智慧物流与供应链基础 课件 2.4 智慧物流数据处理与计算技术.pptx

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智慧物流数据处理与计算技术大数据技术云计算技术智能控制技术视频分析技术数据挖掘技术

大数据技术大数据（BigData），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的新模式才能处理的海量、高增长率和多样化的信息资产，具有体量大、种类多、产生速度快和低价值密度等特征。

大数据技术在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境的分析与决策、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。在竞争环境分析中，进行全面的分析，预测其行为和动向，选择的合作伙伴。在物流的供给与需求匹配方面，分析物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。在物流资源的配置与优化方面，实时分析市场变化情况，对资源进行优化，实现对物流资源的合理利用。

大数据在物流企业行政管理中的应用在人力资源方面，在招聘人才时，通过大数据技术，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析，从而选择合适的人才；对在职人员同样也可通过大数据技术进行忠诚度、工作满意度等的分析。

访问客户购买客户忠实客户潜在购买客户重复购买客户回头率转化率二次营销客户管理营销客户进入和成长路径大数据技术在物流客户管理中的应用

大数据技术在物流客户管理中的应用满意度分析潜在客户分析客户的评价与反馈分析老客户的忠诚度分析客户的需求分析客户管理

京东大数据平台特点完整的数据链条完善的技术体系全面的平台产品和服务等，同时安全可靠对数据的各级分层保护，保障用户购物的安全

云计算技术超大规模虚拟化可靠安全云计算是分布式计算技术的一种，通过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多个服务器组成的庞大系统，经有哪些信誉好的足球投注网站、计算分析之后将处理结果回传给用户。

云计算技术一是云计算具有超强的数据处理和存储能力；二是由于智慧物流系统中无处不在的数据采集，需要大范围的支撑平台以满足其规模需要。云计算是智慧物流应用发展的基石

基于云计算的物流信息平台主要用于满足政府、工商企业、物流企业和普通用户对物流信息的需求。

基于云计算的物流信息平台围绕从生产要素到消费者之间时间和空间上的需求，能够处理从制造、运输、装卸、包装、仓储、加工、拆并、配送等各个环节中产生的各种信息，使信息能够通过物流信息平台快速、准确传递到现代物流供应链上所有相关的企业、物流公司、政府部门及客户或代理公司，成为各个现代物流企业所依赖的信息化工作平台。

云计算应用案例：菜鸟物流云菜鸟物流云是一个云平台，其底层借助阿里云稳定和强大的部署，向物流合作伙伴和物流生态提供一个非常稳定和强大的公有云的IASS层的平台；中间层提供电子面单、地址和数据池等服务；应用层提供仓储物流、快递行业等一系列的行业解决方案。在这个云平台上，菜鸟实现了产品市场、服务产品接入标准化，产品模型定义标准化的工作，推动物流生态向数据化和智慧化迈进。

智能控制技术智能控制是自动控制发展的最高阶段，主要包含模糊控制、专家控制、人工神经网络和遗传算法等内容。

模糊控制从行为上模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用方法。

专家控制在未知环境下，仿效专家的经验实现对系统的控制。

人工神经网络模拟人脑思维方式的数学模型，反映了人脑功能的若干基本特征。

人工神经网络特点1.能充分逼近任意非线性特性；2.分布式并行处理机制；3.自学习和自适应能力；4.数据融合能力；5.适合于多变量系统；6.多变量处理；7.可硬件实现。

遗传算法是模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机有哪些信誉好的足球投注网站最优化方法。

遗传算法基本策略将待优化函数的自变量编码成类似基因的离散数值码，然后通过类似基因进化的交叉、变异、繁殖等操作获得待优化函数的最优或近似最优解。

智能控制技术在物流领域的应用物流管理的优化物流决策支持物流需求预测物流系统及问题的建模和仿真全球化物流管理

数据挖掘技术定义数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的过程。

数据挖掘技术主要特点对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。

数据挖掘技术挖掘过程数据挖掘过程：数据准备、数据挖掘、结果评价和表达。

数据挖掘技术数据挖掘技术包含内容数据挖掘技术主要包括统计方法、关联规则、聚类分析、决策树方法、神经网络、遗传算法、粗糙集和支持向量机等。

物流决策仓储管理运输管理配送管理数据挖掘技术在物流领域的主要应用

视频分析技术使用计算机图像视觉分析技术，通过将场景中背景和目标分离，进而分析并追踪在摄像机场景内出现的目标。

智能视频分析系统具有视频图像的自动智能分析、自动锁定跟踪、自动预警、自动告警、自动录像、自动上传等功能，具有智能性、可靠性、易集成等特点。可完成视频异常检测