物流管理专科毕业论文完整范文-浅析大数据技术在物流管理中的应用.doc

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浅析大数据技术在物流管理中的应用

目录

TOC\o1-3\h\u8826摘要 1

27984一、大数据概述 2

13918（一）大数据的概念 2

21173（二）大数据的特点 2

31386（三）大数据应用技术 2

86701．数据可视化 3

200082．数据分析 3

97833．云计算 3

32184二、大数据技术应用对物流管理的重要意义 3

13527（一）有助于物流企业降低物流成本 3

134（二）有助于提升物流企业服务价值 4

3206（三）有助于物流企业做出科学决策 4

5320（四）有利于物流产业化升级 5

19184三、大数据技术在物流管理中的应用分析 5

162（一）在物流商物管控中的应用 5

18492（二）在物流供应链管理中的应用 6

9166（三）在物流业务管理中的应用 8

29865结束语 11

10064致谢 12

28648参考文献 13

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摘要

随着移动互联网的飞速发展，物流行业信息化程度不断加深，物流运营过程中产生了海量的数据，如何运用大数据进行可视化物流运营管理，是整个物流行业目前面临的机遇和难题，大数据技术的应用可以帮助物流企业提高管理水平、实现智能决策、精准预测的目的。本文的意义在于如何基于大数据技术对物流行业产生的数据进行分析、整合和科学决策。

关键词：大数据技术；物流管理；应有；研究

大数据概述

大数据的概念

大数据是指由传统软件工具捕获、管理和处理的数据集合。它是一种规模庞大、增长速度明显、多元化的信息资产，必须采用新的处理方法才能获得完整可靠的结果，具有更好的决策能力、洞察力和流程优化的可能性。从技术角度来看，近年来，不同研究机构和学者对大数据和大数据技术的定义逐渐趋于一致。一般来说，大数据是指容量巨大、生成速度极快、非结构化的数据，普通数据处理软件无法在固定时间内对其进行清理和过滤。大数据技术是指从大量复杂数据集中获取信息的能力。与大数据的最初定义不同，大数据技术发展到今天，已经成为基于神经网络、深度学习和云技术的重要技术。研究方向涵盖计算信息科学、工程、商业、经济管理、社会公共服务等多个领域的综合性学科。

大数据的特点

与传统的数据应用相比，大数据具有数据量大、查询和分析的特点。而IBM提出了5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性)。这五个特点分为五个方面：第一，数据量巨大。如今，数据量如此之大，可以称之为海量数据，无处不在；第二，处理速度快，应用程序可以从海量数据信息中快速获取有价值的数据信息，这与传统的数据挖掘技术有显著不同；第三，数据种类繁多，不仅包括报纸、期刊、书籍和文献，还包括社会记录、视频、图片、地理位置等；第四，只要对获得的数据进行合理的使用和分析，这些数据就能创造巨大的价值；第五，从各种渠道收集的数据复杂多变，不是单一样本数据，而是各种信息。研究人员可以更准确地掌握这些数据背后的真实情况，并通过正确的数据做出合理的判断。

大数据应用技术

大数据分析是探索数据价值的重要手段。大数据分析技术可以高效、快速、准确地挖掘数据，挖掘大数据之间隐藏的相关性。目前的数据分析方法主要包括以下几个方面:

数据可视化

数据可视化是一种输出和显示最终大数据分析结果的技术。它主要利用计算机图形学和图像处理技术，将分析后的数据从数据转换成图形，或直接显示，并进行交互处理，使图形数据能更好地显示数据与数据之间的关系，使用户能更直接地发现数据中隐藏的规律。

数据分析

大数据分析过程是关键环节，涉及的数据分析技术自然也是关键。一般来说，无论在哪个领域或行业，常用的分析方法都比较适用，如统计分析和数据挖掘。概率论中的统计分析是基于数据的随机性和不确定性建立模型，然后对模型进行分析和描述，最后总结其内在联系。统计分析主要包括回归分析、因子分析、判别分析和聚类分析。数据挖掘是一种将数据模式集成到大型数据集中的算法。数据挖掘的许多计算方法已广泛应用于智能识别、信息跟踪、人工智能等领域。数据挖掘算法主要包括决策树算法、最大期望算法、k近邻算法等。

云计算

云计算是整个大数据分析的基石。正是因为云计算技术是数据存储、数据库、数据管理和分析的基本支撑，大数据才能在今天得到广泛应用。因此，在大数据时代，大数据与云计算相辅相成，缺一不可。云计算实际上是一种商业计算模式。通过将任务分配到由不同位置的大量计算机组成的资源池，各种应用系统可以根据需要获得计算