## 一、物流大数据涵盖的数据内容 物流大数据主要聚焦于运单信息数据与车辆信息数据。不过，运单信息因涉及商业机密且分散于不同行业企业内部而难以公开，所以当前在实业界与学术界，物流大数据主要围绕货运车辆信息数据展开。这些数据涵盖车辆 id 信息、驾驶员信息、车辆行驶轨迹坐标信息、车辆停车信息、车辆速度信息、车辆里程信息、车辆温度信息、车辆油耗信息以及车辆其他状态信息等。其中，轨迹数据挖掘的源头通常是终端设备产生的位置记录，位置信息会被传回到数据中心并以日志文件形式存储。 ## 二、物流大数据的特点 1. **数据海量性**：物流车辆每隔 10 秒到 30 秒便向数据中心发送当前位置信息，全国范围内处于路网中的物流车辆每日生成的北斗/GPS 数据量可达 GB 甚至 TB 级别，且数据量持续增长。这虽推动了数据挖掘发展，但也给数据挖掘带来巨大挑战。 2. **数据稀疏性**：尽管轨迹数据总量庞大，然而受地理、天气、设备故障等因素影响，并非每个路段都能获取完整的北斗/GPS 信息，甚至还会存在错误数据。 3. **数据复杂性**：物流车辆行驶受众多主客观因素左右，司机驾驶习惯差异以及同一司机在不同客观条件下驾驶行为的改变，使得难以运用单一模型或理论进行评估与预测，极大地增加了轨迹数据挖掘的不确定性与复杂性。 4. **数据丰富性**：海量轨迹数据背后蕴含着全国实时路况、物流运输状态以及我国不同区域经济发展水平与供需关系变化等信息，对我国道路基础设施建设、交通路径规划、物流车辆调度以及经济指标预测等有着积极意义。 ## 三、物流大数据的挖掘方式 轨迹数据挖掘是从大量轨迹数据集合 C 中探寻隐含模式 m 和知识 n 并得到结果 S 的过程，可视为函数￡: C→S(m, n)，输入为轨迹数据，输出是隐含模式与知识。借助特定技术与理论，从大量轨迹数据里提取模式、挖掘知识。轨迹数据挖掘所发现知识的类型与采用的方法紧密相连，其价值受数据挖掘算法影响。当前常用的轨迹数据挖掘技术有规则归纳、概念簇集、关联发现等，研究工作主要集中在轨迹聚类、轨迹分类、离群点检测、兴趣区域、隐私保护、位置推荐等方面。 ## 四、物流大数据的应用价值 物流车辆的海量大数据蕴含丰富的交通路况、车辆运行乃至社会经济发展动态信息。通过对车辆行驶距离、停车时间、地理位置、车辆特征等多维度信息的统计分析，能够揭示货运车辆的行为特征与区域物流流量分布。这为物流公司基于时间、成本、路线等进行车辆调度提供了坚实的理论依据与技术支撑，同时也能助力政府获取物流运价指数、货运效率指数等重要经济指标。