177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問題的研究［D］.錦州：渤海大學,2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學:數學,2014,44(9):983-1006.［12］劉曉寧.基于Lasso特征選擇的方法比較［J］.安徽電子信息職業(yè)技術學院學報,2014,13(1):26-30.［13］李春紅,吳英,覃朝勇.基于LASSO變量選擇方法的網絡廣告點擊率預測模型研究［J］.數理統(tǒng)計與管理,2016,35(5):803-809.［14］郭貔,王力,郝元濤.基于LASSO回歸模型與百度搜索數據構建的流感**預測系統(tǒng)［J］....

但是若保留所有的解釋變量，解釋變量之間也可能存在多重共線性，所以本文在相關性分析基礎上應用LASSO算法來進一步分析與選取特征［10］?；贚ASSO的特征選取在高維數據變量選擇方法的研究領域中，Tibshirani在1996年提出普通線性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在損失函數后面加上懲罰項（即L1正則項），L1正則項可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應用于特征的選擇，這種方法與傳統(tǒng)的算法相比優(yōu)點在于可以在進行連續(xù)的變量選擇的同時進行模型參數估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決...

數據挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應用，隨著醫(yī)療技術的不斷發(fā)展，數據挖掘技術在醫(yī)療行業(yè)中的應用也越來越。數據挖掘可以通過分析患者的病歷、診斷記錄、藥物使用記錄等數據，為醫(yī)療機構提供更加的診斷和治療方案。同時，數據挖掘還可以幫助醫(yī)療機構進行疾病預測和流行病監(jiān)測，為公共衛(wèi)生提供更加科學的決策依據。數據挖掘在教育行業(yè)的應用，教育行業(yè)是數據挖掘技術的另一個重要應用領域。數據挖掘可以通過分析學生的學習記錄、考試成績、行為記錄等數據，為教育機構提供更加的學生評估和教學方案。同時，數據挖掘還可以幫助教育機構進行教學質量評估和課程設計，為教育提供更加科學的決策依據。無論電商、新媒體App渠道轉化分析器可以直觀分析不同渠道不...

您想知道未來的銷量、客流、營收；您想優(yōu)化庫存和供應鏈；您想安排生產、員工排班；您想了解天氣、假日、促銷活動、購物節(jié)等因素的影響程度。使用時序預測引擎，即刻給出答案！關注未來，制定面向未來的策略，提高勝算無論您來自什么行業(yè)：餐飲、零售、服務、電商、制造業(yè)，您一定想知道未來的銷量、客流、營收來優(yōu)化庫存和供應鏈、安排生產、員工排班、估測未來收益；您也一定想知道什么因素造成了多大影響，比如折扣率、天氣、節(jié)假日、人口變化、競品…停止猜想，開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統(tǒng)—時序預測引擎”，不可以預測時間序列未來的走勢，如銷量預測或客流預測，還可以測算不同因素的影響程度和置信度。非常好用！ 專業(yè)級...

但是若保留所有的解釋變量，解釋變量之間也可能存在多重共線性，所以本文在相關性分析基礎上應用LASSO算法來進一步分析與選取特征［10］?；贚ASSO的特征選取在高維數據變量選擇方法的研究領域中，Tibshirani在1996年提出普通線性模型下的LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperate(LASSO)算法，LASSO算法就是在損失函數后面加上懲罰項（即L1正則項），L1正則項可以約束方程的稀疏性，這種稀疏性即可應用于特征的選擇，這種方法與傳統(tǒng)的算法相比優(yōu)點在于可以在進行連續(xù)的變量選擇的同時進行模型參數估計［11］。而且LASSO算法可以有效解決...

數據挖掘和OLAP具有一定的互補性。在根據數據挖掘的結果采取行動之前，您可以檢查此類行動對公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數據，找出哪些變量對解決問題更重要，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數據并加快知識發(fā)現過程。數據挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法。相反，它是統(tǒng)計分析方法的延伸和延續(xù)。大多數統(tǒng)計分析方法都建立在完善的數學理論和高超的技巧之上，預測精度尚可，但用戶要求很高。隨著計算機計算能力的不斷增強，我們只能利用計算機強大的計算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能。數據挖掘是人工智能統(tǒng)計和技術的一種應用，它把這些先進復雜的技術綜合...

我們的數據挖掘產品可以應用于各個行業(yè)，包括金融、醫(yī)療、教育、零售等。我們的客戶遍布全球，包括一些聞名企業(yè)和機構。如果您正在尋找一款高效、、可靠、易用的數據挖掘產品，那么我們的產品一定是您的。我們的產品可以幫助您更好地了解市場和消費者，制定更加科學的商業(yè)決策，提高企業(yè)的競爭力和盈利能力。如果您對我們的產品感興趣，歡迎聯系我們的客服人員，我們將竭誠為您服務。數據挖掘是一種利用大數據技術，從海量數據中提取有用信息的方法。隨著互聯網的發(fā)展，數據量呈現式增長，數據挖掘技術也越來越受到重視。數據挖掘還可以用于發(fā)現行為、異常情況和風險預警等，幫助企業(yè)保護自身利益。時間序列數據挖掘歸因分析數據挖掘在金融行業(yè)的...

