大数据分析有望改善货运行业小、散、乱、效率低下的现状

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货运业非常庞大。最早的时候是保镖运输货物，有价值的东西从A点到b点运输，当时运输的车辆是马车，最早的是人力，这是物流的核心要素。现在，虽然工业社会在发展，车辆包括火车和轮船，但是货运和物流的核心本质没有改变，就是把货物从A点运输到B点..困难在哪里？有点乱。中国大多数卡车都集中在个体司机手中，在自动化、信息管理、社会化和标准化方面存在很大问题。从马车到汽车和火车的转变是工业革命带来的好处。现在是信息时代。未来，数据应该能够改变这个行业的现状，通过数据解决当前行业的低效率和小分散的问题。这个行业比较大，有很多问题需要解决。

首先，位置轨迹是最基本的数据，可以用来分析超速、疲劳驾驶、驾驶时间、行驶里程等。深入的数据分析，例如，从A点到B点(例如，从北京到上海)，卡车经常走哪条路？这条路的里程是多少？每小时的速度是多少？车辆的数量是多少？途中有哪些站？通过从公路管理部门获得这些数据，我们可以帮助运输企业或司机决定他们选择的路线、费用和持续时间。这是最基本的数据分析。

此外，我们将根据运输的大宗商品数据来估计大宗商品的价格，我们可以与影响价格的平台合作。例如，在煤炭运输方面，我们发现从内蒙古鄂尔多斯到北京每天有500趟，然后有一天突然上升到2000趟，这就可以预测价格，北京的煤炭价格会因为供应量大而下降。大数据分析和挖掘将对价格、市场和经济做出一定的预测。

面对诸多问题，传统的管理方法和基于经验的处置方法已不能应对。随着交通行业信息化水平的不断提高，大量的货运和物流数据被记录和存储，形成了货运大数据。充分利用货运大数据将有助于我们解决货运和物流行业遇到的问题。