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[發明專利]一種基于區域物流信息的網絡傳輸系統及數據分析方法在審

專利信息
申請號: 201710004652.6 申請日: 2017-01-04
公開(公告)號: CN106651277A 公開(公告)日: 2017-05-10
發明(設計)人: 慈教進;付廷臣;鄧俊淼;孫曉濤;韓少眠 申請(專利權)人: 南陽師范學院
主分類號: G06Q10/08 分類號: G06Q10/08;H04L29/08
代理公司: 鄭州知己知識產權代理有限公司41132 代理人: 季發軍
地址: 473061 河南*** 國省代碼: 河南;41
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 區域 物流 信息 網絡 傳輸 系統 數據 分析 方法
【說明書】:

技術領域

本發明涉及物流數據分析系統技術領域,尤其涉及一種基于區域物流信息的網絡傳輸系統及數據分析方法。

背景技術

隨著物流行業的迅速發展和智能網絡數據庫的逐步建設,一些大型的物流公司積累了大量的物流數據,這些數據主要由地區的物流用戶的日常數據構成。這些數據與客戶緊密耦合,直接反應用戶習慣,且這類習慣又間接反映著用戶本身的一些個人信息如家庭年齡、家庭收入等。這些個人信息又與用戶所在居民區的情況息息相關,結合居民區附近的基礎服務設施以推斷出居民區的總體情況,這對居民區的發展有著較高的參考意義。以此類推,可以做到對區域的規劃與發展布局提供相應的數據支持,所以對于區域物流數據的信息傳輸及數據分析便格外有意義。

申請號為201610070041.7的中國專利提供的處理物流數據的方法,包括:接收物流請求數據,所述物流請求數據中包括發貨地址和收貨地址;判斷屬性信息表中是否包含所述發貨地址和收貨地址的區域信息;根據判斷結果獲得所述區域信息;根據所述區域信息匹配運費規則;以及根據所述運費規則計算運費。該發明實施例通過地理信息系統和屬性信息表兩種方式獲得區域信息,提高了區域信息的獲取成功率,從而提高了運費計算的成功率。本發明同時提供一種物流數據處理系統。

申請號為201610519680.7 的中國專利提供的物流數據處理方法以及裝置,屬于計算機技術領域。所述方法包括:獲取二維碼,所述二維碼攜帶有網絡地址信息以及標識碼;獲取所述二維碼攜帶的所述網絡地址信息以及所述標識碼;獲取物流信息,將所述物流信息以及所述標識碼發送到所述網絡地址信息所指向的服務器,以使所述服務器對應存儲所述物流信息以及所述標識碼。該發明實施例提供的物流數據處理方法使得在物流信息的錄入過程中不需要發件人手寫物流信息,也不需要物流人員再做二次的物流信息錄入,減短了物流員需的等待較長,也減輕了物流人員的工作量,還避免了人工書寫的物流信息容易出現字跡難以辨別的情況,極大的提升整體的物流效率。

申請號為201310437309.2的中國專利提供一種服務器,該服務器與一ERP連接,該服務器包括:存儲模塊,用于存儲物流價格,該物流價格至少包括起運地以及單位運費;接收模塊,用于接收貨運人員輸入的至少一次貨運的費用明細,該費用明細根據該次貨運的起運地、運行里程以及物流價格生成;分析模塊,用于分析該費用明細生成符合預定格式的費用分析表;發送模塊,用于將該費用分析表發送至ERP,以在ERP中生成與該次貨運對應的物流數據。該發明還提出一種物流數據處理系統以及應用于上述物流數據處理系統的物流數據處理方法。

發明內容

本發明的目的在于解決上述技術問題,提供一種基于區域物流信息的網絡傳輸系統及數據分析方法,一方面依托各種信息數據平臺建立物流數據網絡傳輸系統,另一方面通過對物流數據的綜合分析,建立分析評估模型,形成物流數據的可視化方案,能滿足日益增長的用戶需求。

為實現上述目的,本發明采用的技術方案是:一種基于區域物流信息的網絡傳輸系統,包括數據采集端、數據集中端以及連接兩者的通信網絡,所述數據采集端包括數據采集卡,與區域各物流網點電腦終端連接;所述數據集中端包括數據匯集器,通過所述通信網絡連接移動運營商網絡和物聯網網絡,所述通信網絡包括網絡數據庫以及分別與所述網絡數據庫連接的遠程無線網絡和局域無線網絡。

進一步地,所述遠程無線網絡包括4G通信終端,所述局域無線網絡包括藍牙收發設備和數據加密裝置。

進一步地,所述數據匯集器連接數據傳輸增幅裝置。

一種基于區域物流信息的數據分析方法,包括如下步驟:

1)對區域物流數據進行月度數據分析,包括區域用戶習慣分析和小區成熟度分析;

2)對區域物流數據進行年度數據分析,包括經濟協調性分析、地區行業發展分析、區域物流規劃分析;

3)在上述時間維度分析基礎上,對區域物流用戶數據進行多維度數據分析與可視化顯示,包括物流數據的地理可視化、層次數據交互可視化和物流高維數據可視化。

進一步地,所述區域用戶習慣分析,是對現有的用戶進行總體的分析,建立起不同用戶間的習慣模型,包括使用聚類分析方法,將用戶一月的信息數據作為分析對象,對其進行聚類分析可以得到用戶習慣的基本分類,每個分類結果都代表了一類用戶類型,相同類型的用戶其每日的變化曲線相似,最終建立用戶群體的模型。

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