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深入挖掘航运数据背后的价值

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摘要透过客户在航运企业留下的运输足迹,站在行业的高度,结合企业内外部数据,探究和发现数据背后的潜在规律和价值。在前端无法提升订舱人员录入数据质量的大前提下,利用计算机自然语言分析、交叉比对及机器学习的方法能有效对货流原始数据进行清洗,这有利于航运企业整体货流结构、货物种类的整合归类与分析,对企业营销指导和为客户创造价值有重要意义。

作者沈宁

机构地区中远海运集装箱运输有限公司

出处《技术与市场》 2020年第1期167-167,169,共2页 Technology and Market

关键词 HS CODE 数据清洗自然语言文本分析机器学习货物种类和流向

分类号 F552.6 [经济管理—产业经济] U69-39 [交通运输工程—港口、海岸及近海工程]

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