摘要

　　近年來(lái)，隨著(zhù)經(jīng)濟的迅速發(fā)展，人民生活水平日益？高，生活方式也悄然發(fā)生了許多變化，小轎車(chē)似乎已經(jīng)成為每個(gè)家庭的必需品。中國的私家車(chē)保有量將近 2 億輛。

　　由于汽車(chē)保有量巨大以及新車(chē)存在納稅、保值等問(wèn)題，為二手車(chē)行業(yè)的發(fā)展？供了契機，二手車(chē)的交易量近年在逐漸上升，2019 年甚至有望突破 1500 萬(wàn)輛。隨著(zhù)成交量的增長(cháng)，二手車(chē)物流的需求也急劇增長(cháng)。同時(shí)，汽車(chē)物流行業(yè)都是被國際物流同行所公認的最復雜、最專(zhuān)業(yè)的領(lǐng)域。而中國物流商大多還在汽車(chē)物流的門(mén)檻之外，且大都是零散、雜亂的，沒(méi)有統一的運輸、管理標準。

　　A 公司主營(yíng)二手車(chē)業(yè)務(wù)，成交量巨大，物流需求迫切，同時(shí)與眾多物流供應商有合作。本文從公司實(shí)際業(yè)務(wù)出發(fā)，結合當前熱門(mén)的微服務(wù)、數據分析建模等技術(shù)，設計并實(shí)現了符合 A 公司業(yè)務(wù)需求的二手車(chē)物流系統。具體內容如下。

　　首先，根據公司當前業(yè)務(wù)，進(jìn)行系統的需求分析，將系統劃分為包車(chē)服務(wù)模塊，定線(xiàn)定價(jià)服務(wù)模塊，競拍服務(wù)模塊以及基于數據分析建模的物流推薦模塊。通過(guò)用例圖以及用例表對系統的需求分析進(jìn)行？述，為系統的設計與實(shí)現？供參考。

　　其次，根據需求分析結果，對系統進(jìn)行設計與實(shí)現。系統開(kāi)發(fā)設計方面，開(kāi)發(fā)平臺為 Java EE 平臺，對服務(wù)進(jìn)行邊界劃分，使用微服務(wù)架構，并使用當下主流的SpringBoot 框架；數據分析方面，本文主要使用 Python 的 NumPy、Pandas、SciPy 和matplotlib 程序庫來(lái)做數據清理以及數據分析，使用 Sequential 模型進(jìn)行分類(lèi)預測。數據庫設計與實(shí)現部分采用 E-R 圖來(lái)？述數據表之間的關(guān)系，并在 MySQL 數據庫建立相應的表結構；通過(guò) UML 類(lèi)圖對模塊進(jìn)行詳細設計，？述核心類(lèi)以及類(lèi)之間的關(guān)系；通過(guò)流程圖來(lái)？述核心功能的具體執行過(guò)程。包車(chē)服務(wù)主要包括對包車(chē)路線(xiàn)的管理、運輸能力的管控以及班次的自動(dòng)生成等；定線(xiàn)定價(jià)服務(wù)主要包括對物流供應商以及定線(xiàn)定價(jià)路線(xiàn)的管理；競拍服務(wù)主要包括競拍周期管理，競拍商品的建立、曝光、取消，競拍結果統計，自動(dòng)出價(jià)，訂單匹配分發(fā)等，競拍模型是整個(gè)物流系統的核心內容，通過(guò)競拍模式承運的訂單占總量的 70%以上；數據分析建模借助數據分析和機器學(xué)習模型，通過(guò)對已有數據進(jìn)行訓練、驗證、測試，建立合理的數據模型，對線(xiàn)索數據進(jìn)行預測分類(lèi)。

　　最后，對系統進(jìn)行測試。采用黑盒測試，為系統的各個(gè)模塊進(jìn)行測試用例設計并給出實(shí)際結果和預期結果。數據分析建模部分通過(guò)繪制 ROC 曲線(xiàn)進(jìn)行衡量測試。系統性能借助性能魔方-mmTrix、Apache JMeter、emmagee 等工具進(jìn)行測試，測試結果符合預期。

　　測試完成之后，系統已經(jīng)進(jìn)行了線(xiàn)上部署使用，據物流顧問(wèn)、運營(yíng)人員以及物流商家的反饋，目前系統能夠滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求，符合預期。

