数据处理方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备和存储介质，以提高确定转运中心所需处理物流对象数量的准确性。所述的方法包括：提供分析器，所述分析器用于进行物流对象数量的预测；获取设定时间内的物流关联数据，其中，所述物流关联数据包括物流数据和订单数据；从所述物流关联数据中提取物流特征数据；采用所述分析器和物流特征数据，确定对应物流对象的数量。能够准确预测出转运中心需要运输的物流对象的数量，便于进行运输工具的调配。

Data processing method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种数据处理方法、一种数据处理装置、一种电子设备和一种存储介质。
技术介绍
随着物流快递业的发展，物流快递业务给用户提供了高效、便捷的物流运输服务，用户通过快递寄出物流对象，也可通过快递接收物流对象。物流对象从揽收、运输到配送的过程中，通常会通过一个或多个转运中心进行转运，例如从A地的转运中心发到B地的转运中心等。因此，每个转运中心每天都会收到大量的物流对象，也会运送出大量的物流对象。转运中心每天需要运送的物流对象的数量是不定的，例如店铺促销可能导致物流对象数量增加等。这也导致转运中心向外运送物流对象时可能出现物流对象数量不足导致车辆未装满，或者，由于车的数量不够导致物流对象滞留等问题。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种数据处理方法，以提高确定转运中心所需处理物流对象数量的准确性。相应的，本申请实施例还提供了一种数据处理装置、一种电子设备和一种存储介质，用以保证上述方法的实现及应用。为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种数据处理方法，所述的方法包括：提供分析器，所述分析器用于进行物流对象数量的预测；获取设定时间内的物流关联数据，其中，所述物流关联数据包括物流数据和订单数据；从所述物流关联数据中提取物流特征数据；采用所述分析器和物流特征数据，确定对应物流对象的数量。可选的，所述采用所述分析器和物流特征数据，确定对应物流对象的数量，包括：依据所述物流特征数据，确定第一转运中心对应的状态特征数据；将所述状态特征数据输入到所述分析器中，得到预测的物流对象的数量。可选的，所述依据所述物流特征数据，确定第一转运中心对应的状态特征数据，包括：确定第一转运中心和流向信息，其中，所述流向信息依据所述第一转运中心对应的末端转运中心确定；依据所述流向信息和所述物流特征数据，确定所述第一转运中心对应的状态特征数据。可选的，所述从所述物流关联数据中提取物流特征数据，包括：从订单数据提取该物流对象的地址特征数据，以及从物流数据中提取物流节点对应的节点特征数据。可选的，所述确定第一转运中心和流向信息，包括：将从所述订单数据提取的物流对象的地址特征数据，与所述物流数据中的节点特征数据进行匹配，确定与不同地址对应的第一转运中心；依据所述第一转运中心和对应的末端转运中心确定流向信息；其中，所述第一转运中心包括始发转运中心和/或中间转运中心。可选的，所述依据所述流向信息和所述物流特征数据，确定所述第一转运中心对应的状态特征数据，包括：将所述地址特征数据和流向信息进行匹配，确定匹配的地址特征数据；对所述匹配的地址特征数据对应的节点特征数据进行统计，确定所述第一转运中心对应的状态特征数据。可选的，所述第一转运中心包括始发转运中心，所述分析器包括第一分析器；所述状态特征数据包括：目标物流节点的物流对象数量，所述目标物流节点包括：所述第一转运中心对应的第一物流节点，和所述第一物流节点之前的物流节点。可选的，所述目标物流节点的物流对象数量，包括以下至少一种：发货数量、揽收数量、网点发出数量、已到达数量、发货但未到达数量、揽收但未到达数量、网点发出但未到达数量。可选的，所述第一转运中心包括中间转运中心，所述分析器包括第二分析器；所述状态特征数据包括：第一物流节点的物流对象数量，所述第一物流节点包括第一转运中心对应的物流节点。可选的，所述第一物流节点的物流对象数量包括：已到达数量和发出但未到达数量，其中，发出物流对象的物流节点包括第一转运中心的前一个转运中心。可选的，所述分析器包括第一分析器和第二分析器，所述确定对应物流对象的数量包括：将所述第一分析器对应预测的第一数量和所述第二分析器对应预测的第二数量的和值，作为所述物流对象的数量。可选的，还包括：依据所述物流对象的数量，进行对应运输工具的调配。本申请实施例还公开了一种数据处理方法，所述的方法包括：获取物流关联数据，所述物流关联数据包括：物流数据和订单数据；从所述物流关联数据中提取物流特征数据；依据所述物流特征数据进行训练对应的分析器。可选的，所述从所述物流关联数据中提取物流特征数据，包括：从物流数据中提取物流节点对应的节点特征数据；从订单数据提取该物流对象的地址特征数据。可选的，所述依据所述物流特征数据训练分析器，包括：确定第一转运中心和流向信息，其中，所述流向信息依据所述第一转运中心对应的末端转运中心确定；依据所述流向信息和所述物流特征数据，确定所述第一转运中心对应的状态特征数据和输出数据；依据所述状态特征数据进行训练，调整所述分析器的参数。可选的，所述依据所述状态特征数据进行训练，调整所述分析器的参数，包括：将所述状态特征数据输入所述分析器，得到对应的分析结果；将所述分析结果和输出数据进行比较，依据比较结果调整所述分析器的参数。可选的，所述第一转运中心包括始发转运中心，所述分析器包括第一分析器；所述状态特征数据包括：目标物流节点的物流对象数量，所述目标物流节点包括：所述第一转运中心对应的第一物流节点，和所述第一物流节点之前的物流节点。可选的，所述目标物流节点的物流对象数量，包括以下至少一种：发货数量、揽收数量、网点发出数量、已到达数量、发货但未到达数量、揽收但未到达数量、网点发出但未到达数量。可选的，所述第一转运中心包括中间转运中心，所述分析器包括第二分析器；所述状态特征数据包括：第一物流节点的物流对象数量，所述第一物流节点包括第一转运中心对应的物流节点。可选的，所述第一物流节点的物流对象数量包括：已到达数量和发出但未到达数量，其中，发出物流对象的物流节点包括第一转运中心的前一个转运中心。本申请实施例还公开了一种数据处理装置，所述的装置包括：提供模块，用于提供分析器，所述分析器用于进行物流对象数量的预测；获取模块，用于获取设定时间内的物流关联数据，其中，所述物流关联数据包括物流数据和订单数据；提取模块，用于从所述物流关联数据中提取物流特征数据；预测模块，用于采用所述分析器和物流特征数据，确定对应物流对象的数量。本申请实施例还公开了一种数据处理装置，所述的装置包括：数据获取模块，用于获取物流关联数据，所述物流关联数据包括：物流数据和订单数据；特征提取模块，用于从所述物流关联数据中提取物流特征数据；训练模块，用于依据所述物流特征数据进行训练对应的分析器。本申请实施例还公开了一种电子设备，包括：处理器；和存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得所述处理器执行如本申请实施例中一个或多个所述的数据处理方法。本申请实施例还公开了一个或多个机器可读介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得处理器执行如本申请实施例中一个或多个所述的数据处理方法。本申请实施例还公开了一种电子设备，包括：处理器；和存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得所述处理器执行如本申请实施例中一个或多个所述的数据处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述的方法包括：/n提供分析器，所述分析器用于进行物流对象数量的预测；/n获取设定时间内的物流关联数据，其中，所述物流关联数据包括物流数据和订单数据；/n从所述物流关联数据中提取物流特征数据；/n采用所述分析器和物流特征数据，确定对应物流对象的数量。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述的方法包括：
提供分析器，所述分析器用于进行物流对象数量的预测；
获取设定时间内的物流关联数据，其中，所述物流关联数据包括物流数据和订单数据；
从所述物流关联数据中提取物流特征数据；
采用所述分析器和物流特征数据，确定对应物流对象的数量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述分析器和物流特征数据，确定对应物流对象的数量，包括：
依据所述物流特征数据，确定第一转运中心对应的状态特征数据；
将所述状态特征数据输入到所述分析器中，得到预测的物流对象的数量。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述物流特征数据，确定第一转运中心对应的状态特征数据，包括：
确定第一转运中心和流向信息，其中，所述流向信息依据所述第一转运中心对应的末端转运中心确定；
依据所述流向信息和所述物流特征数据，确定所述第一转运中心对应的状态特征数据。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述物流关联数据中提取物流特征数据，包括：
从订单数据提取该物流对象的地址特征数据，以及从物流数据中提取物流节点对应的节点特征数据。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定第一转运中心和流向信息，包括：
将从所述订单数据提取的物流对象的地址特征数据，与所述物流数据中的节点特征数据进行匹配，确定与不同地址对应的第一转运中心；
依据所述第一转运中心和对应的末端转运中心确定流向信息；
其中，所述第一转运中心包括始发转运中心和/或中间转运中心。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述流向信息和所述物流特征数据，确定所述第一转运中心对应的状态特征数据，包括：
将所述地址特征数据和流向信息进行匹配，确定匹配的地址特征数据；
对所述匹配的地址特征数据对应的节点特征数据进行统计，确定所述第一转运中心对应的状态特征数据。


