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| 編輯推薦： |
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北京市社会科学界联合会、北京市哲学社会科学规划办公室、北京市教育委员会 资助出版
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| 內容簡介： |
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；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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| 目錄：
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第1章 北京市货运大数据分析 11.1 北京市公路货运流向及流量的地区分析 21.2 北京市货运信息数据的时间特性分析 91.3 北京市公路运输货物类型及物流量 141.4 本章小结 36第2章 天津市及河北省货运大数据分析 372.1 天津市公路货运基本统计分析 372.2 天津市公路货运流向及流量的地区分布 412.3 天津市公路货运数据的时间特性分析 462.4 天津市公路运输货物类型及物流量 492.5 河北省公路货运流向及流量地区分析 612.6 河北省货运数据的时间特性分析 652.7 河北省公路运输货物类型及物流量 672.8 北京市、天津市及河北省物流流向相似度分析 782.9 本章小结 84第3章 京津冀地区公路货运网络分析 863.1 物流网络研究现状 863.2 物流网络分析内容 873.3 公路货运网络结构分析 873.4 公路货运网络与产业结构的协调分析 963.5 本章小结 97 第4章 北京市和天津市物流网点分析 984.1 北京市物流网点分布 984.2 天津市物流网点分布 1114.3 本章小结 123第5章 北京市快递网点布局机器学习模型 1255.1 背景介绍 1255.2 北京市空间数据收集与处理 1275.3 北京市快递网点的多元回归模型 1315.4 北京市快递网点的机器学习模型 1365.5 本章小结 148第6章 天津市快递网点布局机器学习模型 1506.1 天津市数据收集与处理 1506.2 天津市快递网点的多元回归模型 1536.3 天津市快递网点的机器学习模型 1576.4 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 1667.1 北京市配送需求分布分析 1667.2 北京市配送需求与电子商务促销感知度回归模型 1747.3 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 1878.1 外卖商家分布情况 1878.2 外卖配送时效分析 1928.3 本章小结 196第9章 物流中心对北京市城市交通的影响 1979.1 北京市物流中心研究选择 1979.2 北京市城市配送需求分布 1999.3 北京市城市路网形状对车辆路径影响理论分析 2009.4 物流中心外迁前后对北京市城市交通影响的仿真 2059.5 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 21110.1 招聘岗位分类 21110.2 北京市物流岗位招聘信息分析 21210.3 天津市物流岗位招聘信息分析 22510.4 本章小结 234第11章 基于招聘数据的中欧班列分析 23611.1 中欧班列运营情况简介 23711.2 中欧班列招聘数据分析 24211.3 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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| 內容試閱：
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北京市是全国政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心。目前北京市紧紧围绕“四个中心”功能定位，不断持续优化提升首都核心功能，实现城市精细化管理。
对北京市而言，物流是一个较为特殊的行业，一方面，北京市居民生活离不开物流服务，现代物流业是“提升首都服务业品质、支撑产业新体系和助力消费、拉动经济的重要着力点”；另一方面，物流业会对交通承载、能源环境产生较大的影响，在落实京津冀协同发展的战略要求下，低端物流及配套物流设施需要实行有序疏解转移。
在此背景下，有必要对北京市物流业的数据进行全维度挖掘分析，通过数据驱动研究京津冀协同发展策略，精准掌握北京市物流业动态变化，对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。
本书内容分为三大部分，部分为第1章至第3章，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。第二部分为第4章至第8章，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。第三部分为第9章至第11章，主要利用招聘网站信息进行的大数据分析，包括对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。本书各章内容大致如下：
第 1 章通过爬虫技术，获取2018年北京市货物数据，分析了目前北京市公路货运的物流流向、流量比例，通过大数据分析可以看出，河北省与北京市的物流关系非常密切。在京津冀协同发展的背景下，天津市、河北省的物流流向同样重要。
第2章对天津市和河北省物流流向、流量比例做了大数据分析。
第 3 章采用社会网络分析技术，对京津冀地区物流网络关系做了研究，可以看出北京市、唐山市、邯郸市三个城市是整个京津冀地区的重要物流节点。
第 4 章采用基于 GIS 的大数据方法，爬取了北京市、天津市的物流网点数据，这些数据很好地对两个大型城市的物流服务网点做了刻画，可以帮助读者较为全面地掌握物流服务网点的分布状况。
第5章、第6章利用第4章的数据，用机器学习研究了北京市、天津市两个城市快递网点的分布模型，利用这些模型，可以研究不同区域快递网点的合理数量，以用于城市数据化管理、精细化管理。
第7章通过大数据分析了电商订单的分布，根据这些数据，通过调查问卷的方式，分析了大兴、中关村、回龙观、大红门四个区域对电商促销的感知度，大兴地区对电商促销感知度显然更高。
第8章通过爬虫技术研究了在新零售业态下O2O的外卖数据，分析了不同区域的外卖配送效率。
第9章利用前面各章获取的数据，通过仿真研究了北京市城市配送对交通的影响。仿真结果表明，城市配送对交通的影响主要集中在东部、南部环线及京沪高速、京开高速（大广高速）。
第10章对北京市、天津市物流业人力资本市场进行了大数据研究，分析了不同职位的薪酬水平，可以明显看到，快递员、外卖配送员的薪酬远远高于其他职位薪酬水平，而物流业的薪酬水平总体而言较低。
第11章利用爬取的招聘信息数据分析了中欧班列业务开展状况。可以看到，北京市中欧班列业务量并不大，而广州市、深圳市、上海市是中欧班列业务量的区域，此外还分析了中欧班列业务人员的薪资水平，总体而言，中欧班列相关物流业务人员的薪资水平普遍不高。
本书依靠公开获取的大数据尽地可能对北京市及周边地区物流状况进行描述，由于数据来源有限，本书的分析和研究尚不能全面表现北京市物流状况。一些网站数据源不稳定，数据存在重复、错误、过时、陈旧的信息，这为数据识别、清洗增加了很多困难，高质量的数据往往是物流企业掌握的内部运营数据，很难获取，这为大数据分析增加了很多困难，我们希望在未来能有一种数据共享机制，物流企业将运营数据脱敏后，与社会共享，这将会大大推进我国大数据研究发展速度，对北京市物流发展状况的研究也能更加透彻、全面。
鲁晓春
2019年12月
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