　　關(guān)鍵字：二手車(chē)物流系統， 競拍， 數據分析， 預測分類(lèi)

ABSTRACT

　　In recent years, with the rapid development of the economy, people's living standardshave been gradually improved, and many changes have taken place in their lifestyles. Itseems that cars have become a necessity for every family. China has nearly 200 millionprivate cars. Due to the huge car ownership and the problems of taxation and valuepreservation of new cars, it provides an opportunity for the development of the used carindustry. The transaction volume of used cars has gradually increased in recent years. Withthe increase in transaction volume, the demand for used car logistics has also increaseddramatically. At the same time, the automotive logistics industry is recognized as the mostcomplex and professional field by international logistics peers. Most of the Chineselogistics providers are outside the threshold of automobile logistics, and most of them arescattered and cluttered. There is no unified standard for transportation and management.

　　Company A is mainly engaged in second-hand car business, with huge transactionvolume and urgent logistics demand. At the same time, it has cooperation with manylogistics providers. Thesis article starts from the company's actual business requirements,combines current popular microservices, data analysis modeling and other technologies todesign and implement a used car logistics system that meets the company's business needs.

　　The details are as follows.

　　Firstly, according to the company's current business, the system requirements analysisis performed, and the system is pided into charter service modules, routing pricingservice modules, auction service modules, and logistics recommendation modules based ondata analysis modeling. The requirements analysis of the system is described by use casediagrams and use case descriptions, which provides a reference for the design andimplementation of the system.

　　Secondly, according to the results of the requirements analysis, the system is designedand implemented. In terms of system development and design, the development platform isthe Java EE platform, which pides the boundaries of services, uses a microservicesarchitecture, and uses the current mainstream SpringBoot framework. For data analysis,this article mainly uses Python's NumPy, Pandas, SciPy and matplotlib libraries for datacleaning and data analysis, forecast classification using Sequential model.The databasedesign and implementation uses E-R diagrams to describe the relationship between the dataentities, and establish the corresponding table structure in the MySQL. Detailed design of modules through UML class diagrams, describing core classes and relationships betweenclasses; describe the specific execution process of core functions through flowcharts.

　　Charter services mainly include the management of charter routes, capacity control andautomatic generation of shifts, etc; routing pricing services mainly include the managementof logistics providers and routing routes; auction services include the management ofauction cycles, the establishment of auctioned goods, exposure, cancellation, auction resultstatistics, automatic bidding, order matching and distribution, etc, the auction model is thecore content of the entire logistics system, and orders carried through the auction modeaccount for more than 70% of the total; data analysis and modeling with the help of dataanalysis and machine learning models, through training, verification, and testing ofexisting data, a reasonable data model is established to perform clue data forecastclassification.

　　Finally, test the system. Using black-box test,design test cases for each module of thesystem and give actual and expected results.The data analysis and modeling part measuresthe measurement by drawing the ROC curve. The system performance was tested bymeans of the mmTrix, Apache JMeter, emmagee, etc. The test results were in line withexpectations.

　　After the test is completed, the system has been deployed and used online. Accordingto feedback from logistics consultants, operators and logistics merchants, the currentsystem can meet business needs and meet expectations.

　　Keywords: Used Car Logistics System, Auction, Data Analysis, Forecast Classification

目錄

　　第一章 緒論

　　1.1 背景及意義

　　1.1.1 課題背景

　　進(jìn)入二十一世紀，中國經(jīng)濟發(fā)展迅速，人民生活質(zhì)量日益？高，汽車(chē)也成了生活中必不可少的交通工具，雖然地鐵、公交已經(jīng)非常方便，但是私家車(chē)的數量仍然非常龐大。據中國汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì )數據統計，2011 年到 2016 年期間，我國的汽車(chē)產(chǎn)量逐年增加，2016 年的產(chǎn)量更是突破 2800 萬(wàn)輛，同時(shí)年銷(xiāo)售量也達到 2800 萬(wàn)輛[1].據公安部統計，2019 年上半年全國汽車(chē)保有量達 2.5 億輛，私家車(chē)達 1.98 億輛，全國 66 個(gè)城市汽車(chē)保有量超過(guò) 100 萬(wàn)輛，其中北京、成都等 11 個(gè)城市更是超過(guò) 300 萬(wàn)輛[2].

　　如此巨大的汽車(chē)保有量，也為二手車(chē)行業(yè)的發(fā)展奠定了基礎。2018 年，1-8 月國內二手車(chē)成交量達到 892.66 萬(wàn)輛，同比增長(cháng) 13.12%.2019 年二手車(chē)市場(chǎng)表現依舊非常出色，年底屬于購車(chē)小高峰，二手車(chē)車(chē)商也會(huì )加大車(chē)源的推廣力度，中國汽車(chē)流通協(xié)會(huì )預測，11、12 月的二手車(chē)成交量增長(cháng)率不會(huì )低于 7%,2019 年全年成交量會(huì )在 1450萬(wàn)量左右，甚至突破 1500 萬(wàn)輛[3] .

　　由于各個(gè)城市的汽車(chē)保有量存在巨大的差異，相同車(chē)型、車(chē)況，不同城市的二手車(chē)，價(jià)格方面存在明顯的差異，因此異地購車(chē)也成為了？高性?xún)r(jià)比的一種手段，A 公司也順應形勢，推出了"全國購"的業(yè)務(wù)，即從全國各地為買(mǎi)家擇優(yōu)選擇車(chē)源，與此同時(shí)，二手車(chē)物流需求也隨之而來(lái)。我國汽車(chē)物流正處于蓬勃發(fā)展階段，市場(chǎng)上汽車(chē)物流公司眾多[4],但是相對于"三通一達"等小件物流，汽車(chē)物流還存在一定的差距。

　　目前國內汽車(chē)物流商家眾多，缺乏統一管理，整體水平殘差不齊，物流成本較高[5]. A 公司？供了較大的二手車(chē)交易平臺，但是公司沒(méi)有自己的物流，只能通過(guò)與第三方物流供應商合作來(lái)？供物流服務(wù)。

　　同時(shí)，A 公司希望更多的買(mǎi)家能夠使用公司的物流服務(wù)，目前公司通過(guò)線(xiàn)下顧問(wèn)人員撥打電話(huà)詢(xún)問(wèn)的方式來(lái)給買(mǎi)家推薦公司的物流服務(wù)。這種方式存在明顯的弊端，公司成交量較大，線(xiàn)下顧問(wèn)人數有限，不可能做到給每個(gè)買(mǎi)家打電話(huà)，因此可能錯失一部分物流訂單，從目前的情況來(lái)看，平臺成交的訂單只有大約 10%會(huì )使用公司的物流服務(wù)。（為了方便區分，下文中將買(mǎi)家買(mǎi)車(chē)之后的訂單信息叫做線(xiàn)索，使用 A 公司物流服務(wù)的物流訂單稱(chēng)為訂單。）也就是說(shuō)，線(xiàn)索的轉化率約為 10%.

　　因此，A 公司需要建立屬于自己的物流管理系統，統一管理與公司合作的物流供應商，同時(shí)需要對公司線(xiàn)索數據進(jìn)行分析建模，"精準"推薦公司的物流服務(wù)。

　　1.1.2 課題意義

　　A 公司目前發(fā)展狀況良好，成交量大、業(yè)務(wù)范圍廣，合作的第三方物流供應商眾多，現階段存在以下幾點(diǎn)問(wèn)題。

　　第一，公司通過(guò)調用第三方物流商的接口來(lái)進(jìn)行詢(xún)價(jià)，物流商報價(jià)也通過(guò)接口來(lái)通知公司。時(shí)間效率低下，如果有討價(jià)還價(jià)的環(huán)節，整個(gè)過(guò)程會(huì )很漫長(cháng)，而且對于一些中小型物流公司，他們可能不具備？供詢(xún)價(jià)接口這樣的能力，限制了公司合作的物流商數量。

　　第二，對于合作的眾多物流商沒(méi)有統一的管理，物流費用沒(méi)有標準化、統一化，三四線(xiàn)城市的訂單沒(méi)有物流商愿意承接，物流速度緩慢，同時(shí)？供的服務(wù)有限，例如只能送達物流商在各個(gè)城市的集散地，不能送到買(mǎi)家具體位置等。

　　第三，線(xiàn)下顧問(wèn)人員推薦物流服務(wù)沒(méi)有明確的目標，盲目的打電話(huà)，線(xiàn)索轉化率低下。

　　基于以上問(wèn)題，本文結合 A 公司的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)了一套適用于公司目前業(yè)務(wù)的物流系統。首先廢除掉了原來(lái)的調用物流商接口詢(xún)價(jià)的方式，改用自己開(kāi)發(fā)的APP,這樣就可以接入更多的物流商并且整個(gè)過(guò)程更加簡(jiǎn)潔。其次對于與公司合作的物流商進(jìn)行統一的管理，同時(shí)物流商？供更加豐富的服務(wù)，包括接車(chē)、送車(chē)等等，其中還將物流服務(wù)進(jìn)行了更加細致的拆分以適應公司的業(yè)務(wù)，包括包車(chē)服務(wù)、定線(xiàn)定價(jià)服務(wù)、競拍服務(wù)等等。最后對公司的線(xiàn)索數據進(jìn)行分析和建模，實(shí)現"精準"推薦物流服務(wù)。

　　1.2 國內外研究現狀

　　1.2.1 國內研究現狀

　　根據國家統計局和汽車(chē)物流年鑒的數據顯示，2016 年汽車(chē)行業(yè)物流費用率約為8.5%,2017 年我國汽車(chē)行業(yè)物流費用率約為 8%左右，據此推測 2016 年和 2017 年國內汽車(chē)物流市場(chǎng)規模為 7501 億和 8332 億[6].由此可見(jiàn)，國內汽車(chē)物流行業(yè)不僅規模巨大，而且還處在上升期。從目前的汽車(chē)保有量來(lái)看，二手車(chē)的數量也會(huì )急劇增加，二手車(chē)物流的需求也是必然趨勢。然而就目前而言，我國汽車(chē)整車(chē)物流還處于行業(yè)發(fā)展的初級階段，法規制度不完善、行業(yè)標準沒(méi)有形成，與發(fā)達國家先進(jìn)的整車(chē)物流業(yè)的一體化和整合化程度相比，國內汽車(chē)整車(chē)物流企業(yè)仍然處于數量眾多、規模很小和運輸服務(wù)效率低下的狀況[7].

　　數據分析建模方面。進(jìn)入信息時(shí)代以來(lái)，數據規模出現了爆炸式的增長(cháng)，如此巨大的信息量，如何？取出有價(jià)值的信息，成為了各行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)，隨著(zhù)數據挖掘技術(shù)的進(jìn)步以及算法的成熟，數據分析建模在各個(gè)領(lǐng)域也取得了突破性的進(jìn)展，研究?jì)r(jià)值也隨之增加[8].

　　1.2.2 國外研究現狀

　　國外的汽車(chē)物流發(fā)展，走在我國的前面，其中歐美地區最為典型。大眾運輸公司是國外汽車(chē)物流的典型代表，現已成為大眾集團全球范圍內物流供應鏈的？供者，它在世界各地有 15 個(gè)業(yè)務(wù)網(wǎng)點(diǎn)，承載著(zhù)集團所有品牌的汽車(chē)物流運輸業(yè)務(wù)，早在 2003年年運輸量就達到了 310 萬(wàn)輛，并因此獲得 211 萬(wàn)美元的利潤。德國的 BLG 物流公司在汽車(chē)物流服務(wù)方面也有著(zhù)豐富的經(jīng)驗，BLG 物流集團是戴姆勒-克萊斯勒公司在德國以及南美、南非、亞洲等地區最大的汽車(chē)物流供應商，同時(shí)，BLG 通過(guò)戴姆勒-克萊斯勒總部的數據公共平臺 MBCC 系統，獲取相關(guān)單位的訂單信息，？供數目精確、時(shí)間合適和地點(diǎn)確切的服務(wù)，早在 2000 年左右，年營(yíng)業(yè)額就能達到 6 億歐元。

　　可以看出，國外的汽車(chē)物流相對于國內而言處于領(lǐng)先位置，并且擁有完備的信息系統。隨著(zhù)我國信息技術(shù)的發(fā)展，我國的汽車(chē)物流也該用技術(shù)武裝自己，利用好互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，建立物流信息系統，這樣既可以?xún)?yōu)化企業(yè)內部資源配置又可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò )與物 流供應商相連接，？高運輸效率，降低運輸成本。

　　1.3 研究?jì)热?/strong>