用智能手机或平板电脑，这样就可以通过数据采集端无线连接平板电脑，实现规范现场作业。数据采集端与平板电脑采用蓝牙技术实现无线连接，蓝牙在链路层上通过使用蓝牙设备地址、认证私钥、加密私钥和随机码等多个数据保证通信安全，为操作提供方便、安全等有利保证。

数据传输增幅装置包括定向增益天线和全向旋转天线，所述定向增益天线为螺旋臂偶极子天线，通过通信电缆与无线网络设备相连；在采用无线传输时，为了实现传输的稳定性和高效性，数据传输增幅装置运用了两种，即定向增益天线和全向旋转天线，定向增益天线为螺旋臂偶极子天线，通过通信电缆与无线网络设备相连，能起到接收并调取数据指令和传输反馈信号的作用；全向旋转天线是在法向方向为全向的小螺旋天线，起传递指令，并将信号反馈给通信网络的作用。

在具体实施时，本发明的网络传输系统通过远程无线网络和局域无线网络实现与数据集中端、数据采集端的互联，数据采集端与数据集中端通过4G网络互联，通过4G通信终端连接到移动运营商内部网络，再通过移动运营商与数据汇集器之间的有线专线连接到数据集中端，通信终端使用专用的接入点接入到4G网络，在通过身份认证后或者无线网络的私有IP地址，与数据集中端构成广域的虚拟专用TCP/IP网络，形成数据采集端与数据集中端的双向通信链路。数据采集端可以选择平板电脑，其特点在于轻便、可移动性强，同时又不失强大的功能，在和数据采集端的无线传输方面，可实现文件、程序和数据等的无障碍连接。实现平板电脑服务于数据采集端的调试、维护等作业，本发明从平板电脑的核心部分-操作系统入手，借助Windows Mobile操作系统对Windows移动终端设备进行二次软件开发，实现通过平板电脑对数据采集端设备的调试及维护等操作，通过数据采集端无线连接平板电脑，实现非接触维护，规范现场作业。数据采集端与平板电脑采用蓝牙技术实现无线连接，蓝牙在链路层上通过使用蓝牙设备地址、认证私钥、加密私钥和随机码等多个数据保证通信安全。

本发明还提供了一种基于区域物流信息的数据分析方法,包括如下步骤:

1）对区域物流数据进行月度数据分析，包括区域用户习惯分析和小区成熟度分析；

2）对区域物流数据进行年度数据分析，包括经济协调性分析、地区行业发展分析、区域物流规划分析；

3）在上述时间维度分析基础上，对区域物流用户数据进行多维度数据分析与可视化显示，包括物流数据的地理可视化、层次数据交互可视化和物流高维数据可视化。

区域用户习惯分析，是对现有的用户进行总体的分析，建立起不同用户间的习惯模型，包括使用聚类分析方法，将用户一月的信息数据作为分析对象，对其进行聚类分析可以得到用户习惯的基本分类，每个分类结果都代表了一类用户类型，相同类型的用户其每日的变化曲线相似，最终建立用户群体的模型。小区成熟度分析，包括基于聚类分析方法，对一个居民区中所有用户作为整体分析，在所有居民习惯占比的基础上，结合小区内的居民空转率，综合各方面因素建立小区成熟度评价体系。

对区域物流数据进行月度数据分析，是以居住区域整体为研究对象，并结合分析区域用户的消费水平、习惯、年龄收入，结合居民区周边各功能区块的布局，从而以此评估、优化居民区域周边的物流配套设施。经济协调性分析，包括物流弹性系数的计算与分析，并依托物流弹性系数考量一个能源发展与经济发展的匹配程度，物流弹性系数包括物流配给弹性系数和物流消费弹性系数，物流消费弹性系数是指一段时间内物流消费增长速度与国民生产总值增长速度的比值，物流配给弹性系数是指物流生产量年平均增长速度与国民经济年平均增长速度之比。地区行业发展分析，是利用重点行业实施监测数据，构建重点行业负荷分析模型和重点行业量月度预测模型，包括收集重点大客户的所属行业、所属地区、特征，展示进行模型聚类后特性曲线。区域物流规划分析，包括区域物流网点规划、区域物流配送方式规划和区域物流配送线路规划。

