大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下的全國物流信息
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摘要：科技信息技術(shù)的快速發(fā)展，為智慧物流興起和發(fā)展提供了契機。本文利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對全國物流網(wǎng)點，貨源與車源信息進行分析，得到物流網(wǎng)點，貨源與車源在全國的分布規(guī)律，以更好的進行資源配置，降本增效。
關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；挖掘技術(shù)；全國物流信息
一、研究方法
利用python中數(shù)據(jù)挖掘模塊[1]分別爬取中國物流網(wǎng)的物流網(wǎng)點名稱和地址、貨物始發(fā)地和需求地地址、貨物名稱、各地的車源信息，進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析。
二、全國物流信息數(shù)據(jù)爬取及分析
1、物流網(wǎng)點數(shù)據(jù)分析
按照省份爬取物流網(wǎng)點，共爬取1018個。廣東、江蘇、山東三省的物流網(wǎng)點最多，均為1000以上，其中廣東省最多，為2728個。上海、浙江、北京、天津等中東部省市次之，東北、西北、西南的省份物流網(wǎng)點相對較少，河南在內(nèi)陸地區(qū)的省份中物流網(wǎng)點數(shù)量居高位。通過數(shù)據(jù)爬取結(jié)果對物流網(wǎng)點數(shù)量分布的特點作出推斷，位于東部沿海的省份經(jīng)濟發(fā)達，與國內(nèi)外貿(mào)易往來密切，產(chǎn)生了大量物流需求，因此物流網(wǎng)點數(shù)量多；而位于東北，西北，西南的省份，經(jīng)濟發(fā)展緩慢，物流量較小[2]；河南的物流網(wǎng)點數(shù)量領(lǐng)先內(nèi)陸其他各省，究其原因，鄭州是中部地區(qū)交通樞紐，鐵路系統(tǒng)發(fā)達，交通極為便利，因此物流量大，對物流網(wǎng)點的需求多。
2、貨物數(shù)據(jù)分析
按照省份爬取貨源信息，共4021條，無論是貨源還是其需求地，信息量大的地區(qū)依然是東部沿海省市及經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，東北、西北、西南地區(qū)的省份貨源及需求量都比較少。將貨源信息與貨物需求地信息數(shù)量進行對比，每個省份的貨物供給和需求在全國各省市中大致處于相同位次，供需比較平衡。
3、車源數(shù)據(jù)分析
按照省份爬取車源信息，共24699條。東南部沿海地區(qū)的省市車源信息量大，而內(nèi)陸地區(qū)都保持較低的水平，但重慶市高居內(nèi)陸榜首，結(jié)合原始數(shù)據(jù)來看，重慶市車源信息3732條，位列第三。此外值得一提的是廣東省，其車源信息量高達11840條，而車源信息數(shù)量共24699條，可見僅廣東一省便占據(jù)了半壁江山。
4、對比分析
將物流網(wǎng)點、貨源、車源信息按照省份統(tǒng)計數(shù)量（如圖1），三條線分別表示物流網(wǎng)點、貨源、車源數(shù)據(jù)?？梢娢锪骶W(wǎng)點、貨源、車源之間大致表現(xiàn)為正相關(guān)。此外，廣東、江蘇、重慶三省的車源數(shù)據(jù)極為突出。廣東省和江蘇省都有雄厚的經(jīng)濟體量，同是沿海省份，對外貿(mào)易往來密切，區(qū)位優(yōu)勢明顯。而重慶市身居內(nèi)陸卻可與沿海發(fā)達省份媲美，這與其地理位置有關(guān)，重慶市多山，鐵路運營里程位居全國23，但對公路運輸?shù)男枨筝^多，因此車源信息數(shù)量大。
三、總結(jié)
物流網(wǎng)點和貨源數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)東多西少的特點，即沿海、經(jīng)濟較發(fā)達的省市擁有較多物流網(wǎng)點和貨物往來，內(nèi)陸、經(jīng)濟欠發(fā)達的省份貨物往來較少。交通是除經(jīng)濟因素之外對物流網(wǎng)點和貨源分布影響較大的因素，交通便利的省份物流網(wǎng)點和貨物信息較多。物流網(wǎng)點、貨源、車源信息三者的地域分布大致呈現(xiàn)正相關(guān)，物流網(wǎng)點多的省市，其貨源和車源信息數(shù)量也比較多。
參考文獻
[1]安子建.基于Scrapy框架的網(wǎng)絡(luò)爬蟲實現(xiàn)與數(shù)據(jù)抓取分析[D].吉林大學(xué),2017.
[2]郭茜,莊菁.我國物流業(yè)布局現(xiàn)狀、問題與對策[J].中國物流與采購,2013(12):66-67.
作者：李姝銘 單位：北京交通大學(xué)
