CN106886875B - 物流妥投时长分析方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种物流妥投时长分析方法及装置。其中方法包括：接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求；根据物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息；向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求；接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息；对物流跟踪信息进行分析处理，得到物流妥投时长。在本实施例中，利用物流跟踪信息来分析物流妥投时长，不仅满足了交易平台对物流妥投时长分析实时性的要求，还提升了计算的准确率，克服了人工手动计算物流妥投时长而导致的准确率低，以及由于取样有限而导致不能真实反映物流妥投时长，还降低了人工成本，节省交易平台的开支。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种物流妥投时长分析方法及装置。
背景技术
交易平台一般会与多个物流商合作，用于对物品进行运输，各个物流商针对不同的物流目的地运输所需时间不同，为了能够更好的选择合适的物流商运输物品，交易平台定期会对合作的物流商进行考评，其中，一个重要的指标是物流妥投时长。其中，物流妥投时长指物流在一段时间内送达不同物流目的地所需的天数。
目前通用的统计物流妥投时长的方法是：由数据分析人员(BI)提供样本数据，运营人员(BO)根据样本数据、以及物流商给出的数据，来手工确认物流妥投时长。这种统计方法具有如下缺点：
1.抽取的样本量不能太多，从而导致得到的结果覆盖范围有限，并不能真实反映物流妥投时长。
2.需要BI、BO人工介入的环节多，投入成本高、易出错，造成所统计得到的物流妥投时长准确率低，进而不能用于指导选择合适的物流商运输物品。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的物流妥投时长分析方法和相应的物流妥投时长分析装置。
根据本发明的一个方面，提供了一种物流妥投时长分析方法，方法包括：
接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求；
根据物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息；
向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求；
接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息；
对物流跟踪信息进行分析处理，得到物流妥投时长。
根据本发明的另一方面，提供了一种物流妥投时长分析装置，装置包括：
第一接收模块，用于接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求；
筛选模块，用于根据物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息；
发送模块，用于向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求；
第二接收模块，用于接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息；
分析处理模块，用于对物流跟踪信息进行分析处理，得到物流妥投时长。
根据本发明提供的方案，接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求；根据物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息；向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求；接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息；对物流跟踪信息进行分析处理，得到物流妥投时长。在本实施例中，利用物流跟踪信息来分析物流妥投时长，不仅满足了交易平台对物流妥投时长分析实时性的要求，还提升了计算的准确率，克服了人工手动计算物流妥投时长而导致的准确率低，以及由于取样有限而导致不能真实反映物流妥投时长，还降低了人工成本，节省交易平台的开支。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了根据本发明一个实施例的物流妥投时长分析方法的流程示意图；
图2示出了根据本发明另一个实施例的物流妥投时长分析方法的流程示意图；
图3示出了根据本发明一个实施例的物流妥投时长分析装置的结构示意图；
图4示出了根据本发明另一个实施例的物流妥投时长分析装置的结构示意图；
图5示出了物流妥投时长分析界面的界面示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了根据本发明一个实施例的物流妥投时长分析方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S100，接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求。
其中，物流妥投时长指物流在一段时间内送达不同物流目的地所需的天数，是交易平台对物流商进行考评的一个重要指标。
统计时间包括：统计起始时间和统计截止时间，一般以季度为单位来选择统计时间。
交易平台提供有物流妥投时长分析界面，如图5所示，该界面提供有物流名称和统计时间选择功能，可供选择所要分析的物流名称和具体的统计时间，在选择了要分析的物流名称和统计时间后，可以物流妥投时长分析界面所提供的“统计”按钮，发送携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求，交易平台接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求。
步骤S101，根据物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息。
