随着电商经济爆发式增长，物流行业面临订单量激增、成本高企、时效要求严苛等挑战。传统物流依赖经验驱动的决策模式已难以为继，而
在当今数字化时代，大数据技术已经成为各个行业提升竞争力的关键因素之一。物流行业作为连接生产与消费的重要环节，
随着大数据的应用范围不断扩大，越来越多的企业开始部署大数据战略。通过大数据技术构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，为企业（科学决策提供可靠依据）提供有益的帮助，（从而提高精准营销的能力）从中获取利益。物流（数据能真实反应商贸和制造企业的产品销售和客户分布情况，送货签收单据作为交易双方货物交付的关键信息，在大数据战略中显得极为重要）大数据是大数据时代的一个非常重要的领域，需要更多的人给予关
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2023-08-08 14:16:48
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大数据一词已经渗透到各行各业，可见发展之快，价值之大，但实际上我们对大数据的挖掘只是冰山一角。今天我们大圣众包包就从物流行业，说说所谓的物流大数据的应用，物流大数据应用现处于起步阶段，发展比较缓慢，但互联网、电商蓬勃发展给物流大数据带来更多可能。 先来看看概念，所谓物流大数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等。通过大数据分析可以提高运输与配送效率、减少物流
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2023-09-02 22:00:49
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蒋凡摘要：介绍了在城市物流配送领域的数据化和智能化改造过程中，如何面对大数据标准化的挑战，并从调度系统和开放平台两方面入手，提出了提高单次配送效率和节省多次配送成本的标准化解决方案。案例为物流大数据标准化技术提供了可供参考的分析思路、实施案例和创新经验。关键词：城市物流；O2O；大数据；标准化中图分类号：TP319 文献标识码：
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2023-08-08 14:16:38
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大数据工程师技能在物流行业如何使用从大数据自身的技术体系来看，大数据所有的技术都紧紧围绕数据价值化来展开，企业利用大数据当前也逐渐从传统的数据采集和分析，向数据生产来转变，相信在工业互联网时代这一趋势会越发明显。现在，物流业非常地智能化，其中一个最突出的例子就是快递行业的蓬勃发展。可以说，目前快递行业的强大，离不开物流智能的贡献，那么大数据工程师技能在物流行业如何使用?1、提高物流行业的智能化：物
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2023-08-04 17:48:31
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物流业是融合运输、仓储等产业的复合型服务业，加快发展现代物流业，对于促进产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明具有重要意义。 随着我国信息智能产业的快速演进，物流业正在经历由机械化向自动化、智能化的转型升级。发展现代化的智慧物流产业，不仅可有效提升作业效率、降低物流成本，还可帮助物流系统建立智能化的分析决策与操作执行能力，推动双碳目标，优化社会资源。 物流数据可视化依托数字孪
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2024-01-22 22:04:26
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物流大数据，都是哪些数据?物流大数据主要包括运单信息的数据和车辆信息的数据，然而关于运单信息往往涉及商业机密，并且信息分布于不同行业企业内部，不宜公开。因此当前现实的数据条件来看，实业界和学术界的物流大数据主要是关于货运车辆信息的数据。其中包括：车辆id信息，驾驶员信息，车辆行驶轨迹坐标信息，车辆停车信息，车辆速度信息，车辆里程信息，车辆温度信息，车辆油耗信息，车辆其他状态信息等。轨迹数据挖掘
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2023-12-18 23:02:17
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Power BI简介 Power BI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，用于数据分析、数据可视化和数据驱动的决策支持。它可以将来自多个数据源的数据进行整合和转换，然后可视化呈现在交互式的仪表板和报告中，帮助用户深入了解他们的业务和数据趋势，从而做出更明智的决策。 &nbs
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2023-11-16 19:29:13
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快递物流行业的“大数据分析”正在成为提升效率和降低成本的关键环节。在这篇博客中，我将详细介绍如何设置和优化快递物流的大数据分析，以便在这个极具挑战性的领域中脱颖而出。
# 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有的环境都已准备就绪。以下是我们所需的一些前置依赖安装：
```bash
# 安装Apache Hadoop
sudo apt-get install hadoop
# 安装Apach
10.1 研究背景及意义物流业是经济社会运行的一个基础产业，不管生产还是流通，只要有物品流动都会涉及到物流问题。物流业纵贯商品生产、流通和消费各个环节，横跨国民经济各个产业，是各个产业本身、产业与产业之间的重要支撑和联系纽带。物流业的发展水平是衡量一个国家和地区综合竞争力的重要标志。城市物流是指在一定的城市行政规划下，为满足城市经济发展要求和城市发展特点而组织的区域性物流。城市物流研究
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2024-07-10 07:29:31
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# 如何实现物流大数据可视化
物流大数据可视化是一个复杂而富有挑战的任务，但只要遵循一个清晰的流程，你就能将数据转化为有意义的可视化信息。本文将通过步骤和示例代码，帮助你构建一个物流大数据可视化的项目。
## 流程概述
以下是实现物流大数据可视化的基本流程：
```mermaid
flowchart TD;
A[获取数据] --> B[数据处理]
B --> C[选择可视化
原创
2024-10-18 10:18:34
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长文预警！这是一篇数据体系介绍文章，并不涉及开发实践。
原创
2021-07-05 10:10:16
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大数据有一个重要的、和我们大多数人密切相关，但是又不太引人注目的一个应用领域是舆情监
原创
2022-10-20 09:39:35
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前面写了一篇文章“归来”的微软，微软重新定位，聚焦移动和云，公司重新焕发青春。大数据作为微软云中重要的部分，今天来谈下微软在大数据领域的优势和当前的动作。首先看微软在云上已经发布了相对完整的大数据服务，可以通过下图对比下微软和aws的服务：aws大数据服务：微软大数据服务：可以看出，aws的服务相对简单，是基本的能力，微软的服务做了良好的封装，更像企业级大数据平台。不光是服务本身，我总结微软的大数
原创
2021-03-16 16:59:35
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大数据领域全景解析长文预警！这是一篇数据体系介绍文章，并不涉及开发实践。|0x00 什么是数据数据是一种对客
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2022-06-27 16:52:16
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随着大数据时代的到来，大数据技术可以通过构建数据中心，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，从而为企业提供有益的帮助，为企业带来利润。面对海量数据，物流企业在不断增加大数据方面投入的同时，不该仅仅把大数据看作是一种数据挖掘、数据分析的信息技术，而应该把大数据看作是一项战略资源，充分发挥大数据给物流企业带来的发展优势，在战略规划、商业模式和人力资本等方面做出全方位的部署。 所谓物流的大数据，即运
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2023-12-20 23:14:29
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前面写了一篇文章 “归来”的微软，微软重新定位，聚焦移动和云，公司重新焕发青春。大数据作为微软云中重
原创
2021-07-13 16:28:00
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# 大数据领域如何使用MongoDB
## 引言
随着数据的快速增长和技术的不断进步，传统的关系型数据库在处理大数据时逐渐显得力不从心。MongoDB作为一种NoSQL数据库，以其可扩展性、高性能和灵活的数据结构，成为了大数据领域的重要选择。本文将探讨MongoDB在大数据领域中的应用，涵盖数据模型、性能优化和操作示例，同时通过序列图和状态图来辅助说明。
## MongoDB的基本概念
M
