[发明专利]货运大数据平台

说明书

技术领域

本发明涉及一种货运大数据平台，属于大数据技术领域。

背景技术

为了不断推进货运的优化，实现可持续的产业发展和区域产业结构优化，进一步推动智慧化货运的建设进程，需要全面及时掌握货运的发展动态，这需要依托货运大数据及相关大数据分析处理技术，建设一个货运大数据分析应用平台——货运大数据平台来支撑。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种货运大数据平台。本发明可以有效地反映货运产业进程，从而便于实现智慧化的货运产业优化。

本发明的技术方案：货运大数据平台，其特征在于：它是利用云计算技术，将货运数据分为货运环境系统、货运指数系统、货运地域指数系统这三个系统的大数据平台。

上述的货运大数据平台中，所述货运环境系统系统包括货运环境满意度，货运环境满意度由服务器采集的调查问卷直接测得，它反映了货运过程中难以形成量化指标的内容。

前述的货运大数据平台中，所述货运指数系统包括货运指数、货运増长率和货运比率；所述货运指数＝{货运指数n+货运指数(n+1)}/2，其中货运指数n＝第n年货运数/n年全市货运数(万件)，货运指数(n+1)＝第n-1年货运数/(n-1)年全市货运数(万件)；所述货运増长率＝{货运増长率n+货运増长率(n+1)}/2，其中货运増长率n＝{n年货运数一(n-1)货运数}/(n-1)年货运数，货运增长率(n+1)＝{(n-1)年货运数一(n-2)年货运数}/(n-2)年货运数；所述货运比率＝{货运比率n+货运比率(n+1)}/2，货运比率n＝n年货运数/n年货运数，物流比率(n+1)＝(n-1)年货运数/(n-1)年货运数。

货运指数系统可按行业进行细分如：家电、日用、建材、家具、图书等和行业对应的货运指数、货运増长率、货运比率、货运增长率。该系统应根据自身行业，采用自定义的方法进行设计。

前述的货运大数据平台中，所述货运地域指数系统包括货运地域指数、货运地域増长率和货运地域比率；所述货运地域指数＝{货运地域指数n+货运地域指数(n+1)}/2，其中货运指数n＝第n年货运地域数/n年全市货运地域数(万件)，货运地域指数(n+1)＝第n-1年货运地域数/(n-1)年全市货运地域数(万件)；所述货运地域増长率＝{货运地域増长率n+货运地域増长率(n+1)}/2，其中货运地域増长率n＝{n年货运地域数-(n-1)货运地域数}/(n-1)年货运地域数，货运地域增长率(n+1)＝{(n-1)年货运地域数-(n-2)年货运地域数}/(n-2)年货运地域数；所述货运地域比率＝{货运地域比率n+货运地域比率(n+1)}/2，货运地域比率n＝n年货运地域数/n年货运地域数，货运地域比率(n+1)＝(n-1)年货运地域数/(n-1)年货运地域数。

货运地域指数系统可按行业进行细分如：家电、日用、建材、家具、图书等和行业对应的货运地域指数、货运地域増长率、货运地域比率、货运地域增长率。该系统应根据自身行业，采用自定义的方法进行设计。

与现有技术相比，本发明将货运数据分为多个系统，而多个系统内又包含多个量化指标，可以真实有效地体现货运建设发展进程，从而便于实现智慧化的货运优化。例如对快递企业，以企业为最小单元为第一层、县为第二层、市为第三层、省为第四层、全国为第五层、全球为第六层，通过上述计算模型分别计算，可得到每个快递企业、县级快递企业、市级快递企业、省级快递企业、全囯快递企业及全球快递企业的上述各项指数。可进行企业与企业、县与县、市与市、省与省、囯家与囯家的各项指数对比。有了以上的基础数据还可计算更深层次的指数。如各项指数的同比、环比、需求和供给等各项指数。同理这一算法还可以以各种行式或种类进行划分，其计算模型不会改变。如以家电、家具、图书或工业、农业、服务业等。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。

实施例。货运大数据平台，它是利用云计算技术，将货运数据分为货运环境系统、货运指数系统、货运地域指数系统系统这五个系统的大数据平台。

所述货运环境系统系统包括货运环境满意度，货运环境满意度由服务器采集的调查问卷直接测得，它反映了货运过程中难以形成量化指标的内容。