物流管理专科毕业论文-浅析大数据技术在物流管理中的应用

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能力、存储空间和信息服务。目前，云计算可以被视为一种作为商品购买的计算能力，它可以让用户方便地访问网络，按需获取资源，并且可以在短时间内提供所需的数据，便于使用和管理。大数据技术应用对物流管理的重要意义有助于物流企业降低物流成本大数据技术在物流管理决策中的应用可以提高货物的流通速度，降低物流成本。特别是一些特定的产品，对时间和新鲜度的要求非常高。发展现代物流的关键是充分利用专业化、现代化的运输手段，将货物快速、及时地运到消费地，提高商品流通速度，降低商品在原产地积压的成本，通过大规模运营降低运营成本，减少重复装卸和搬运造成的产品损坏，从而有效降低物流成本。有助于提升物流企业服务价值大数据技术在现代物流管理决策中的应用，可以促进专业的物流增值服务，提升产品价值，这是提高国际竞争力的需要。有些商品的价值不高。我们可以通过发展专业的第三方物流组织，为商品提供专业的物流增值服务，来发掘商品的内在价值。现实中，我国许多商品不仅在质量和外观上缺乏竞争力，而且在流通过程中缺乏产品分销和分销能力，交易成本高，损耗和浪费严重。大数据在现代物流管理决策中的应用是通过一个低成本、高效的物流系统让商品到达消费者手中。此外，应用大数据技术研究现代农业物流管理决策也是发展物流业、降低物流成本的需要，这有利于大大提高企业收入。将大数据技术应用于现代物流管理决策，不仅可以进行集约化物流，在一定范围内实现物流合理化，节约大量物流成本，还可以节约大量社会流动资金，实现资金流动的合理性，既能提高经济效益，又能提高社会效益。显然，改善和发展现代物流是流通国际化、缩小与发达国家差距、提高我国国际竞争力的必要手段。有助于物流企业做出科学决策因此，物流信息化和网络化管理的发展需要一定程度的物流管理智能化。在物流管理中，无论是管理部门还是生产经营单位，无论是产品配送企业还是农户，都涉及到运筹学和决策问题，如产品库存水平的确定、运输路线的选择、运输方式的选择、运输方式的选择等，产品配送中心的运营和管理等决策问题需要借助大量的管理知识、经验和信息来解决。物流管理的智能化需要物流专家系统、物流预测系统、物流配送中心管理决策系统等一系列智能物流管理信息系统的支持。目前，一些物流管理信息系统只为管理者提供普通的业务处理数据和简单的分析数据，不具备数据挖掘和知识发现功能，不能提供三维、多视角、穿透性的数据，不能提供预测性的潜在信息，并且不能满足物流网络中各个层次的实时需求。基于大数据的物流管理信息系统可以提取相应的业务数据进行分析。分析过程离不开物流企业和客户的运作过程。它具有很强的时效性。它可以克服管理决策中大量的主观决策，避免牛鞭效应。有利于物流产业化升级将数据挖掘应用到物流管理决策中，不仅增强了物流系统的功能，而且实现了物流结构的调整，有利于物流产业的良性升级，减少劳动力投入。此外，在物流园区和物流中心建设、库存控制、运输和配送等方面建立了可有效控制的运行机制，从而使物流系统能够适应市场的变化，提高物流系统的效率和决策的准确性。此外，企业领导和管理部门可以将自己掌握的信息转化为决策依据，提高决策能力、决策有效性和决策准确性，减少决策过程中的主观因素，克服决策的主观随机性和盲目性，减少决策失误造成的经济损失。大数据技术在物流管理中的应用分析在物流商物管控中的应用在大数据背景下，智能物流业务数据包括大宗商品数据和零售商品数据。大数据在企业管理中的应用，可以实现商品管理在时间和空间上的智能决策，商业流通节点和渠道的科学管理，以及商业流向的实时控制。大数据技术在企业管理中的应用流程如图1-1所示。图1-1大数据技术在商物管控中的应用流商品流向具有动态变化的特点。物流企业利用大数据技术及时捕获商品的制造商数据、供应商数据、商品市场数据、商品流数据、商品流量数据、消费者购买数据、消费者行为习惯、竞争对手数据等，并使用分布式存储、云存储技术，根据结构化数据集成和管理数据的SQL/NoSQL技术半结构化数据和非结构化数据的分类用于分类和管理数据，通过云计算技术、并行处理技术、网络技术等处理数据，建立商品流向、流通结构等数学模型。，对相关指标进行分析，然后利用关联分析、聚类分析等大数据分析和挖掘技术找出商品流向对流通结构影响最大的指标，排除干扰分析结果的指标，并得出优化方案，调整商品流通结构，使其合理化，控制商品流向，实现对商品流通核心节点和流通渠道的实时控制，进一步预测商品未来需求，开拓新市场，扩大业务范围，实现商品流通过程的精细化、可视化控制。在物流供应链管理中的应用大数据技术在物流供应链管理中的应用可以提高物流供应链的灵活性。通过大数据预测和分析，可以实现智能物流供应链的智能化、可视化管理，大大提高客户满意度，形成差异化的物流服务，及时、快速地控制供应链各个环节中可能存在的风险，为客户提供安全运营保障。大数据在智能物流供应链中的应用布局如图1-2所示。图1-2大数据技术在物流供应链管理中的在智能物流采购中，通过大数据采集和捕获技术捕获供应商数据、采购批次数据、采购成本数据等一系列数据。利用大数据计算和处理技术，建立最优订货量决策模型和风险评价指标体系，确定最优订货方案，实现采购过程中各种潜在风险的可视化管理，使管理层直观地了解和控制风险点，从而降低采购成本；在生产物流环节使用大数据技术，我们可以收集、处理、分析和挖掘生产过程中的数据，通过数据控制整个生产过程，从而更好地指导生产，减少生产过程中不必要的资源浪费；在销售环节，大数据技术用于收集消费者行为数据、历史季节销售、气候和天气、消费者交易数据、社交媒体的有用信息、用户定位显示位置、发布内容等数据，对这些数据进行实时分析，开展相关促销，随时更改产品布局，并为各种商品的库存提供参考价值。在物流业务管理中的应用大数据技术在智能物流业务管理中的应用主要体现在三大核心业务：运输业务、仓储业务和配送业务。大数据的应用可以实现物流运营的智能运输，优化运输资源的配置；实现仓储业务自动化，提高仓储物流服务水平；它可以实现配送环节的动态控制，从而提高配送效率，为客户提供动态、多样化的配送服务。大数据技术在智能物流业务管理中的应用如图1-3所示。图1-3大数据技术在智慧物流业务管理中在运输业务中，利用大数据技术对运输过程中产生的数据进行处理和分析，可以优化运输资源的配置，满足客户对运输业务的个性化需求，实现运输过程的信息化和智能化控制；仓储业务中的大数据技术可以指导仓库备货，实现精细化库存管理，提高预测的准确性，有效降低仓储和存储成本，实现仓储和物流运营的可视化和透明化管理，提高仓储和物流服务水平；配送业务中的大数据技术收集和分析交通状况、价格因素、用户数量和分布、用户需求等影响因素的数据，形成动态配送方案，为客户提供实时配送状态信息服务，从而提高配送效率和服务质量。

结束语随着大数据在物流企业中应用的逐步深入，未来物流企业将获得大量的内部和外部数据。通过这些数据的收集、存储、处理和分析，物流企业将更好地了解行业的发展趋势和自身的经营状况，更好地了解客户，甚至为每个客户定制个性化的产品和服务，从而颠覆整个物流商业模式。大数据使我们能够预见未来。物流企业应学会使用“大数据”，分析数据背后的规律，寻找新的利润来源和增长点，提高企业运营和管理效率，推动业务和服务的增长和发展，帮助寻找“蓝海”领域和新的商业模式，促进发展、企业成长和可持续增长。

致谢这篇论文是在导师的精心指导下完成的。老师渊博的专业知识、严谨的学术态度、精益求精的工作作风、不知疲倦的高尚师德、严于律己的高尚风度、平易近人的人格魅力对我产生了深刻的影响。从选题到完成本文，每一步都是在老师的指导下完成的，老师付出了很多努力。在此，我向老师表示崇高的敬意和衷心的感谢。其次，还要感谢我的父母，他们给予我无微不至的关怀与支持，给予我充分的物质保障和精神鼓励，支持我完成学业，增强面对生活和挫折的勇气与信心。最后，还要感谢我的同学，衷心感谢他们给予我工作和学习中的支持、信任与帮助，我将永远铭记于心。

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