數據挖掘在教育行業(yè)的應用教育行業(yè)是數據挖掘技術的重要應用領域之一。通過對學生學習記錄、考試成績等數據進行分析，可以幫助教育機構更好地了解學生學習情況，提高教學質量，優(yōu)化教學方案等。同時，數據挖掘還可以幫助教育機構預測學生學習趨勢，提高教育管理能力。數據挖掘在物流行業(yè)的應用物流行業(yè)是數據挖掘技術的重要應用領域之一。通過對貨物運輸記錄、倉儲管理等數據進行分析，可以幫助物流企業(yè)更好地了解貨物流向，提高物流效率，優(yōu)化物流方案等。同時，數據挖掘還可以幫助物流企業(yè)預測市場需求，提高供應鏈管理能力。非常好用！ 專業(yè)級分析，您身邊的智能算法**。餐飲數據挖掘類型 帕累托價值分析器：您有很多客戶、售賣很多產品...

我們的數據挖掘產品已經成功應用于多個企業(yè)，取得了良好的效果。我們的客戶反饋非常好，他們認為我們的數據挖掘產品可以幫助他們更好地了解市場和客戶，提高企業(yè)的競爭力。如果您正在尋找一家專業(yè)的數據挖掘企業(yè)，我們是您的的選擇。我們的數據挖掘技術可以幫助您更好地了解市場和客戶，提高企業(yè)的競爭力。如果您對我們的產品感興趣，歡迎隨時聯系我們，我們將竭誠為您服務?？傊?，我們的數據挖掘產品是一款高效、準確、靈活、可視化的產品，可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶，提高企業(yè)的競爭力。如果您正在尋找一款的數據挖掘產品，我們的產品是您的的選擇。全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？金融數據挖掘工具有哪些個性化推薦引...

本文提出的基于網絡搜索數據的預測方法可以利用前期網絡搜索數據預測后續(xù)汽車銷量，而相應品牌的汽車生產廠商可以根據預測結果及時調整企業(yè)的生產和營銷策略。模型的可靠性檢驗及推廣應用是接下來的研究方向。參考文獻［1］中國汽車工業(yè)協會.中國汽車工業(yè)發(fā)展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會科學文獻出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預測研究［J］.機械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預測中的應用及SAS實現［J］.河北企業(yè),2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經網絡的我國汽車銷量預測分析［D］.上海：東華大學,201...

提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。其目的也和其他的開源項目一樣，Mahout避免了在機器學習算法上重復造輪子。推薦系統(tǒng)的數據來源眾所周知，對推薦系統(tǒng)的個性化推薦算法需要運用來自用戶的數據，那么這些數據都是來自于哪里，為我們所用呢？基于用戶行為數據：舉個好玩的例子：通過GPS信號，可以測得手機速度以及位置，當用戶的手機在早上8點由高速變成低速，可以判斷是從地鐵出來，就可以向他推薦附近的麥當勞早餐優(yōu)惠券了。另外，運營商是可以得到用戶手機訪問過的網頁數據的，通過文本挖掘，可以了解用戶的偏好，如看過很多足球類的文章，可以了解用戶為喜歡足...

挖掘技術來自于機器學習，但是機器學習研究并沒有把海量數據作為處理對象。所以數據挖掘需要對算法進行改造，使算法性能和空間占用實用化。同時，數據挖掘有其獨特的內容關聯分析。關于數據挖掘和模式識別，從概念上來說的話，是可分，數據挖掘重在發(fā)現知識，模式識別重在理解事物?？紤]到數據本身，數據挖掘的建模過程通常需要六個步驟：了解業(yè)務、了解數據、準備數據、建立模型、評估模型、部署模型。必須在機器學習領域進一步研究。無論您來自什么行業(yè)，數據驅動將觸手可及，幫您緊跟時代和產業(yè)升級。自動數據挖掘方法為什么選擇暖榕？豐富的數據接入。對于SaaS服務，您只需將電子表格或文本文件加載并上傳。對于本地部署，支持數據庫接口...

數據挖掘是一項重要的技術，它可以幫助企業(yè)從海量數據中挖掘出有價值的信息，為企業(yè)決策提供支持。我們公司是一家專注于數據挖掘的企業(yè)，我們的重點產品就是數據挖掘。我們的數據挖掘技術可以幫助企業(yè)快速、準確地分析數據，發(fā)現數據中的規(guī)律和趨勢，從而為企業(yè)提供決策支持。我們的數據挖掘技術可以應用于各個領域，包括金融、醫(yī)療、教育、電商等等。我們的數據挖掘產品具有以下特點：1.高效性：我們的數據挖掘技術可以快速處理大量數據，提高數據分析的效率。2.準確性：我們的數據挖掘技術可以準確地分析數據，發(fā)現數據中的規(guī)律和趨勢，為企業(yè)提供準確的決策支持。3.靈活性：我們的數據挖掘技術可以根據不同的需求進行定制化開發(fā)，滿足企...

