CN110781250A - 一种基于大数据的bi决策管理系统和方法 - Google Patents

一种基于大数据的bi决策管理系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110781250A
CN110781250A CN201911012805.7A CN201911012805A CN110781250A CN 110781250 A CN110781250 A CN 110781250A CN 201911012805 A CN201911012805 A CN 201911012805A CN 110781250 A CN110781250 A CN 110781250A
Authority
CN
China
Prior art keywords
express
address
decision
module
user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201911012805.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110781250B (zh
Inventor
王平
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shaanxi Huazhu Technology Co Ltd
Original Assignee
Shaanxi Huazhu Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shaanxi Huazhu Technology Co Ltd filed Critical Shaanxi Huazhu Technology Co Ltd
Priority to CN201911012805.7A priority Critical patent/CN110781250B/zh
Publication of CN110781250A publication Critical patent/CN110781250A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110781250B publication Critical patent/CN110781250B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/283—Multi-dimensional databases or data warehouses, e.g. MOLAP or ROLAP
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2462—Approximate or statistical queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于大数据的BI决策管理系统和方法，用于解决现有技术中用户无法根据自身地址选择合适的网点和快递公司寄送，使快递更快的寄送到目的地的问题；包括数据采集模块、服务器、物流分析模块、决策管理模块、满意统计模块和登录注册模块；本发明通过决策值大小选择对应的快递网点或驿站和对应的快递公司，用户通过智能终端输入查询地址、寄件地址和查询的半径至查询模块；查询模块依照决策值对快递公司及对应的网点由大到小进行排序，排序后发送到用户的智能终端上进行显示便于用户根据寄送的时间和地点选择合适的快递网点及快递公司。

Description

一种基于大数据的BI决策管理系统和方法
技术领域
本发明涉及物BI决策管理领域，尤其涉及一种基于大数据的BI决策管理系统和方法。
背景技术
商业智能简称BI，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。
商业智能是企业对商业数据的搜集、管理和分析的系统过程，是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决定的工具；在物流领域，用户无法根据自身地址选择合适的网点和快递公司寄送，使快递更快的寄送到目的地。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的BI决策管理系统和方法；本发明通过决策值大小选择对应的快递网点或驿站和对应的快递公司，用户通过智能终端输入查询地址、寄件地址和查询的半径至查询模块；查询模块依照决策值对快递公司及对应的网点由大到小进行排序，排序后发送到用户的智能终端上进行显示便于用户根据寄送的时间和地点选择合适的快递网点及快递公司。
本发明所要解决的技术问题为：
(1)如何通过对包裹物流信息和快递公司信息计算用户寄收地址之间的决策值；通过决策值大小选择对应的快递网点或驿站和对应的快递公司，选择合适的快递网点及快递公司；解决了现有技术中用户无法根据自身地址选择合适的网点和快递公司寄送，使快递更快的寄送到目的地的问题；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的BI决策管理系统，包括数据采集模块、服务器、物流分析模块、决策管理模块、满意统计模块和登录注册模块；
所述数据采集模块用于采集快递包裹的物流信息以及快递公司信息；所述物流信息包括包裹的寄件地址、收件地址、快递点寄送时间、快递点取件时间、送达快递点时间以及包裹运输对应的快递公司；快递公司信息包括中转站及中转站待运送包裹数量；所述数据采集模块将采集快递包裹的物流信息发送至服务器内进行存储；所述物流分析模块用于获取物流信息并进行分析，具体分析步骤如下：
