[发明专利]一种基于区域物流信息的网络传输系统及数据分析方法在审

专利信息
申请号: 201710004652.6 申请日: 2017-01-04
公开(公告)号: CN106651277A 公开(公告)日: 2017-05-10
发明(设计)人: 慈教进;付廷臣;邓俊淼;孙晓涛;韩少眠 申请(专利权)人: 南阳师范学院
主分类号: G06Q10/08 分类号: G06Q10/08;H04L29/08
代理公司: 郑州知己知识产权代理有限公司41132 代理人: 季发军
地址: 473061 河南*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 区域 物流 信息 网络 传输 系统 数据 分析 方法
【说明书】:

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。

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