首先，区域物流数据在时间维度上分为月度与年度两种，可以具体划分为区域居民、居民区、区域和区域宏观发展的多层次分析，其数据挖掘的层次逐渐扩大。以物流用户的日常数据作为基本研究单位，依次地建立用户、小区、区域和区域的数据挖掘模型。以小区、居民区、区域内所需的内容都是依赖于月度数据特别是日数据。用日数据作为月度数据挖掘中的基本对象，在一定范围内表示了区域内人口的月度流动。就区域整体而言，需要对区域规划、行业指导等方面需要更大时间范围内的数据如月、季度、年等宏观数据。

对区域物流数据进行月度数据分析，主要是对物流公司的所有用户进行聚类分析，这样整体的用户分到不同的类别，每种类别代表不同的习惯即用户的曲线类别。结合用户的地理位置、年龄、收入等基本信息可得到更加细致的用户类型，同时也可以对用户的属性之间建立关联规则，为进一步的用户类型分析提供依据。

以居住区域整体为研究对象，并结合分析区域用户的消费水平、习惯、年龄收入同时结合居民区周边各功能区块的布局，评估、优化居民区域周边的物流网点配套设施，建立居住区域发展平衡指数。

区域用户习惯分析，用户习惯是对现有的用户进行总体的分析，建立起不同用户间的习惯模型，更好对用户的习惯细分，尤其是对用户的异常情况分析有着较高的参考价值。

聚类分析是常见的数据分析方法，在诸多领域都有相应的应用例如机器学习、数据挖掘、模式识别等。聚类是把具有相似特征的对象按照一定的原则划分为不同的子集，子集内的对象彼此相似，子集间的对象特征相异。将用户一月的数据作为分析对象，对其进行聚类分析可以得到用户习惯的基本分类，每个分类结果都代表了一类用户类型，相同类型的用户其每日的变化曲线相似。这样就建立了一类用户群体的模型，对用户行为分析及异常检测有着重要的作用。对以上数据聚类后的结果加以家庭信息的分析很容易得到各个习惯与家庭信息如户主年龄、收入等的关联规则，这样就可以做到使用用户信息对整体的用户群体进行多方面的了解。小区成熟度分析是对一个居民区中所有用户作为整体分析，在所有居民习惯占比的基础上，结合小区内的居民空转率、周边物流服务设施数量，综合各方面因素建立小区成熟度评价体系。

常规的统计方法一般采用对小区各个因素的统计分析，用各个因素均值作为标准值，但这样的一个前提条件在于因素之间无相关性。若存在这样的相关性，所求的参考标准值会出现相应的偏差，导致评价的不准确性。若采用聚类分析将所有对象线分为相应的子类，类似于上节中的用户习惯分析，得到每个分类下的因素均值，选取占比最高的分类结果作为相应的分类标准，这样的处理一方面过滤了若干非正常数据造成的影响；另一方面由于聚类是将整个数据维度作为整体进行处理，避免了因因素相关性造成的数据干扰问题。这种分析手段是建立在数据挖掘的基础上，主要参考物流运行数据并结合实际的社会资源数据，通过数据挖掘得出评价体系的标准参考数值。相比于一般的统计学方法而言，可以有效地避免因多因素之间的数据相关性带来的干扰。

对区域物流数据进行年度数据分析，区域层面的数据挖掘大都以宏观数据作为基本对象，综合分析这些宏观数据对区域经济生产与设施规划的有更高的指导意义。

经济的协调性可以用物流弹性系数表示，物流弹性系数分为物流配给弹性系数和物流消费弹性系数。物流消费弹性系数是指一段时间内物流消费增长速度与国民生产总值增长速度的比值，用以评价物流与经济发展之间的总体关系。物流配给弹性系数是指物流生产量年平均增长速度与国民经济年平均增长速度之比。这两个弹性系数考量一个能源发展与经济发展的匹配程度。从物流弹性系数的 年度统计数据分析发现物流弹性系数与经济结构、能源结构、科技水平和人民生活的水平等密切相关,在不同的发展时期和发展阶段,有其一定的特点。

区域物流规划包括区域物流网点规划、区域物流配送方式规划和区域物流配送线路规划，是在区域物流规划总体原则指导下，以满足区域发展、保证安全可靠为目标，以与区域发展相协调、促进区域发展为宗旨，以规划为条件, 全面分析物流现状及存在问题,确定物流的发展阶段, 立足物流长远发展需求, 确定物流发展方向及原则, 制定物流规划方案。在时间维度分析的基础上，利用物流用户的大数据进行多维度数据分析与挖掘，在以往的结果展示方面大多采用图表的形式，但对数据挖掘的高维数据而言，常规的表现无法满足直观的展示要求。

