基于Oracle的订单数据库数据管理建模研究

基于Oracle的订单数据库数据管理可有效提高企业订单管理效率,优化客户服务质量,实现订单全程全方位的管理控制,保证订单完成水平。在数据库设计中,数据管理建模具有重要作用。在本文中,突破原有研究结果,分析了基于Oracle的订单数据库管理优势,并在以往设计Oracle订单数据库数据管理建模的基础上,提出了网上订单系统结构的创新设计,在数据管理建模中的前台以及后台设计进行研究分析,不同于以往的简单后台数据管理工作,结合前台的相关数据信息,丰富了数据管理模型。通过Oracle的订单数据库数据管理可以给用户带来更加高效有针对性的咨询服务,针对产品特征、价格制定和订单履行等,实现互联网销售,从而使用户获得了自助式的服务体验。

基于网络店铺订单数据的群体用户画像构建研究

针对电子商务平台中网络店铺的订单数据,提出了一种用于精准客户细分的群体用户画像构建方法。该方法主要分为4个步骤:第一步,通过用户基本属性及领域词汇表创建用户画像模板;第二步,根据订单数据构建单用户画像实例,形成用户画像数据库;第三步,对单用户画像的各种类型属性指标进行规范化处理;第四步,通过属性相似度计算,运用聚类算法实现群体用户画像聚类。以淘宝网某"线上礼裙"企业店铺为例进行实验,结果表明:7个属性平均精确度为0.913,综合精确度为0.522,说明该方法是有效的。

基于网约车订单数据的居民出行特征研究——以北京市为例

为了解不同类型网约车乘客的出行特征,帮助网约车司机制定合理的寻客策略,以北京市出租车网络订单数据及快车网络订单数据为基础,采用K-均值(K-means)聚类方法,以乘客出行时间、行程时间、上车区域用地性质及下车区域用地性质作为特征变量,对两种网约车的订单数据进行聚类分析,并分别将其划分为4种需求类型。对出租车网络订单及快车网络订单的4种需求类型进行对比分析,发现二者的乘客出行需求呈现出相似的特征。其中有两类需求受乘客出行时间影响较大,工作日早晚高峰的出行需求更为活跃,乘客上下车区域的用地性质集中于混合用地性质。另外两类需求受乘客出行时间影响较小,乘客上下车区域集中于混合用地与居住用地、商业服务设施用地、绿地及广场用地3种用地类型之间。对订单数据进行统计分析发现,快车网络订单行程时间集中在10～20min,出租车网络订单的行程时间集中在10～45min。快车订单以短时出行为主,当乘客行程时间较长时选择出租车的概率更大。

基于出租车订单数据的停车泊位共享区块选择

以宁波市为例,创新性地对城市各区域实施泊位共享策略的适合程度进行了研究。首先基于出租车订单数据建立评价指标体系,然后通过密度统计得到出租车出行热点区域,将这些区域作为评价单元,最后通过可拓学和熵权法对各评价单元的共享匹配度进行定量评价,评价结果客观地反映了宁波市各区域实施泊位共享的适合程度,评价方法对同类研究有借鉴意义。

基于订单数据选择拣货方式研究

为了探讨基于物流中心的订单数据选择理想的拣货方式(摘果式或播种式),本研究以作业时间为评价标准,在分析了不同拣货方式的作业工序后,针对其中花费时间的作业工序,基于订单数据4个要素(客户数、商品种类数、订货数量、订单列表行数),建立了不同拣货方式作业时间的推算模型。通过模型比较,探讨订单数据4个要素各种大小关系时作业时间较短的拣货方式。结果表明,商品种类数、订货数量的值越大,理想的拣货方式越倾向于摘果式拣货;客户数、订单列表行数的值越大,则越倾向于播种式拣货。

