铁路95306网站数据整合技术方案及应用案例研究

发布时间：2020-08-08 15:16

【摘要】：为顺应大数据的时代背景和“互联网+”国家重要发展战略,铁路货运将传统运输业务与互联网深度融合,大力发展“互联网+铁路”的铁路货运综合物流平台—95306网,推动铁路从传统运输行业向现代综合物流服务的转型升级。该网站为广大客户提供货运需求提报、货物追踪、接取送达、物流总包、仓储管理、大宗商品交易与配套物流等服务,在95306网站运营过程中也积累了海量异构的业务数据。为了避免这些分散在各业务模块、铁路内外部信息系统的不同类型的数据形成“信息孤岛”现象,对这些海量丰富的数据资源更好的挖掘和利用,本文基于数据整合的相关技术与手段,提出95306网站数据整合的技术方案和应用案例。本文首先从技术和应用两方面介绍了铁路货运数据的整合研究现状,对95306网的关键业务数据和共享数据资源的类型进行分析,概述了异构数据整合经典技术和大数据相关技术。其次,针对数据整合的实时共享需求、综合应用需求、海量异构数据的存储处理需求,选取了不同的整合模式,从基础设施、数据采集存储处理、数据共享、数据应用等层次制定了数据整合的技术方案。接着,通过整合铁路内部可以获取的客户基本信息、行为数据、货票历史交易数据,设计客户画像的应用案例,建立了静态和动态的客户画像模型,选择聚类算法生成客户标签体系来全面分析客户特征,为精准营销提供决策支持;通过整合铁路内部与外部合作运输方式的运力、运价、时间等数据,设计了多式联运方案制定的应用主题,建立了多式联运费用和时间的双目标优化模型,基于NSGA-II算法和TLBO算法构建了多目标教与学优化MTLBO算法来求解,客户可以根据自身对于费用和时间的偏好来选择符合需求的多式联运方案。最后,利用数据仓库、数据分析、数据挖掘等技术和工具对客户画像和多式联运方案制定应用案例进行实现,验证了数据整合应用方案和选择算法的有效性,为95306网站数据整合和应用提供思路和方向。
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.092;F532
【图文】：

示意图,画像,应用数据,客户

西南交通大学硕士研究生学位论文第322. 数据 ETL本方案选择 Microsoft SQL Server Integration Services（SSIS：SQL Serv成服务）软件来实现数据 ETL 过程，OLE DB 访问接口连接到各个数据。再经过数据关联、数据清洗、数据转换、数据规约、数据列派生等操作到客户画像应用所需数据，装载到客户画像数据仓库中，数据 ETL 示意图 4-3 所示。

算法流程

时间最优的多目标多式联运模型的运方案。eaching-Learning Based Optimizatio而被 Rao 等学者提出的[61]。类似于表示问题的解，解空间里进行搜索应度最好）个体为教师，其余需要进部分包含 “教学阶段”和 “学习阶段 ”两对种群中其他剩余的个体“学生”进行群体均值的影响；在学习阶段，该算较两者之间的优劣，并采取较差个体了标准 TLBO 算法流程。

龄数,计算过程,货运

字段名称转换方式转换描述近期发货率数据派生最近一次货运时间间隔/和平均货运时间间隔客龄数据派生当前时间-客户注册时间退订率数据派生退订次数/总次数到货省市总数数值统计根据到货地址统计到货省市数量总里程数值统计根据客户编号统计总货运里程平均货运时间数据派生总货运时间/货运次数平均货运吨数数据派生总货运吨数/货运次数平均货运吨数数据派生总货运费用/(总货运吨数*总货运里程)（1）数值统计举例实现：以总货运次数为例，其生成的 SQL 语句为：“SELECT [客户编号],COUNT(需求受理号) as 总货运次数FROM [95306KHHX].[dbo].[订单维$]Group By 客户编号”（2）数据派生举例实现：以客龄为例，其设置过程如图 5-1 所示：

【参考文献】