步骤一：将寄件的地址记为A；收件的地址标记为C；设定快递公司记为Ki，i＝1、……、n；
步骤二：统计地址A、C之间运输的中转站Kij；j＝1、2、……8；设定中转站Kij待运送包裹数量标记为GKij；
步骤三：计算快递点对应快递公司所有包裹的寄送时间和取件时间之间的时间差并求其平均值得到寄取时间均值，并将其标记为DKij；
步骤四：计算快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差；并求其平平均值得到运送时间均值，并将其标记为FKij；
步骤五：利用公式
Figure BDA0002244714930000031
获取得到地址A、C间的快递公司对应的决策值JKi；其中，b1、b2、b3和b4均为预设比例系数固定值，μ修正因子，取值为0.9695231；PKi为用户对快递公司的满意值；
步骤六：物流分析模块将计算地址A、C间的决策值发送至决策管理模块；
所述决策管理模块用于根据用户输入的寄送地址匹配对应的决策值并发送至用户的智能终端上；
所述满意统计模块用于统计快递公司评价信息并计算快递公司的满意值。
优选的，所述满意统计模块计算快递公司满意值的具体计算步骤如下：
S1：根据快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差与设定阈值进行对比；当快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差大于设定阈值，快递延时总次数增加一次；当快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差小于设定阈值，快递提前总次数增加一次；
S2：用户通过智能终端发送包裹信息及丢失指令至满意统计模块；满意统计模块对包裹信息进行丢失审核，审核成功后，则该快递公司的丢失总次数增加一次；同时发送评价请求到用户的智能终端；用户通过智能终端发送评价值至满意统计模块；
S3：对用户发送的评价值进行求和，得到快递公司的评价总值并标记为MKi；设定快递延时总次数记为YKi；快递提前总次数记为TKi；丢失总次数记为WKi；
S4：利用公式
Figure BDA0002244714930000032
获取得到快递公司的用户对快递公司的满意值PKi；其中，v1、v2、v3和v4均为预设比例系数固定值。
优选的，所述决策管理模块匹配对应的决策值并发送至用户的智能终端上的具体过程如下：
a：用户通过智能终端发送寄件的地址和收件的地址至决策匹配模块以及决策指令；
b：决策匹配模块接收到决策指令和寄件的地址和收件的地址；对寄件的地址与地址A进行匹配，得到对应的地址A；对收件的地址与地址C进行匹配，得到对应的地址C；其中地址A为快递网点和快递驿站的地址；地址C为快递网点和快递驿站的地址以及快递收货柜；
c：根据地址A、C匹配到对应的决策值并发送至用户的智能终端上；智能终端为智能手机或平板电脑。
优选的，所述登录注册模块用于用户提交注册信息并审核；登录注册模块将审核成功的注册信息发送至服务器内存储；注册信息包括用户姓名和电话及地址。
优选的，所述查询模块用于查询注册用户地址的快递网点和快递驿站的决策值并排序发送至用户的智能终端上，具体查询步骤为：
SS1：用户通过智能终端输入查询地址、寄件地址和查询的半径至查询模块；查询模块已查询地址为中心，输入的半径画圆，在圆覆盖范围内的快递网点和快递驿站标记为查询地址；
SS2：查询模块将查询地址通过服务器发送至决策管理模块进行匹配，得到查询地址到寄件地址的所有快递公司的决策值；决策管理模块将得到查询地址到寄件地址的所有快递公司的决策值通过服务器发送至查询模块；
SS3：查询模块依照决策值对快递公司及对应的网点由大到小进行排序，排序后发送到用户的智能终端上进行显示。
一种基于大数据的BI决策管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤一：通过数据采集模块采集快递包裹的物流信息以及快递公司信息至服务器内；
步骤二：物流分析模块获取物流信息并进行分析得到决策值并发送至决策管理模块；
步骤三：用户输入的寄件地址和收件地址与地址A、C匹配到对应的决策值；然后发送至用户的智能终端；通过决策值大小选择对应的快递网点或驿站和对应的快递公司。
本发明的有益效果：本发明通过数据采集模块采集快递包裹的物流信息以及快递公司信息至服务器内；物流分析模块获取物流信息并进行分析得到决策值并发送至决策管理模块；用户输入的寄件地址和收件地址与地址A、C匹配到对应的决策值；然后发送至用户的智能终端；通过决策值大小选择对应的快递网点或驿站和对应的快递公司，用户通过智能终端输入查询地址、寄件地址和查询的半径至查询模块；查询模块依照决策值对快递公司及对应的网点由大到小进行排序，排序后发送到用户的智能终端上进行显示便于用户根据寄送的时间和地点选择合适的快递网点及快递公司。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种基于大数据的BI决策管理系统和方法的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种基于大数据的BI决策管理系统，包括数据采集模块、服务器、物流分析模块、决策管理模块、满意统计模块和登录注册模块；
数据采集模块用于采集快递包裹的物流信息以及快递公司信息；物流信息包括包裹的寄件地址、收件地址、快递点寄送时间、快递点取件时间、送达快递点时间以及包裹运输对应的快递公司；快递公司信息包括中转站及中转站待运送包裹数量；数据采集模块将采集快递包裹的物流信息发送至服务器内进行存储；物流分析模块用于获取物流信息并进行分析，具体分析步骤如下：