基于出租车订单数据的旅行时间可靠性分析

旅行时间可靠性是评价道路运行状况与拥堵水平的重要指标,也是诱导公众选择出行时间、出行路线、出行方式的合理依据。以纽约市出租车订单数据为基础,分析了纽约中心车站到肯尼迪国际机场的旅行时间可靠性。首先,对数据进行预处理,以保证数据质量。然后,计算了两地之间旅行时间的概率密度函数和累积分布函数,并分析了各时段内出发所需旅行时间的平均值、中位数、15%分位数和95%分位数。最后,选取缓冲时间、标准差、缓冲指数、波动率、旅行时间指数、规划时间指数等作为评价指标,实现交通信息可视化,对两地之间的旅行时间可靠性进行多方位的分析。

基于订单数据的卷烟货款智能化对账研究

随着互联网及支付渠道的不断丰富,烟草货款的支付也随着社会的发展而不断多样化,从当前安徽烟草客户经营环境来看,对于货款结算的需求也存在多样化,有电子结算、现金、转账、网上支付等多种形式,其中电子结算扣款的方式比较多,但是随着行业市场化取向改革的不断推进,网上支付的情况将会变得越来越多。随之而来的数据对账越发复杂。基于此,本文就对订单数据的卷烟货款智能化对账进行研究。

基于数据挖掘的电商平台订单的系统分析

电子商务平台的迅速发展产生了海量的订单数据,如何有效利用这些数据对电商平台的运营优化至关重要。本文基于数据挖掘技术,对电商平台订单进行系统分析。首先,介绍了数据挖掘在电商领域的应用背景;其次,从订单特征、用户行为和商品属性三个方面,对订单数据进行了深入挖掘和分析;最后,提出了基于订单数据挖掘的电商平台优化策略。本研究为电商平台的精细化运营提供了新的思路和方法。

馆配图书订单数据统计分析及其作用

文章从馆配图书订单数据统计相关概念出发,以东北大学出版社部分馆配图书订单数据为例,从订单满足率、订货图书所属学科、订货图书用途、订货册数等多个角度进行数据统计分析,论述了馆配图书订单数据统计分析具有了解发行动态、策划图书选题、有效利用资源的作用。

书商订单回馈数据与图书采访质量控制分析

基于书商提供的订单回馈数据,分析了图书订单中出现的各种问题,探讨了形成这些问题的原因并提出了解决方法,以促进图书馆采访工作更加完善,提高图书采访质量。

基于订单大数据的长三角公路货运网络特征分析

基于公路货运订单大数据,利用复杂网络理论,对长三角地区城市货运联系网络的特征进行分析。结果表明:(1)长三角公路货运网络呈现东强西弱的总体格局,上海、苏州、无锡之间的货运总量较大。(2)长三角地区整体上形成以上海市为核心的多层辐射的公路货运物流网络体系,合肥在安徽省内货运物流枢纽地位显著,南京和杭州在其省内的优势相对不够突出。(3)依据产业的不同,城市省内与省外的货运联系水平存在着显著差异。(4)长三角货运网络整体呈现出“金字塔”结构,且城市大致可被分为综合型、产地型和腹地型3种。在研究方法上探索性地提出了首位节点次数指标。

历史订单信息对牛鞭效应的影响分析

客户需求信息的失真是导致牛鞭效应存在的原因,基于零售商的历史订单数据对其需求进行预测可以部分消除牛鞭效应。论文基于零售商-分销商二级供应链视角,分析了在零售商的需求为线性自回归模式的二级供应链中,分销商利用零售商历史订单数据和现有订单数据进行需求预测时自身库存成本的变更以及整个供应链的牛鞭效应的缓解程度。结果表明:分销商利用历史订单数据进行库存的决策可以显著地降低自己的平均库存和需求的波动,这种降低程度在零售商的订货提前期较大的情况下比较明显,但是零售商的需求预测相关系数对它影响不大。

张浩:大数据就是让人财物更匹配

今年“双11”消费者争相购买的产品从大量耐用品和日常生活消费品扩展到餐饮美食、餐厅、生鲜水果、鲜花蛋糕、便利店等领域。表面看这是巨头在本地生活服务市场的一次正面交锋,背后真正考验的其实是商家对平台系统的运营能力和即时配送的调度能力,凝聚在“双11”订单数据背后的是大数据时代的企业竞争力。