在交易平台侧存储有各个物流的订单信息，该订单信息可以记录有发货时间和妥投时间，其中，妥投时间指物品到达时间，根据物流妥投时长分析请求中的物流名称和统计时间进行数据筛选，筛选出发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息。这里进行数据筛选主要是为了确定要对哪些订单进行分析。
步骤S102，向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求。
在筛选得到满足条件的订单信息后，可以调用第三方平台物流信息查询接口，向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求，以查询与订单信息相匹配的物流跟踪信息。在本发明实施例中，物流跟踪信息是自动分析物流妥投时长的数据基础，可以从第三方平台获取到物流跟踪信息，第三方平台可以是物流商或者第三方服务商，其中，第三方服务商提供物流跟踪信息服务。
物流跟踪信息是用于追踪物品流向的一种跟踪手段，例如，对于国内物流来说，可以记录有配货、出库、揽收、分拣、中转、配送、送达信息及相应的时间；对于国际物流来说，还可以包括到海关出口以及海关放行信息和相应的时间。
步骤S103，接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息。
第三方平台在接收到携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求后，根据订单信息获取到与订单信息相匹配的物流跟踪信息，并将获取到的物流跟踪信息返回给交易平台，交易平台接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息。
步骤S104，对物流跟踪信息进行分析处理，得到物流妥投时长。
交易平台在获取到物流跟踪信息后，将对物流跟踪信息进行分析处理，得到物流妥投时长，其中，物流妥投时长可以用于指导选择合适的物流商运输物品，将物流妥投时长分析的功能开放给交易平台的卖家使用，可以为卖家提供更准确的信息，方便其根据送达物流目的地选择合适的配送物流，提高了卖家满意度和尽可能缩短了买家收货时间。
根据本发明上述实施例提供的方法，利用物流跟踪信息来分析物流妥投时长，不仅满足了交易平台对物流妥投时长分析实时性的要求，还提升了计算的准确率，克服了人工手动计算物流妥投时长而导致的准确率低，以及由于取样有限而导致不能真实反映物流妥投时长，还降低了人工成本，节省交易平台的开支。
图2示出了根据本发明另一个实施例的物流妥投时长分析方法的流程示意图。如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤S200，接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求。
交易平台提供有物流妥投时长分析界面，如图5所示，该界面提供有物流名称和统计时间选择功能，可供选择所要分析的物流名称和具体的统计时间，在选择了要分析的物流名称和统计时间后，可以物流妥投时长分析界面所提供的“统计”按钮，发送携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求，交易平台接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求。
步骤S201，根据物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息。
在交易平台侧存储有各个物流的订单信息，该订单信息可以记录有发货时间和妥投时间，其中，妥投时间指物品到达时间，根据物流妥投时长分析请求中的物流名称和统计时间进行数据筛选，筛选出发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息。其中，订单信息可以包括：物流运单号，以方便第三方平台根据物流运单号快速获取到物流跟踪信息。
可选地，订单信息还可以包括妥投状态，其中，妥投状态包括：已妥投和未妥投，这样物流妥投时长分析请求中还可以携带有妥投状态：已妥投，根据妥投状态：已妥投可以快速筛选出发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息。
步骤S202，向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求。
在筛选得到满足条件的订单信息后，可以调用第三方平台物流信息查询接口，向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求，以供第三方平台根据物流运单号查询与物流运单号相匹配的物流跟踪信息。在本发明实施例中，物流跟踪信息是自动分析物流妥投时长的数据基础，具体地，可以从第三方平台获取到物流跟踪信息，第三方平台可以是物流商或者第三方服务商，其中，第三方服务商提供物流跟踪信息服务。
物流跟踪信息是用于追踪物品流向的一种跟踪手段，物流跟踪信息包括：跟踪节点信息和跟踪节点发生时间。例如，对于国内物流来说，可以记录有配货、出库、揽收、分拣、中转、配送、送达信息及相应的时间；对于国际物流来说，还可以包括到海关出口以及海关放行信息和相应的时间。
步骤S203，接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息。
第三方平台在接收到携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求后，根据订单信息获取到与订单信息相匹配的物流跟踪信息，并将获取到的物流跟踪信息返回给交易平台，交易平台接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息。
步骤S204，对物流跟踪信息进行分析处理，得到妥投天数分布信息。
交易平台在获取到物流跟踪信息后，将对物流跟踪信息进行分析处理，得到妥投天数分布信息，其中，妥投天数分布信息包括：物流目的地、妥投天数和占比，当然，还可以包括：妥投运单量和发往物流目的地所有妥投运单量，这里仅是举例说明，不具有任何限定作用。
其中，妥投天数根据终止跟踪节点对应的发生时间和初始跟踪节点对应的发生时间确定，具体地，可以采用以下公式计算：
妥投天数＝终止跟踪节点对应的发生时间–初始跟踪节点对应的发生时间；
占比根据每个妥投天数内妥投运单量和发往物流目的地所有妥投运单量确定，具体地，可以采用以下公式计算：
占比＝每个妥投天数内妥投运单量/发往物流目的地所有妥投运单量*100％。
假设要分析物流A在第一季度送达不同物流目的地的物流妥投时长，根据物流妥投时长分析请求筛选出第一季度内使用物流A发货，发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息，然后，向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求，以供第三方平台根据订单信息查询物流跟踪信息，在查询到与订单信息相匹配的物流跟踪信息后，第三方平台将物流跟踪信息返回给交易平台。在对物流跟踪信息进行分析处理之后，得到妥投天数分布信息，如表1所示。
表1：
在确定妥投天数分布信息之后，可以依据妥投天数分布信息，计算物流妥投时长，具体地，可以采用如下方法计算物流妥投时长：
步骤S205，依据物流目的地对妥投天数分布信息进行分类处理。
在得到妥投天数分布信息后，可以依据物流目的地对妥投天数分布信息进行分类处理，也就是说，将同一物流目的地的妥投天数分布信息分类处理到一起。
步骤S206，对于每一个物流目的地，依据占比对物流目的地内的妥投天数分布信息进行倒序排列处理，得到按照S1,S2...,Si,...Sn排序的妥投天数分布信息。
具体地，针对如表1所示的妥投天数分布信息，先依据物流目的地对妥投天数分布信息进行分类处理，然后，对于每一个物流目的地，依据占比对物流目的地内的妥投天数分布信息进行倒序排列处理，得到按照S1,S2...,Si,...Sn排序的妥投天数分布信息，如表2所示。
表2：
步骤S207，从k＝1开始，按照公式(1)：
计算占比和Sumk,直至Sumk大于或等于预设阈值结束，选取占比S1,S2...,Sk对应的妥投天数中最小妥投天数和最大妥投天数，作为物流妥投时长。
在根据步骤S205和步骤S206对妥投天数分布信息进行处理后，可以按照占比排列顺序计算占比和，直至占比和大于或等于预设阈值结束，例如，预设阈值可以设为80％，选取占比S1,S2...,Sk对应的妥投天数中最小妥投天数和最大妥投天数，作为物流妥投时长。
举例说明，对于物流A，物流目的地：美国，占比和：70％+19％〉80％，则可以确定物流A送达美国的物流妥投时长为4-5天；
物流目的地：澳大利亚，占比和：30％+30％+25％〉80％，则可以确定物流A送达澳大利亚的物流妥投时长为6-8天。
在本发明实施例中，可能存在对于某一物流目的地，一个妥投天数的占比大于或等于预设阈值的情况，此时可以确定物流妥投时长即是相应的妥投天数。举例说明，对于物流A，物流目的地：英国，妥投天数：5，占比：82％，大于预设阈值80％，则可以确定物流A送达英国的物流妥投时长为5天。这里仅是举例说明，不具有任何限定作用。
根据本发明上述实施例提供的方法，利用物流跟踪信息来分析物流妥投时长，不仅满足了交易平台对物流妥投时长分析实时性的要求，还提升了计算的准确率，克服了人工手动计算物流妥投时长而导致的准确率低，以及由于取样有限而导致不能真实反映物流妥投时长，还降低了人工成本，节省交易平台的开支；依据物流目的地和占比对妥投天数分布信息进行处理便于统计物流妥投时长，节省统计时间。
图3示出了根据本发明一个实施例的物流妥投时长分析装置的结构示意图。如图3所示，该装置300包括：第一接收模块310、筛选模块320、发送模块330、第二接收模块340、分析处理模块350。
第一接收模块310，用于接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求。
筛选模块320，用于根据物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息。
发送模块330，用于向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求。
第二接收模块340，用于接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息。
分析处理模块350，用于对物流跟踪信息进行分析处理，得到物流妥投时长。
根据本发明上述实施例提供的装置，利用物流跟踪信息来分析物流妥投时长，不仅满足了交易平台对物流妥投时长分析实时性的要求，还提升了计算的准确率，克服了人工手动计算物流妥投时长而导致的准确率低，以及由于取样有限而导致不能真实反映物流妥投时长，还降低了人工成本，节省交易平台的开支。
图4示出了根据本发明另一个实施例的物流妥投时长分析装置的结构示意图。如图4所示，该装置400包括：第一接收模块410、筛选模块420、发送模块430、第二接收模块440、分析处理模块450
第一接收模块410，用于接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求。
筛选模块420，用于根据物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息。其中，订单信息包括：物流运单号。
发送模块430，用于向第三方平台发送携带有订单信息的物流跟踪信息查询请求。其中，物流跟踪信息包括：跟踪节点信息和跟踪节点发生时间。
第二接收模块440，用于接收第三方平台响应物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息。
分析处理模块450包括：分析处理单元451，用于对物流跟踪信息进行分析处理，得到妥投天数分布信息；
计算单元452，用于依据妥投天数分布信息，计算物流妥投时长。
其中，妥投天数分布信息包括：物流目的地、妥投天数和占比，具体地，妥投天数根据终止跟踪节点对应的发生时间和初始跟踪节点对应的发生时间确定；
占比根据每个妥投天数内妥投运单量和发往物流目的地所有妥投运单量确定。
计算单元452进一步用于：依据物流目的地对妥投天数分布信息进行分类处理；
对于每一个物流目的地，依据占比对物流目的地内的妥投天数分布信息进行倒序排列处理，得到按照S1,S2...,Si,...Sn排序的妥投天数分布信息；
从k＝1开始，按照如下公式：
计算占比和Sumk,直至Sumk大于或等于预设阈值结束，选取占比S1,S2...,Sk对应的妥投天数中最小妥投天数和最大妥投天数，作为物流妥投时长。
根据本发明上述实施例提供的装置，利用物流跟踪信息来分析物流妥投时长，不仅满足了交易平台对物流妥投时长分析实时性的要求，还提升了计算的准确率，克服了人工手动计算物流妥投时长而导致的准确率低，以及由于取样有限而导致不能真实反映物流妥投时长，还降低了人工成本，节省交易平台的开支；依据物流目的地和占比对妥投天数分布信息进行处理便于统计物流妥投时长，节省统计时间。
至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应该被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
本领域技术人员应当理解，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。此外，本发明也不针对任何特定编程语言，应当明白，可以利用各种编程语言实现本发明描述的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
需要注意的是，尽管在上面的说明中详细描述了物流妥投时长分析装置的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的，并非是强制性的。本领域的技术人员可以理解，实际上，可以对实施例中的模块进行自适应性地改变，将实施例中的多个模块组合成一个模块，也可将一个模块划分成多个模块。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明实施操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，或者将一个步骤分成多个步骤执行。
综上所述，应用本发明所述的物流妥投时长分析方法及装置，利用物流跟踪信息来分析物流妥投时长，不仅满足了交易平台对物流妥投时长分析实时性的要求，还提升了计算的准确率，克服了人工手动计算物流妥投时长而导致的准确率低，以及由于取样有限而导致不能真实反映物流妥投时长，还降低了人工成本，节省交易平台的开支。
以上对本发明的方法和具体实施方法进行了详细的介绍，并给出了相应的实施例。当然，除上述实施例外，本发明还可以有其它实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明所要保护的范围之内。
Claims (8)
1.一种物流妥投时长分析方法，其特征在于，所述方法包括：
接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求；
根据所述物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息；
向第三方平台发送携带有所述订单信息的物流跟踪信息查询请求；
接收所述第三方平台响应所述物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息；
对所述物流跟踪信息进行分析处理，得到妥投天数分布信息；
依据所述妥投天数分布信息，计算物流妥投时长；
其中，所述妥投天数分布信息包括：物流目的地、妥投天数和占比；
所述依据所述妥投天数分布信息，计算物流妥投时长进一步包括：
依据物流目的地对所述妥投天数分布信息进行分类处理；
对于每一个物流目的地，依据所述占比对物流目的地内的妥投天数分布信息进行倒序排列处理，得到按照S1,S2...,Si,...Sn排序的妥投天数分布信息；
从k＝1开始，按照如下公式：
计算占比和Sumk,直至Sumk大于或等于预设阈值结束，选取占比S1,S2...,Sk对应的妥投天数中最小妥投天数和最大妥投天数，作为物流妥投时长，所述占比根据每个妥投天数内妥投运单量和发往物流目的地所有妥投运单量确定。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物流跟踪信息包括：跟踪节点信息和跟踪节点发生时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述妥投天数根据终止跟踪节点对应的发生时间和初始跟踪节点对应的发生时间确定。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述订单信息包括：物流运单号。
5.一种物流妥投时长分析装置，其特征在于，所述装置包括：
第一接收模块，用于接收携带有物流名称和统计时间的物流妥投时长分析请求；
筛选模块，用于根据所述物流名称和统计时间筛选发货时间和妥投时间均在统计时间范围内的订单信息；
发送模块，用于向第三方平台发送携带有所述订单信息的物流跟踪信息查询请求；
第二接收模块，用于接收第三方平台响应所述物流跟踪信息查询请求而返回的物流跟踪信息；
分析处理模块包括：分析处理单元，用于对所述物流跟踪信息进行分析处理，得到妥投天数分布信息；
计算单元，用于依据所述妥投天数分布信息，计算物流妥投时长；
其中，所述妥投天数分布信息包括：物流目的地、妥投天数和占比；
所述计算单元进一步用于：依据物流目的地对所述妥投天数分布信息进行分类处理；
对于每一个物流目的地，依据所述占比对物流目的地内的妥投天数分布信息进行倒序排列处理，得到按照S1,S2...,Si,...Sn排序的妥投天数分布信息；
从k＝1开始，按照如下公式：
计算占比和Sumk,直至Sumk大于或等于预设阈值结束，选取占比S1,S2...,Sk对应的妥投天数中最小妥投天数和最大妥投天数，作为物流妥投时长，所述占比根据每个妥投天数内妥投运单量和发往物流目的地所有妥投运单量确定。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述物流跟踪信息包括：跟踪节点信息和跟踪节点发生时间。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述妥投天数根据终止跟踪节点对应的发生时间和初始跟踪节点对应的发生时间确定。
8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，所述订单信息包括：物流运单号。
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2017
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