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货运行业很是大
，最早的时间是保镖运送货物
，值钱的工具从A点运到B点
，其时运送的车辆就是马车
，最早是人力
，这是物流的焦点实质。现在虽然工业社会在生长
，车辆有火车和汽船
，可是货运和物流的焦点实质是稳固的
，照旧把货物从A点运送到B点。难点在那里呢？就是“小散乱”。中国的货车大部分群集在个体司机手里
，自动化、信息化管理
，社会化、规范化都保存较大问题。从马车过渡到汽车、火车
，这是工业革命带给我们的利益
，现在已经处在信息时代
，未来
，数据应该能够改变这个行业的现状
，可以通过数据解决现在行业保存的效率低下、小散乱的问题。这个行业较量大
，需要解决的问题也许多。

　　首先
，位置轨迹是最基础的数据
，以此可以剖析出超速、疲屈驾驶、驾驶时长、驾驶里程等。再深条理的数据剖析
，好比
，A点到B点（例如从北京到上海）
，货车经常走哪条路？这条路的里程是几多？时速是几多？车辆数是几多？路途当中的停留点有哪些？从高速公路管理部分获得这些数据
，我们就可以资助运输企业或司机决议他们选择的蹊径
，用度是怎样的
，时长是怎样的。这是最基本的数据剖析。

　　再者
，我们会凭证运输大宗商品的数据
，来预估大宗商品的价钱
，可以跟影响价钱的平台合作。好比煤炭运输
，我们发明
，平时从内蒙古鄂尔多斯到北京天天发车500趟
，之后突然有一天涨成了2000趟
，那就会预判价钱
，北京煤炭价钱要降价
，由于供货量大了。大数据剖析挖掘对价钱、市场、经济会做出一定的展望。

　　面临诸多的问题
，古板的凭履历、一成稳固的管理方法与处置惩罚要领已经无法应对
，而随着交通行业信息水平的一连推进
，海量的货运、物流数据被纪录与存储
，形成了“货运大数据”
，充分使用“货运大数据”
，将能资助我们现实解决货运、物流业遇到的难题。