市场短期操纵行为与订单簿高频信息的关联研究——基于中国市场的实证分析

利用2016年11和12月中国A股市场的5秒高频数据,考量订单簿斜率指标与资产价格之间的关系。结果显示:订单簿斜率指标对存在于高频环境中的市场异象有着较好的解释力。由于订单簿斜率指标在不同市值条件下呈倒挂现象,且买卖订单簿斜率指标与资产价格呈现不同的相关关系。因此,订单簿斜率能在一定程度上捕捉市场操纵行为的信号。该研究有助于更好地理解中国股票市场中的操纵行为,也可为预警机制的建设提供有效的指标选择。

莱钢数据制造执行系统的研究与应用

本系统包含远程物资计量、能源计量和质量检验三方面网络管理系统，并进行了优化整合。实现了无人值守，无单据传递，无缺陷运行的物流全新管理模式，通过流程再造，实现了人流、物流和信息流的三流合一。

考虑注意力和时空特征深度学习的网约车行程时间预测

提出一种基于注意力机制的时空特征深度学习模型.通过卷积神经网络去学习行程过程中所花费的时间和距离,以及交通拥堵状态信息;然后,通过注意力机制从通道和空间两个角度去捕获影响行程中路段通行时间的异常信息.最后采用双层的长短时记忆网络去学习行程中的路段序列信息,并通过多任务的学习机制从路径和路段两个角度出发去预测路径通行时间.研究结果表明:提出的方法与DEEPTRAVEL模型相比,预测精度的平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别提升了8.23%和20.79%.

网约车与巡游车混合模式下的居民出行选择意愿影响研究

网约车的出现为居民出行提供了一个全新的选择。长久来看,网约车和巡游车混合经营将成为未来很长一段时间的主流经营模式。为了探究在这种模式下影响居民出行意愿的影响因素,在居民出行方式选择的研究上集中于网约车和巡游车两种。通过对出行者特征、出行特征和居民感知属性三大方面设计调查问卷,建立了居民网约车和巡游车选择差异的二元Logistic模型,利用SPSS软件进行数据回归分析。回归分析结果显示,在出行者特征中年龄、性别对居民出行选择影响显著;出行特征中,夜晚时间、有人同行、高峰时段影响显著;居民感知属性上,安全性影响显著。为了进一步探究影响因素,获取了网约车和巡游车一个月的订单数据,根据订单数据分析出行时间、出行距离和出行地区对居民选择意愿的影响。

鱼骨型仓库布局下拣货方式的选择

根据鱼骨型仓库布局和仓库的订单数据对“摘果式”和“播种式”两种拣货方式进行作业流程分析,针对其中花费时间最多的作业工序先建立了移动距离模型,之后在移动距离模型的基础上分别建立了两种拣货方式的拣货作业时间模型。通过比较两种拣货作业时间模型,分析出订单数据中的四个要素在各种大小关系下哪种拣货方式作业时间最短。分析结果表明:当客户数量、订单列表行数的值越大,理想的拣货方式越倾向于采用“播种式”拣货;当商品种类数量、订货数量的值越大,理想的拣货方式越倾向于采用“摘果式”拣货。

半月环球财经

韩国经济陷入低增长阴霾；三石油巨头缺乏套期保值动力 中国损1000亿；设限中国纺织品引发不满 德协会威胁起诉欧盟；欧元区6月工业订单数据强劲反弹 增长3．1％；美提新汽车油耗标准 在高油价期减汽油消费；纳斯达克市场宣布2006年一季度开通期权交易。

看见希望

据上半年年报显示,A股纺织制造板块收入、净利润同比分别增长8%、9%,港股纺织制造板块收入同比增长6%。2022年1~6月,我国纺织品服装累计出口额为1564.9亿美元,同比增长11.66%,整体纺织品服装出口订单数据表现依旧亮眼。同时6月中国制造业PMI小幅回升至荣枯线之上,生产继续恢复,封控带来的生产阻断在逐步好转,前期积压的订单也在加快消化。6月份各行业PMI景气度居前的就有纺织服装行业。种种迹象表明,纺织服装行业正在恢复。