基于物流大数据的数据可视化的功能需求、相关技术及预期成果

功能需求：

1. 数据采集与清洗：对物流数据进行采集和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与挖掘：对采集到的物流数据进行分析和挖掘，找出数据中的规律和趋势。
3. 数据可视化：将分析和挖掘出的数据通过图表、地图等形式进行可视化展示，使数据更加直观、易于理解。
4. 实时监控：对物流过程中的关键节点进行实时监控，及时发现问题并进行处理。

相关技术：

1. 数据采集与清洗：使用Python等编程语言进行数据采集和清洗。
2. 数据分析与挖掘：使用数据挖掘算法、机器学习算法等进行数据分析和挖掘。
3. 数据可视化：使用可视化工具如Tableau、Power BI等进行数据可视化。
4. 实时监控：使用物联网、传感器等技术进行实时监控。

预期成果：

1. 可视化展示：通过可视化展示，使物流数据更加直观、易于理解。
2. 优化流程：通过对物流数据的分析和挖掘，找出问题所在，优化物流流程。
3. 提高效率：通过实时监控，及时发现问题并进行处理，提高物流效率。
4. 降低成本：通过优化流程和提高效率，降低物流成本。