本方法中采集大量的区域物流数据，依托网络服务器通过人机交互接口与物流信息数据平台连接，物流信息数据平台通过多路无线通信通道，采集并汇聚用户物流数据参数，既可以调取物流用户在线信息数据，又可以查询历史数据信息，为数据建模与数据分析提供依据；网络服务器根据分析方法和分析模型的不同，可以将参数数据进行整合，利用仿真制图软件生成不同的过程文件，包括报表、曲线、饼图、棒图，并考虑多维因素最终生成可视化分析文件，如负荷云图及树状图；进行多维因素分析时，物流信息数据平台连接若干独立物联网平台和基于物联网平台的若干数据采集监控模块，用于构建物流地理信息网络图；该分析方法所产生的分析文件可以通过网络服务器的人机交互平台查询，即数据最终形成可视化图，通过服务器数据存储层进行数据的快速和转换，并最终形成面向工作人员的分析查询界面。

以上所述实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于区域物流信息的网络传输系统，其特征在于：包括数据采集端、数据集中端以及连接两者的通信网络，所述数据采集端包括数据采集卡，与区域各物流网点电脑终端连接；所述数据集中端包括数据汇集器，通过所述通信网络连接移动运营商网络和物联网网络，所述通信网络包括网络数据库以及分别与所述网络数据库连接的远程无线网络和局域无线网络。

2.如权利要求1所述的基于区域物流信息的网络传输系统，其特征在于：所述远程无线网络包括4G通信终端，所述局域无线网络包括蓝牙收发设备和数据加密装置。

3.如权利要求1所述的基于区域物流信息的网络传输系统，其特征在于：所述数据汇集器连接数据传输增幅装置。

4.一种基于区域物流信息的数据分析方法,包括如下步骤:

1）对区域物流数据进行月度数据分析，包括区域用户习惯分析和小区成熟度分析；

2）对区域物流数据进行年度数据分析，包括经济协调性分析、地区行业发展分析、区域物流规划分析；

3）在上述时间维度分析基础上，对区域物流用户数据进行多维度数据分析与可视化显示，包括物流数据的地理可视化、层次数据交互可视化和物流高维数据可视化。

5.如权利要求4所述的基于区域物流信息的数据分析方法，其特征在于：所述区域用户习惯分析，是对现有的用户进行总体的分析，建立起不同用户间的习惯模型，包括使用聚类分析方法，将用户一月的信息数据作为分析对象，对其进行聚类分析可以得到用户习惯的基本分类，每个分类结果都代表了一类用户类型，相同类型的用户其每日的变化曲线相似，最终建立用户群体的模型。

6.如权利要求4所述的基于区域物流信息的数据分析方法，其特征在于：所述小区成熟度分析，包括基于聚类分析方法，对一个居民区中所有用户作为整体分析，在所有居民习惯占比的基础上，结合小区内的居民空转率，综合各方面因素建立小区成熟度评价体系。

7.如权利要求4所述的基于区域物流信息的数据分析方法，其特征在于：所述对区域物流数据进行月度数据分析，是以居住区域整体为研究对象，并结合分析区域用户的消费水平、习惯、年龄收入，结合居民区周边各功能区块的布局，从而以此评估、优化居民区域周边的物流配套设施。

8.如权利要求4所述的基于区域物流信息的数据分析方法，其特征在于：所述经济协调性分析，包括物流弹性系数的计算与分析，并依托物流弹性系数考量一个能源发展与经济发展的匹配程度，所述物流弹性系数包括物流配给弹性系数和物流消费弹性系数，所述物流消费弹性系数是指一段时间内物流消费增长速度与国民生产总值增长速度的比值，所述物流配给弹性系数是指物流生产量年平均增长速度与国民经济年平均增长速度之比。

9.如权利要求4所述的基于区域物流信息的数据分析方法，其特征在于：所述地区行业发展分析，是利用重点行业实施监测数据，构建重点行业负荷分析模型和重点行业量月度预测模型，包括收集重点大客户的所属行业、所属地区、特征，展示进行模型聚类后特性曲线。

10.如权利要求4所述的基于区域物流信息的数据分析方法，其特征在于：所述区域物流规划分析，包括区域物流网点规划、区域物流配送方式规划和区域物流配送线路规划。