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无车承运人类别及特征研究——基于主成分-聚类分析
被引量:
3
1
作者
王利
王琢玞
《物流技术》
2018年第1期60-65,71,共7页
为了有效区分国内无车承运人的类别及特征,通过细分类别分析无车承运人的现状及推动政策。采用主成分分析提取无车承运人的核心分类指标并构建了分类标准,依据所得的标准提出了3种类型无车承运人:第三方物流+互联网、信息平台+物流、互...
为了有效区分国内无车承运人的类别及特征,通过细分类别分析无车承运人的现状及推动政策。采用主成分分析提取无车承运人的核心分类指标并构建了分类标准,依据所得的标准提出了3种类型无车承运人:第三方物流+互联网、信息平台+物流、互联网+运力资源,不同类型的无车承运人在运作模式、资产控制、信息平台建设等方面具有明显的差异,最后以中国15家上市无车承运人企业为数据样本,比较分析K-均值和系统聚类的输出结果,验证了提出的分类结果的有效性和科学性。
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关键词
无车承运人
分类指标
聚类分析
类别特征
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职称材料
题名
无车承运人类别及特征研究——基于主成分-聚类分析
被引量:
3
1
作者
王利
王琢玞
机构
江苏科技大学经济管理学院
中船工业现代物流研究中心
出处
《物流技术》
2018年第1期60-65,71,共7页
基金
镇江市软科学研究指导性计划项目(RK2015037)
中船工业现代物流研究中心建设项目(2045081603)
江苏科技大学2016年"研究生科研实践计划"(YSJ16S-13)
文摘
为了有效区分国内无车承运人的类别及特征,通过细分类别分析无车承运人的现状及推动政策。采用主成分分析提取无车承运人的核心分类指标并构建了分类标准,依据所得的标准提出了3种类型无车承运人:第三方物流+互联网、信息平台+物流、互联网+运力资源,不同类型的无车承运人在运作模式、资产控制、信息平台建设等方面具有明显的差异,最后以中国15家上市无车承运人企业为数据样本,比较分析K-均值和系统聚类的输出结果,验证了提出的分类结果的有效性和科学性。
关键词
无车承运人
分类指标
聚类分析
类别特征
Keywords
NTOCC
classification index
cluster analysis
class feature
分类号
F224.0 [经济管理—国民经济]
F570.8 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无车承运人类别及特征研究——基于主成分-聚类分析
王利
王琢玞
《物流技术》
2018
3
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参考文献
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