步骤一：将寄件的地址记为A；收件的地址标记为C；设定快递公司记为Ki，i＝1、……、n；
步骤二：统计地址A、C之间运输的中转站Kij；j＝1、2、……8；设定中转站Kij待运送包裹数量标记为GKij；
步骤三：计算快递点对应快递公司所有包裹的寄送时间和取件时间之间的时间差并求其平均值得到寄取时间均值，并将其标记为DKij；
步骤四：计算快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差；并求其平平均值得到运送时间均值，并将其标记为FKij；
步骤五：利用公式
Figure BDA0002244714930000061
获取得到地址A、C间的快递公司对应的决策值JKi；其中，b1、b2、b3和b4均为预设比例系数固定值，μ修正因子，取值为0.9695231；PKi为用户对快递公司的满意值；通过公式可得，用户对快递公司的满意值越大，决策值越大，表明该快递公司越符合用户进行寄件；寄取时间均值越小，决策值越大；运送时间均值越小，决策值越大；
步骤六：物流分析模块将计算地址A、C间的决策值发送至决策管理模块；
决策管理模块用于根据用户输入的寄送地址匹配对应的决策值并发送至用户的智能终端上；
满意统计模块用于统计快递公司评价信息并计算快递公司的满意值。
优选的，满意统计模块计算快递公司满意值的具体计算步骤如下：
S1：根据快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差与设定阈值进行对比；当快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差大于设定阈值，快递延时总次数增加一次；当快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差小于设定阈值，快递提前总次数增加一次；
S2：用户通过智能终端发送包裹信息及丢失指令至满意统计模块；满意统计模块对包裹信息进行丢失审核，审核成功后，则该快递公司的丢失总次数增加一次；同时发送评价请求到用户的智能终端；用户通过智能终端发送评价值至满意统计模块；
S3：对用户发送的评价值进行求和，得到快递公司的评价总值并标记为MKi；设定快递延时总次数记为YKi；快递提前总次数记为TKi；丢失总次数记为WKi；
S4：利用公式
Figure BDA0002244714930000071
获取得到快递公司的用户对快递公司的满意值PKi；其中，v1、v2、v3和v4均为预设比例系数固定值；通过公式可得，快递提前总次数越多，满意值越大；快递延时总次数越少，满意值越大；丢失总次数越小，满意值越大；评价总值越小，满意值越大；
优选的，决策管理模块匹配对应的决策值并发送至用户的智能终端上的具体过程如下：
a：用户通过智能终端发送寄件的地址和收件的地址至决策匹配模块以及决策指令；
b：决策匹配模块接收到决策指令和寄件的地址和收件的地址；对寄件的地址与地址A进行匹配，得到对应的地址A；对收件的地址与地址C进行匹配，得到对应的地址C；其中地址A为快递网点和快递驿站的地址；地址C为快递网点和快递驿站的地址以及快递收货柜；
c：根据地址A、C匹配到对应的决策值并发送至用户的智能终端上；智能终端为智能手机或平板电脑。
优选的，登录注册模块用于用户提交注册信息并审核；登录注册模块将审核成功的注册信息发送至服务器内存储；注册信息包括用户姓名和电话及地址。
优选的，查询模块用于查询注册用户地址的快递网点和快递驿站的决策值并排序发送至用户的智能终端上，具体查询步骤为：
SS1：用户通过智能终端输入查询地址、寄件地址和查询的半径至查询模块；查询模块已查询地址为中心，输入的半径画圆，在圆覆盖范围内的快递网点和快递驿站标记为查询地址；
SS2：查询模块将查询地址通过服务器发送至决策管理模块进行匹配，得到查询地址到寄件地址的所有快递公司的决策值；决策管理模块将得到查询地址到寄件地址的所有快递公司的决策值通过服务器发送至查询模块；
SS3：查询模块依照决策值对快递公司及对应的网点由大到小进行排序，排序后发送到用户的智能终端上进行显示。
一种基于大数据的BI决策管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤一：通过数据采集模块采集快递包裹的物流信息以及快递公司信息至服务器内；
步骤二：物流分析模块获取物流信息并进行分析得到决策值并发送至决策管理模块；
步骤三：用户输入的寄件地址和收件地址与地址A、C匹配到对应的决策值；然后发送至用户的智能终端；通过决策值大小选择对应的快递网点或驿站和对应的快递公司。
本发明的工作原理：通过数据采集模块采集快递包裹的物流信息以及快递公司信息至服务器内；物流分析模块获取物流信息并进行分析得到决策值并发送至决策管理模块；用户输入的寄件地址和收件地址与地址A、C匹配到对应的决策值；然后发送至用户的智能终端；通过决策值大小选择对应的快递网点或驿站和对应的快递公司，用户通过智能终端输入查询地址、寄件地址和查询的半径至查询模块；查询模块已查询地址为中心，输入的半径画圆，在圆覆盖范围内的快递网点和快递驿站标记为查询地址；查询模块将查询地址通过服务器发送至决策管理模块进行匹配，得到查询地址到寄件地址的所有快递公司的决策值；决策管理模块将得到查询地址到寄件地址的所有快递公司的决策值通过服务器发送至查询模块；查询模块依照决策值对快递公司及对应的网点由大到小进行排序，排序后发送到用户的智能终端上进行显示便于用户根据寄送的时间和地点选择合适的快递网点及快递公司。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于大数据的BI决策管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、服务器、物流分析模块、决策管理模块、满意统计模块和登录注册模块；
所述数据采集模块用于采集快递包裹的物流信息以及快递公司信息；所述物流信息包括包裹的寄件地址、收件地址、快递点寄送时间、快递点取件时间、送达快递点时间以及包裹运输对应的快递公司；快递公司信息包括中转站及中转站待运送包裹数量；所述数据采集模块将采集快递包裹的物流信息发送至服务器内进行存储；所述物流分析模块用于获取物流信息并进行分析，具体分析步骤如下：
步骤一：将寄件的地址记为A；收件的地址标记为C；设定快递公司记为Ki，i＝1、……、n；
步骤二：统计地址A、C之间运输的中转站Kij；j＝1、2、……8；设定中转站Kij待运送包裹数量标记为GKij；
步骤三：计算快递点对应快递公司所有包裹的寄送时间和取件时间之间的时间差并求其平均值得到寄取时间均值，并将其标记为DKij；
步骤四：计算快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差；并求其平平均值得到运送时间均值，并将其标记为FKij；
步骤五：利用公式
Figure FDA0002244714920000011
获取得到地址A、C间的快递公司对应的决策值JKi；其中，b1、b2、b3和b4均为预设比例系数固定值，μ修正因子，取值为0.9695231；PKi为用户对快递公司的满意值；
步骤六：物流分析模块将计算地址A、C间的决策值发送至决策管理模块；
所述决策管理模块用于根据用户输入的寄送地址匹配对应的决策值并发送至用户的智能终端上；
所述满意统计模块用于统计快递公司评价信息并计算快递公司的满意值。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的BI决策管理系统，其特征在于，所述满意统计模块计算快递公司满意值的具体计算步骤如下：
S1：根据快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差与设定阈值进行对比；当快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差大于设定阈值，快递延时总次数增加一次；当快递点对应快递公司取件时间和送达快递点时间之间的时间差小于设定阈值，快递提前总次数增加一次；
S2：用户通过智能终端发送包裹信息及丢失指令至满意统计模块；满意统计模块对包裹信息进行丢失审核，审核成功后，则该快递公司的丢失总次数增加一次；同时发送评价请求到用户的智能终端；用户通过智能终端发送评价值至满意统计模块；
S3：对用户发送的评价值进行求和，得到快递公司的评价总值并标记为MKi；设定快递延时总次数记为YKi；快递提前总次数记为TKi；丢失总次数记为WKi；
S4：利用公式
Figure FDA0002244714920000021
获取得到快递公司的用户对快递公司的满意值PKi；其中，v1、v2、v3和v4均为预设比例系数固定值。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的BI决策管理系统，其特征在于，所述决策管理模块匹配对应的决策值并发送至用户的智能终端上的具体过程如下：
a：用户通过智能终端发送寄件的地址和收件的地址至决策匹配模块以及决策指令；
b：决策匹配模块接收到决策指令和寄件的地址和收件的地址；对寄件的地址与地址A进行匹配，得到对应的地址A；对收件的地址与地址C进行匹配，得到对应的地址C；其中地址A为快递网点和快递驿站的地址；地址C为快递网点和快递驿站的地址以及快递收货柜；
c：根据地址A、C匹配到对应的决策值并发送至用户的智能终端上；智能终端为智能手机或平板电脑。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的BI决策管理系统，其特征在于，所述登录注册模块用于用户提交注册信息并审核；登录注册模块将审核成功的注册信息发送至服务器内存储；注册信息包括用户姓名和电话及地址。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的BI决策管理系统，其特征在于，所述查询模块用于查询注册用户地址的快递网点和快递驿站的决策值并排序发送至用户的智能终端上，具体查询步骤为：
SS1：用户通过智能终端输入查询地址、寄件地址和查询的半径至查询模块；查询模块已查询地址为中心，输入的半径画圆，在圆覆盖范围内的快递网点和快递驿站标记为查询地址；
SS2：查询模块将查询地址通过服务器发送至决策管理模块进行匹配，得到查询地址到寄件地址的所有快递公司的决策值；决策管理模块将得到查询地址到寄件地址的所有快递公司的决策值通过服务器发送至查询模块；
SS3：查询模块依照决策值对快递公司及对应的网点由大到小进行排序，排序后发送到用户的智能终端上进行显示。
6.一种基于大数据的BI决策管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤一：通过数据采集模块采集快递包裹的物流信息以及快递公司信息至服务器内；
步骤二：物流分析模块获取物流信息并进行分析得到决策值并发送至决策管理模块；
步骤三：用户输入的寄件地址和收件地址与地址A、C匹配到对应的决策值；然后发送至用户的智能终端；通过决策值大小选择对应的快递网点或驿站和对应的快递公司。
CN201911012805.7A 2019-10-23 2019-10-23 一种基于大数据的bi决策管理系统和方法 Active CN110781250B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911012805.7A CN110781250B (zh) 2019-10-23 2019-10-23 一种基于大数据的bi决策管理系统和方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911012805.7A CN110781250B (zh) 2019-10-23 2019-10-23 一种基于大数据的bi决策管理系统和方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110781250A true CN110781250A (zh) 2020-02-11
CN110781250B CN110781250B (zh) 2023-04-11

Family

ID=69386536

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911012805.7A Active CN110781250B (zh) 2019-10-23 2019-10-23 一种基于大数据的bi决策管理系统和方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110781250B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111709689A (zh) * 2020-06-18 2020-09-25 汪永强 一种基于大数据的物流信息推送查询系统
CN112862406A (zh) * 2021-03-03 2021-05-28 南京浪脆电子商务有限公司 基于大数据分析的物流订单在线智能管理云平台
CN114969470A (zh) * 2022-08-02 2022-08-30 北京宏数科技有限公司 一种基于大数据的决策方法及系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105631634A (zh) * 2015-12-25 2016-06-01 芜湖众创物流投资中心（有限合伙） 一种跨终端可交互的物流大数据实时分析系统
US20160232487A1 (en) * 2015-02-11 2016-08-11 Ben Yonker Package Delivery System, Service, Method and Application
CN106971244A (zh) * 2017-03-30 2017-07-21 华为技术有限公司 一种物流路径规划方法及设备
WO2018068603A1 (zh) * 2016-10-10 2018-04-19 香港纺织及成衣研发中心有限公司 基于大数据技术的供应链管理决策支持系统
CN108171452A (zh) * 2017-12-08 2018-06-15 苏宁云商集团股份有限公司 一种快递点选址方法及装置
CN109685416A (zh) * 2018-12-13 2019-04-26 深圳市丰巢科技有限公司 快递件的派送分单方法及装置、计算机设备及存储介质
CN109784820A (zh) * 2019-03-28 2019-05-21 上海中通吉网络技术有限公司 一种快递路由智能解决方法、装置、终端设备及存储介质
CN109840678A (zh) * 2018-12-14 2019-06-04 中国平安财产保险股份有限公司 基于大数据的决策方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110334987A (zh) * 2019-06-20 2019-10-15 广州财到乐信息技术有限公司 快递末端驿站智能管理系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160232487A1 (en) * 2015-02-11 2016-08-11 Ben Yonker Package Delivery System, Service, Method and Application
CN105631634A (zh) * 2015-12-25 2016-06-01 芜湖众创物流投资中心（有限合伙） 一种跨终端可交互的物流大数据实时分析系统
WO2018068603A1 (zh) * 2016-10-10 2018-04-19 香港纺织及成衣研发中心有限公司 基于大数据技术的供应链管理决策支持系统
CN106971244A (zh) * 2017-03-30 2017-07-21 华为技术有限公司 一种物流路径规划方法及设备
CN108171452A (zh) * 2017-12-08 2018-06-15 苏宁云商集团股份有限公司 一种快递点选址方法及装置
CN109685416A (zh) * 2018-12-13 2019-04-26 深圳市丰巢科技有限公司 快递件的派送分单方法及装置、计算机设备及存储介质
CN109840678A (zh) * 2018-12-14 2019-06-04 中国平安财产保险股份有限公司 基于大数据的决策方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109784820A (zh) * 2019-03-28 2019-05-21 上海中通吉网络技术有限公司 一种快递路由智能解决方法、装置、终端设备及存储介质
