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国际货运代理知识分享：

铁路货运价格策略大数据应用通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘模式帮助价格管理工作者更好地理解和运用数据，并通过预测性价格策略建议实现辅助决策，主要有以下关键技术。

①数据采集。数据是大数据生命周期的第一个环节，是大数据知识服务模型的根本。铁路货运价格策略大数据利用网络爬虫、高速数据全映像等技术从铁路内部网络、移动互联网络、传感器、RFID射频器等环节获得结构化、半结构化及非结构化的海量数据，并利用高速数据解析转换与装载技术实现大数据的整合。②数据分析挖掘。数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中起来，进行萃取、提炼，从而找出所研究对象的内在规律。铁路货运价格策略大数据应用从挖掘任务和挖掘方法角度，利用以下4个方面技术。一是可视化分析技术。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观地感受到结果。二是数据挖掘算法优化技术。大数据应用的分割、集群、孤立点分析等算法支持海量数据，具备很高的处理速度。三是预测性分析技术。通过预测性分析为铁路价格管理工作者提供前瞻性判断。四是数据质量和数据管理技术。透过标准化流程和机器处理确保分析结果的高质量。

(2)铁路货运价格策略大数据应用功能设计基于铁路货运价格策略大数据应用的需求，设计核心功能包括货运市场运行情况分析、货运价格策略定制、货运价格策略比较、货运价格策略监控预警等四个模块。

①货运市场运行情况分析通过大数据的挖掘分析，以图表、统计表等方式展示货运市场运行情况，为货运价格管理人员提供决策依据。货运市场运量构成及运价情况分析。利用饼状图、柱状图、趋势线等图表方式分析货运市场各种运输方式运量、运价水平及发展变化趋势。分方向分品类运价情况分析。对不同去向不同品类的货运情况进行分析，包括不同运输方式的运量和运价水平等情况，形成以图表为主的相关信息综合查询功能，为不同品类和去向的货运的价格策略提供基础。重点企业的运输情况分析。对重点企业的原材料需求量、商品产量、货运运量构成及运价水平情况进行分析，形成以图表为主的相关信息综合查询功能，为每个企业的价格策略提供基础。自定义运价水平查询。提供自定义查询功能，用户可以根据自定义的时间范围、起讫点、品类等条件，查询铁路、公路、水路等运输方式的全程运价水平和运量占比。

②货运价格策略定制根据用户偏好和设定的目标，利用大数据建模和算法技术，生成一定条件下的最优价格策略，为货运价格管理人员提供参考。全局类价格策略定制。根据用户设定货运总指标的预期目标，结合用户偏好从多种品类、区域、去向等层面出发，综合统筹形成覆盖范围较大的全局价格策略。局部类价格策略的定制。根据用户指定的品类、地区、线路、季节、企业等条件，结合货运市场信息挖掘，定制专属的局部价格策略。