快递站点城市重要程度评估及排名 - 基于数学模型的分析

快递站点城市重要程度评估及排名 - 基于数学模型的分析

本文将利用快递公司记录的2018年4月19日-2019年4月17日站点城市之间(发货城市-收货城市)的快递运输数据，通过数据分析和建模，对各站点城市的重要程度进行综合排序，并给出前5名。

数据预处理

由于数据量较大，需要进行数据清洗和预处理来获取所需信息。具体步骤如下：

1. 将数据导入Python中，使用pandas库进行数据处理和分析。
2. 对数据进行清洗和筛选，将不必要的列和行删除，只保留'站点城市', '发货城市'和'收货城市'三列。
3. 对数据进行分组，按照'站点城市'进行分组，计算每个站点城市的'发货量', '收货量'和'快递数量'。
4. 计算每个站点城市的'快递数量增长率'，公式为：'(本期快递数量 - 上期快递数量) / 上期快递数量'。
5. 对每个站点城市的'收货量', '发货量'和'快递数量增长率'进行归一化处理，使得数据在同一尺度下比较。

建立数学模型

根据以上数据，我们可以综合考虑每个站点城市的'收货量', '发货量'和'快递数量增长率'，使用加权平均法计算出每个站点城市的重要程度得分。权重可以根据实际情况调整，例如，可以根据业务目标赋予不同指标不同的权重。

结果分析

对每个站点城市的重要程度得分进行排序，得出重要程度排名前5的站点城市名称，并将其填入表1。

代码实现

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('快递数据.csv')

# 数据清洗和预处理
data = data[['站点城市', '发货城市', '收货城市']]

# 分组计算
city_data = data.groupby('站点城市').agg({'发货城市': 'count', '收货城市': 'count', '快递数量': 'sum'})

# 计算快递数量增长率
city_data['增长率'] = (city_data['快递数量'] - city_data['快递数量'].shift(1)) / city_data['快递数量'].shift(1)

# 归一化处理
city_data['收货量'] = (city_data['收货量'] - city_data['收货量'].min()) / (city_data['收货量'].max() - city_data['收货量'].min())
city_data['发货量'] = (city_data['发货量'] - city_data['发货量'].min()) / (city_data['发货量'].max() - city_data['发货量'].min())
city_data['增长率'] = (city_data['增长率'] - city_data['增长率'].min()) / (city_data['增长率'].max() - city_data['增长率'].min())

# 计算重要程度得分
city_data['得分'] = 0.4 * city_data['收货量'] + 0.3 * city_data['发货量'] + 0.3 * city_data['增长率']

# 排序并输出结果
city_data = city_data.sort_values(by='得分', ascending=False)
print(city_data.head())

表1 问题1结果

| 站点城市 | 重要程度得分 | |---|---| | ... | ... | | ... | ... | | ... | ... | | ... | ... | | ... | ... |

总结

通过数据分析和数学模型，我们可以对快递站点城市的重要程度进行评估和排序，为快递公司制定发展策略提供参考。