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大数据技术在物流行业的应用创新

TOC\o1-2\h\u16817第1章大数据与物流产业概述 4

189641.1物流行业背景与挑战 4

16401.1.1物流行业背景 4

119991.1.2物流行业挑战 4

172311.2大数据概念及其在物流领域的价值 5

107371.2.1大数据概念 5

250611.2.2大数据在物流领域的价值 5

121411.3大数据技术架构与工具 5

317081.3.1数据采集 6

307021.3.2数据存储 6

77511.3.3数据处理 6

244451.3.4数据分析 6

131341.3.5数据可视化 6

5364第2章大数据采集与预处理技术 6

118772.1物流数据源与类型 6

260722.1.1企业内部数据 6

141702.1.2企业外部数据 6

45332.1.3公开数据 7

129812.2数据采集方法与设备 7

106062.2.1数据采集方法 7

149162.2.2数据采集设备 7

251402.3数据预处理流程与策略 7

283522.3.1数据清洗 7

166302.3.2数据集成 8

51092.3.3数据转换 8

272712.3.4数据规约 8

13011第3章数据存储与管理 8

14933.1大规模物流数据存储技术 8

64783.1.1物流数据特点 8

186513.1.2分布式存储技术 8

35763.1.3云存储技术 8

200333.2分布式数据库管理系统 8

321883.2.1分布式数据库概述 8

1863.2.2分布式数据库在物流行业的应用 8

235883.2.3分布式数据库的挑战与解决方案 9

47743.3数据压缩与索引技术 9

294523.3.1数据压缩技术 9

275293.3.2数据索引技术 9

12023.3.3压缩与索引技术的结合 9

584第4章数据挖掘与分析算法 9

316174.1物流数据挖掘的基本任务 9

46934.1.1描述性分析：对物流数据进行概括性描述，包括统计、可视化等方法，以便了解物流活动的整体状况。 9

320164.1.2关联分析：挖掘物流数据中各项指标之间的关联性，为优化物流资源配置和降低运营成本提供依据。 9

192434.1.3预测分析：根据历史数据，预测未来物流需求、运价、运输时间等，为物流企业制定战略规划提供参考。 9

87404.1.4聚类分析：将具有相似特征的物流数据划分到同一类别，以便于物流企业针对不同客户群体提供个性化服务。 9

217114.2关联规则挖掘与Apriori算法 9

255294.2.1Apriori算法原理 10

64484.2.2Apriori算法在物流行业的应用 10

34204.3聚类分析与Kmeans算法 10

4044.3.1Kmeans算法原理 10

182754.3.2Kmeans算法在物流行业的应用 10

42244.4决策树与随机森林算法 10

81264.4.1决策树与随机森林算法原理 10

173304.4.2决策树与随机森林算法在物流行业的应用 11

28281第5章物流预测与优化 11

182215.1需求预测方法与技术 11

69505.1.1需求预测的重要性 11

24085.1.2时间序列分析方法 11

130035.1.3机器学习与人工智能算法 11

5355.1.4大数据分析在需求预测中的应用 11

312395.1.5预测结果评估与优化 11

184785.2货运车辆路径优化 11

177975.2.1货运车辆路径问题概述 11

146055.2.2经典车辆路径问题求解算法 11

294395.2.4考虑实际因素的路径优化模型 11

168855.2.5智能调度系统在车辆路径优化中的应用 11

285095.3仓储管理与库存优化 11

97815.3.1仓储管理的重要性 11

232155.3.2大数据技术在仓储管理中的应用 11

122085.3.3库存优化方法与技术 11

84655.3.4基于大数据的库存预测与补货策略 11

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