CN110334987A (zh) * 2019-06-20 2019-10-15 广州财到乐信息技术有限公司 快递末端驿站智能管理系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LONGWEN ZHAO; XIAOHUI HUANG: "Research on the Application of Business Intelligence in Logistics Management", 《IEEE》 *
兰莉: "关于电商智能快递服务配送时间优化问题研究", 《广西大学学报(自然科学版》 *
包裕良: "物流管理系统设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *
王道平: "基于两阶段启发式算法的物流配送选址-路径问题研究", 《万方数据知识服务平台》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111709689A (zh) * 2020-06-18 2020-09-25 汪永强 一种基于大数据的物流信息推送查询系统
CN111709689B (zh) * 2020-06-18 2021-04-02 广州市易工品科技有限公司 一种基于大数据的物流信息推送查询系统
CN112862406A (zh) * 2021-03-03 2021-05-28 南京浪脆电子商务有限公司 基于大数据分析的物流订单在线智能管理云平台
CN112862406B (zh) * 2021-03-03 2024-02-27 湖南奥维思供应链管理有限公司 基于大数据分析的物流订单在线智能管理云平台
CN114969470A (zh) * 2022-08-02 2022-08-30 北京宏数科技有限公司 一种基于大数据的决策方法及系统
CN114969470B (zh) * 2022-08-02 2022-09-30 北京宏数科技有限公司 一种基于大数据的决策方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110781250B (zh) 2023-04-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110781250B (zh) 一种基于大数据的bi决策管理系统和方法
CN111260296B (zh) 快件派送方式推荐方法、装置、设备及存储介质
CN106372821B (zh) 确定服务站点信息的方法及装置
US20120089639A1 (en) System and method for retrieving lost baggage in travel industry
US20110066281A1 (en) Method and system for referencing a specific mail target for enhanced mail owner customer intelligence
US10970665B2 (en) Logistics information acquisition method and system for transnational transport
Laxmi et al. RFID based logistic management system using internet of things (IoT)
CN105761029A (zh) 快递标识信息处理方法及装置
CN104468107A (zh) 校验数据处理方法及装置
CN111429073A (zh) 快件签收方法、装置、设备和存储介质
CN107993037A (zh) 一种自动追踪快递邮件的系统及基于该系统的追踪方法
CN113537878A (zh) 包裹派送方法、装置、设备及存储介质
CN210428529U (zh) 一种物流实时跟踪装置
Uskenbayeva et al. Formation of Order Packages for Planning of the Orders Implementation Process in E-Commerce
US20180060931A1 (en) System and Method for Trading Valuable Items
Hillebrand et al. Technology and change in postal services-impacts on consumers
Kim Design and implementation of Hadoop platform for processing big data of logistics which is based on IoT
CN108416553A (zh) 一种逆向物流信息管理系统
AU2016102445A4 (en) Logistics information acquisition method and system for transnational transport
Vaculik et al. Application of epc standards and mobile networks services to enhance the quality of postal service
CN113780923A (zh) 派件方法、装置、电子设备及介质
CN113743838A (zh) 目标用户识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112330260A (zh) 一种配送服务系统
CN105989042A (zh) 信息录入方法及其装置
CN111932167A (zh) 对样本进行全流程管理的系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant