北京市物流大数据发展报告—北京物流信息化研究基地年度报告2018
出版时间:
2019-12
版次:
1
ISBN:
9787512143869
定价:
69.00
装帧:
平装
-
本书首先利用货运网站的大数据分析，研究北京市及天津市、河北省的货运状况、物流网络结构；然后利用基于GIS大数据技术，分析城市配送相关的物流服务网点、快递服务状况，以及城市配送对交通的影响；最后利用招聘网站信息进行的大数据分析，包括了北京市物流业薪资水平及中欧班列的业务量、薪资水平的分析。通过分析，对掌握北京市物流业动态变化，提高城市精细化管理，提升物流服务保障能力和水平、加快城市物流升级和转型，具有重要意义。
本书适合物流管理专业研究生、研究人员，以及物流行业从业人员阅读。
鲁晓春，男，北京交通大学副教授，主编或参编教材四部，公开发表论文四十多篇，其中核心期刊二十余篇。参与各级项目四十一项。
第1章 北京市货运大数据分析 1
1.1 北京市公路货运流向及流量的地区分析 2
1.2 北京市货运信息数据的时间特性分析 9
1.3 北京市公路运输货物类型及物流量 14
1.4 本章小结 36
第2章 天津市及河北省货运大数据分析 37
2.1 天津市公路货运基本统计分析 37
2.2 天津市公路货运流向及流量的地区分布 41
2.3 天津市公路货运数据的时间特性分析 46
2.4 天津市公路运输货物类型及物流量 49
2.5 河北省公路货运流向及流量地区分析 61
2.6 河北省货运数据的时间特性分析 65
2.7 河北省公路运输货物类型及物流量 67
2.8 北京市、天津市及河北省物流流向相似度分析 78
2.9 本章小结 84
第3章 京津冀地区公路货运网络分析 86
3.1 物流网络研究现状 86
3.2 物流网络分析内容 87
3.3 公路货运网络结构分析 87
3.4 公路货运网络与产业结构的协调分析 96
3.5 本章小结 97
第4章 北京市和天津市物流网点分析 98
4.1 北京市物流网点分布 98
4.2 天津市物流网点分布 111
4.3 本章小结 123
第5章 北京市快递网点布局机器学习模型 125
5.1 背景介绍 125
5.2 北京市空间数据收集与处理 127
5.3 北京市快递网点的多元回归模型 131
5.4 北京市快递网点的机器学习模型 136
5.5 本章小结 148
第6章 天津市快递网点布局机器学习模型 150
6.1 天津市数据收集与处理 150
6.2 天津市快递网点的多元回归模型 153
6.3 天津市快递网点的机器学习模型 157
6.4 本章小结 164
第7章 北京市城市配送需求与电子商务促销感知度模型 166
7.1 北京市配送需求分布分析 166
7.2 北京市配送需求与电子商务促销感知度回归模型 174
7.3 本章小结 185
第8章 北京市新零售――外卖配送效率大数据分析 187
8.1 外卖商家分布情况 187
8.2 外卖配送时效分析 192
8.3 本章小结 196
第9章 物流中心对北京市城市交通的影响 197
9.1 北京市物流中心研究选择 197
9.2 北京市城市配送需求分布 199
9.3 北京市城市路网形状对车辆路径影响理论分析 200
9.4 物流中心外迁前后对北京市城市交通影响的仿真 205
9.5 本章小结 210
第10章 北京市和天津市物流岗位招聘信息大数据分析 211
10.1 招聘岗位分类 211
10.2 北京市物流岗位招聘信息分析 212
10.3 天津市物流岗位招聘信息分析 225
10.4 本章小结 234
第11章 基于招聘数据的中欧班列分析 236
11.1 中欧班列运营情况简介 237
11.2 中欧班列招聘数据分析 242
11.3 本章小结 248
附录A 2016年5―8月平均配送量 249
参考文献 250
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内容简介:
本书首先利用货运网站的大数据分析，研究北京市及天津市、河北省的货运状况、物流网络结构；然后利用基于GIS大数据技术，分析城市配送相关的物流服务网点、快递服务状况，以及城市配送对交通的影响；最后利用招聘网站信息进行的大数据分析，包括了北京市物流业薪资水平及中欧班列的业务量、薪资水平的分析。通过分析，对掌握北京市物流业动态变化，提高城市精细化管理，提升物流服务保障能力和水平、加快城市物流升级和转型，具有重要意义。
本书适合物流管理专业研究生、研究人员，以及物流行业从业人员阅读。
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作者简介:
鲁晓春，男，北京交通大学副教授，主编或参编教材四部，公开发表论文四十多篇，其中核心期刊二十余篇。参与各级项目四十一项。
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目录:
第1章 北京市货运大数据分析 1
1.1 北京市公路货运流向及流量的地区分析 2
1.2 北京市货运信息数据的时间特性分析 9
1.3 北京市公路运输货物类型及物流量 14
1.4 本章小结 36
第2章 天津市及河北省货运大数据分析 37
2.1 天津市公路货运基本统计分析 37
2.2 天津市公路货运流向及流量的地区分布 41
2.3 天津市公路货运数据的时间特性分析 46
2.4 天津市公路运输货物类型及物流量 49
2.5 河北省公路货运流向及流量地区分析 61
2.6 河北省货运数据的时间特性分析 65
2.7 河北省公路运输货物类型及物流量 67
2.8 北京市、天津市及河北省物流流向相似度分析 78
2.9 本章小结 84
第3章 京津冀地区公路货运网络分析 86
3.1 物流网络研究现状 86
3.2 物流网络分析内容 87
3.3 公路货运网络结构分析 87
3.4 公路货运网络与产业结构的协调分析 96
3.5 本章小结 97
第4章 北京市和天津市物流网点分析 98
4.1 北京市物流网点分布 98
4.2 天津市物流网点分布 111
4.3 本章小结 123
第5章 北京市快递网点布局机器学习模型 125
5.1 背景介绍 125
5.2 北京市空间数据收集与处理 127
5.3 北京市快递网点的多元回归模型 131
5.4 北京市快递网点的机器学习模型 136
5.5 本章小结 148
第6章 天津市快递网点布局机器学习模型 150
6.1 天津市数据收集与处理 150
6.2 天津市快递网点的多元回归模型 153
6.3 天津市快递网点的机器学习模型 157
6.4 本章小结 164
第7章 北京市城市配送需求与电子商务促销感知度模型 166
7.1 北京市配送需求分布分析 166
7.2 北京市配送需求与电子商务促销感知度回归模型 174
7.3 本章小结 185
第8章 北京市新零售――外卖配送效率大数据分析 187
8.1 外卖商家分布情况 187
8.2 外卖配送时效分析 192
8.3 本章小结 196
第9章 物流中心对北京市城市交通的影响 197
9.1 北京市物流中心研究选择 197
9.2 北京市城市配送需求分布 199
9.3 北京市城市路网形状对车辆路径影响理论分析 200
9.4 物流中心外迁前后对北京市城市交通影响的仿真 205
9.5 本章小结 210
第10章 北京市和天津市物流岗位招聘信息大数据分析 211
10.1 招聘岗位分类 211
10.2 北京市物流岗位招聘信息分析 212
10.3 天津市物流岗位招聘信息分析 225
10.4 本章小结 234
第11章 基于招聘数据的中欧班列分析 236
11.1 中欧班列运营情况简介 237
11.2 中欧班列招聘数据分析 242
11.3 本章小结 248
附录A 2016年5―8月平均配送量 249
参考文献 250
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