7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述第一转运中心包括始发转运中心，所述分析器包括第一分析器；所述状态特征数据包括：目标物流节点的物流对象数量，所述目标物流节点包括：所述第一转运中心对应的第一物流节点，和所述第一物流节点之前的物流节点。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述目标物流节点的物流对象数量，包括以下至少一种：发货数量、揽收数量、网点发出数量、已到达数量、发货但未到达数量、揽收但未到达数量、网点发出但未到达数量。


9.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述第一转运中心包括中间转运中心，所述分析器包括第二分析器；所述状态特征数据包括：第一物流节点的物流对象数量，所述第一物流节点包括第一转运中心对应的物流节点。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第一物流节点的物流对象数量包括：已到达数量和发出但未到达数量，其中，发出物流对象的物流节点包括第一转运中心的前一个转运中心。


11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析器包括第一分析器和第二分析器，所述确定对应物流对象的数量包括：
将所述第一分析器对应预测的第一数量和所述第二分析器对应预测的第二数量的和值，作为所述物流对象的数量。


12.根据权利要求1、2、3、4、6或11所述的方法，其特征在于，还包括：
依据所述物流对象的数量，进行对应运输工具的调配。


13.一种数据处理方法，其特征在于，所述的方法包括：
获取物流关联数据，所述物流关联数据包括：物流数据和订单数据；
从所述物流关联数据中提...

【专利技术属性】
技术研发人员：田国超，
申请(专利权)人：菜鸟智能物流控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY