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摘要：本文研究建立了大数据辅助决策体系，构建了电商物流领域的公共基础设施建设、运输组织模式创新、行业运行指数、行业安全与服务标准、信用体系建设以及节能减排等方面的应用场景。

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关键词：大数据；辅助决策；电商物流；应用场景 内容来自dedecms

大数据分析技术是智慧政府治理的核心技术，可以帮助行业主管部门从大量复杂数据中发现规律和问题，实现政府决策机制，从“业务驱动”转变为“数据驱动”。本研究运用类比研究的方法，通过对大数据应用基本逻辑和其他类似领域应用大数据的经验的学习，结合电商物流行业大数据特点，探索建立适用于电商物流行业的基础分析逻辑模型和偏向政府管理的辅助决策体系。在此基础上，研究提出电商物流大数据辅助决策的应用场景[1]。 织梦好，好织梦

1 大数据辅助决策体系

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基于基础逻辑模型以及大数据处理技术的基础理论，本研究提出电商物流大数据辅助决策体系流程如图1所示，主要分为五大环节，分别是数据采集、数据清洗存储、数据挖掘计算、可视化转换和决策应用。其中，数据采集环节是通过Web搜索、管理信息检索以及物理信息捕捉等技术实现大数据的原始积累。清洗存储环节是运用一致性检验、过滤无效缺失值、云存储、SQL/NoSQL以及分布式文件系统等技术方法实现对采集数据的清洗与存储。挖掘计算环节是指借助批量处理、流处理、语义分析和关联预测分析等技术手段，对数据进行分析预测，并提炼出明确的结果和观点。可视化转换是对上一环节的分析结果和观点的可视化处理，使之转化为清晰、多维的可视化展现。最后综合以上环节，给出最终的决策应用，实现行业治理水平的大幅提升。 copyright dedecms

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2 数据来源与构成 织梦好，好织梦

2.1 企业层面数据 dedecms.com

企业层面的电商物流行业数据资源主要集中在菜鸟网络、京东物流、顺丰快递、“四通一达”以及部分无车承运平台企业手中。目前可获取的数据主要是交通部开展无车承运试点工作以来，从事电商物流领域业务的无车承运试点企业上报的企业基础信息和动态运营信息，并全部存储于交通运输部无车承运人试点运行监测平台中。未来期望通过政府和企业间的数据共享合作，能够取得占市场绝大部分比重的电商物流企业的海量大数据用以分析研究并辅助制定行业相关的政府决策。

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2.2 政府层面数据 dedecms.com

政府层面的数据主要是行业主管部门采集的统计数据和监测数据。在电商物流领域，很大一部分的政府数据来源于国家邮政局对于快递行业的运行监测与统计工作，邮政系统的垂直管理体制为快递业的数据采集打下了坚实基础。

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另一方面的政府数据是交通运输部运政管理信息系统或各省（市、区）运政管理信息系统、公安相关系统、全国道路货运车辆公共监管与服务平台，提供的信用类数据服务：人、车、户等资质信息查询比对，公安身份证验证APP组件及驾驶证、行驶证异步验证，车辆套牌验证；车辆位置等跟踪服务，基于全国道路货运车辆公共监管与服务平台，提供车辆实时位置和运行轨迹的查询；资源类数据服务，基于物流园区地理位置、车辆实时进出信息、功能服务，港口地理位置、服务内容等信息提供基础设施类的资源数据服务等。 copyright dedecms

3 大数据辅助决策应用场景 织梦内容管理系统

通过对电商物流大数据进行系统分析，包括各平台企业运行所产生的交易信息、货物信息、车辆信息、配送信息、位置信息、三方信息（收、发、实际承运）、三方诚信互评等数据以及政府管理部门的监测统计数据的直接统计，以及根据不同维度开展的趋势特点分析，进一步探索基于交易平台的交通物流大数据的应用路径、拓展政府层面的大数据辅助决策应用场景。一方面可以实现交通物流大数据的可视化，构建行业指数，反映行业运行状况，引导行业发展；另一方面可以构建基于电商物流大数据的决策体系，支撑行业主管部门在系统规划、政策制定等方面科学决策。

3.1 完善全国和区域电商物流公共基础设施及通道的建设布局

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（1）政府相关主管部门通过行业大数据的分析、挖掘、预测，发现区域发展差异导致的供需关系不平衡，进而按需合理布局配置与行业发展相适应的全国和区域电商物流公共服务基础设施，如干支衔接型的电商物流园区、高效自动分拣中心、共同配送中心以及智能末端网点等。

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（2）通过对全国及区域电商物流运力、流量、流向、运载工具、货类等信息的宏观分析，实现全国重要节点之间、区域节点之间的货运关系的可视化，为行业发展规划、政策建议提供决策支持。如，部物流大通道建设可依托分析结果识别出电商物流主通道，识别出主要的全国及区域不同层级的物流节点；省内区域的主要运力需求分布情况及省内主要货运节点与省外其他节点之间的关系情况，对省内物流业发展规划提供支撑。 织梦内容管理系统

3.2 鼓励电商物流运输组织模式创新

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（1）结合电商物流的需求特点分析，目前市场中的“当日达、次晨达、次日达、隔日达”等运输服务产品，对于时效性的要求极高，而与传统航空快件运输方式相比，高铁物流作为一种全新的、具有中国特色优势的新兴运输方式，具有相对的实效优势，尤其是在出港准点率方面高达99.5％，远远超过国内机场70.4％的整体出港准点率。基本做到风雨无阻、安全畅通。不论是雷暴雨雪的恶劣天气，还是春运暑运的运输高峰，高铁物流以高铁确认车为主要运输载体，从未有过因突发原因取消开行的情况。高铁物流这种新的电商物流运输业态具有准点、高效等特点，尤其在干线运输方面具有巨大的市场潜力和发展空间，能够较好地契合未来快运市场对高效、方便、快捷的服务需求。

（2）末端最后一公里的配送一直是制约电商物流服务效率和质量提升的关键因素，共同配送的理念虽然已经不算创新概念，但是在应用层面一直没有很好的突破。未来期望通过电商物流大数据平台，实时有效的制定可行共同配送方案，合理优化物流运输组织的每个环节，从而实现行业降本增效、节能减排的经济社会效益目标[2]。

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3.3 发布行业运行分析指数 织梦好，好织梦

指数分析是反映行业市场运行情况的“晴雨表”，目前我国电商物流市场飞速发展，构建科学、完备、多元的指标体系，有助于行业管理部门随时了解行业总体变动方向、变化程度以及发展趋势，通过有效配置市场资源，协调区域间均衡发展，监测市场动态，发现问题并及时解决问题，为制定行业发展规划提供准确的依据，进而助力行业持续稳定发展。 织梦内容管理系统

具体而言，电商物流行业指数可包括：运行指数、总业务量指数、农村业务量指数、库存周转指数、物流时效指数、实载率指数、履约率指数、满意度指数、成本指数等[3]。

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3.4 规范电商物流行业安全与服务标准

（1）探索建立基于大数据分析的电商物流政务信息资源共享和业务协同机制，充分发挥大数据辅助决策在电商物流行业监管体系建设运行中的作用，通过数据采集、管理、挖掘和分析，完善事中、事后监管，提高物流运行监测、预测预警、公共服务能力，推动实现货物来源可追溯、运输过程可追踪、运输责任可倒查、违法必追究。加强运行服务安全监测，保障服务质量[4]。

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（2）规范电商物流行业各类标准，如服务标准，通过对电商物流行业服务评价、准点率、履约率等数据指标的大数据比对分析，选取示范型龙头企业的服务标准，制定行业推荐性标准，规范市场秩序，促进健康有序发展。此外，还有电商物流配送车辆选型标准、货物包装标准、仓储标准、新装备新技术的标准等一系列的标准体系。通过提升行业标准化水平，为行业的稳步发展打下坚实基础。 copyright dedecms

3.5 健全电商物流行业信用体系

探索通过电商物流大数据，建立企业信用等级评定机制并实行信用分级管理。加强部门协作，推动信用数据公开共享，提供一体化、集成化物流信用信息服务。完善电商物流行业信用数据披露机制，研究将大型物流信息平台的用户信用状况纳入全国信用数据共享平台，通过“信用中国”网站依法公开，为物流业务开展创造良好环境。依托全国信用数据共享平台，积极发挥国家交通运输物流公共信息平台、各大型经营性物流信息平台和社会征信机构作用，加快推进物流业法人单位和从业人员信用记录建设，整合交通、运管、路政、工商、税务、银行、保险、司法等信用数据，推动物流信用数据的共享和应用，构建守信联合激励和失信联合惩戒机制。 copyright dedecms

3.6 助力电商物流行业节能减排 织梦内容管理系统

（1）通过电商物流包装耗材大数据的分析，识别出在当前如此大环保政策压力下依然使用量突出的高污染包装材料，鼓励生产制造企业研发相对应的可替代的环保型包装材料产品，待产品成熟上市后加大其推广使用力度，从根本上解决包装材料的环境污染问题。 织梦好，好织梦

（2）通过大数据分析，提高运输组织效率，优化配送线路，加强配送车辆的使用、维护和信息化管理，提高运营效率，从而达到运输环节的节能减排效果。 内容来自dedecms

（3）通过新能源车辆使用大数据的分析，选取性能优、成本低、有竞争力的品牌车型进行推广应用，在降低能耗，减少环境污染的同时，降低企业运输成本，提高运输效率，实现经济社会效益的双赢局面，切实推动电商物流行业向绿色交通、绿色物流的转型发展。 dedecms.com

4 结语 dedecms.com

随着我国电子商务的飞速发展，电商物流领域因其具备极佳的数据采集、挖掘、分析基础，有望通过大数据分析技术辅助政府智慧决策，从而引导市场健康有序发展。鉴于我国电商物流行业的发展历史和管理体制的实际情况，在数据采集环节，建议依托国家交通运输物流公共信息平台，开发电商物流运行监测子平台，用于收集整理电商物流企业上传共享的企业基础信息和动态运行信息两方面数据以及邮政局统计公布的行业运行数据。鼓励企业积极配合，加强与政府主管部门间的数据共享合作，共同分析挖掘企业和政府共享的大数据资源，了解行业总体运行情况、趋势、发展特点和瓶颈，真正做到企业与政府一道，共同维护市场秩序，推动行业健康发展。 copyright dedecms

参考文献：

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[1]董伟，聂清凯.大数据时代地方政府治理[M].北京：人民日报出版社，2016. dedecms.com

[2]胡荣，曹杰，陈波.智慧物流与电子商务[M].北京：电子工业出版社，2016.

[3]李克.大数据政府治理新时代[M].北京：台海出版社，2016. copyright dedecms

[4]王喜富.大数据与智慧物流[M].北京：北京交通大学出版社：清华大学出版社，2016.