挖掘技術來自于機器學習，但是機器學習研究并沒有把海量數據作為處理對象。所以數據挖掘需要對算法進行改造，使算法性能和空間占用實用化。同時，數據挖掘有其獨特的內容關聯分析。關于數據挖掘和模式識別，從概念上來說的話，是可分，數據挖掘重在發(fā)現知識，模式識別重在理解事物?？紤]到數據本身，數據挖掘的建模過程通常需要六個步驟：了解業(yè)務、了解數據、準備數據、建立模型、評估模型、部署模型。必須在機器學習領域進一步研究。強大，快捷，零門檻。沒有紛亂的按鈕，沒有繁瑣的步驟，沒有復雜的設置，小白級操作。銷量數據挖掘挖掘 某外賣app需要根據早中晚人們的用餐習慣來給用戶推送不一樣的食物或者優(yōu)惠券，這樣推薦不同的食...

組合與推薦引擎：您來自零售、餐飲、電商或服務業(yè)；您想把單品搭配成套餐，或想在顧客點了一些東西或把商品加到購物車后，再向他推薦一些別的。使用組合與推薦引擎，幫您深度挖掘商品的內部關系！只需片刻，即可處理多達200萬條數據，對高達50000個訂單和5000個商品進行分析計算，并將圖文并茂的報告呈現眼前。從組合的角度重新發(fā)現你的商品，探索商品之間的內部聯系。您從事餐飲、零售、電商、服務...（比如您是一家快餐店店主），您想把一些單品搭配成組合或套餐放到團購網站上引流，或者讓用戶買起來更方便...（比如您將豆?jié){和南瓜餅拼在一起，并起了個好聽的名字叫“早餐超值6元享”），或者，您只是想在客戶買了一些東西...

數據挖掘是一種通過分析大量數據來發(fā)現有用信息的技術。它可以幫助企業(yè)在競爭激烈的市場中獲得優(yōu)勢，提高效率和利潤。作為一家專注于數據挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質的數據挖掘服務。我們的數據挖掘技術可以幫助客戶發(fā)現隱藏在數據中的有用信息，包括市場趨勢、消費者行為、競爭對手策略等。我們的數據挖掘工具可以處理各種類型的數據，包括結構化數據、非結構化數據、文本數據、圖像數據等。我們的數據挖掘服務可以幫助客戶實現以下目標：1.提高市場競爭力：通過分析市場趨勢和競爭對手策略，客戶可以制定更有效的營銷策略，提高市場競爭力。2.提高效率和利潤：通過分析客戶的業(yè)務數據，客戶可以發(fā)現業(yè)務流程中的瓶頸和低效點...

數據挖掘是一個跨學科的產物，涉及統(tǒng)計學、數據庫、機器學習、人工智能和模式識別。數據挖掘方法太復雜，無法按照來源分類，不容易理解和記憶。根據其目的，數據挖掘方法分為預測和描述類：預測和監(jiān)督學習。預測分析是指用一個或多個自變量來預測因變量的值，從歷史數據中學習作為訓練集，建立模型，然后將這個模型應用于當前數據來推斷結果。以客戶違約作為預測分析的研究場景，客戶是否會違約是因變量，我們可以根據客戶的性別、年齡、收入、工作經濟狀況、歷史信用狀況等進行預測。數據驅動，觸手可及。助力快速提升智能化水平，提高洞察力。智能數據挖掘方法數據挖掘可以應用于各個領域，如金融、醫(yī)療、教育、電商等。在金融領域，數據挖掘可...

數據挖掘是一種通過分析大量數據來發(fā)現有用信息的技術。它可以幫助企業(yè)在競爭激烈的市場中獲得優(yōu)勢，提高效率和利潤。作為一家專注于數據挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質的數據挖掘服務。我們的數據挖掘技術可以幫助客戶發(fā)現隱藏在數據中的有用信息，包括市場趨勢、消費者行為、競爭對手策略等。我們的數據挖掘工具可以處理各種類型的數據，包括結構化數據、非結構化數據、文本數據、圖像數據等。我們的數據挖掘服務可以幫助客戶實現以下目標：1.提高市場競爭力：通過分析市場趨勢和競爭對手策略，客戶可以制定更有效的營銷策略，提高市場競爭力。2.提高效率和利潤：通過分析客戶的業(yè)務數據，客戶可以發(fā)現業(yè)務流程中的瓶頸和低效點...

數據挖掘是一種利用大數據技術來發(fā)現隱藏在數據背后的有價值信息的方法。它可以幫助企業(yè)更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產品和服務，提高競爭力。在當今信息化時代，數據挖掘已經成為了企業(yè)發(fā)展的重要手段。通過對海量數據的分析和挖掘，企業(yè)可以更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化產品和服務，提高競爭力。數據挖掘技術可以幫助企業(yè)發(fā)現潛在的客戶群體，預測市場趨勢，提高銷售額和利潤率。數據挖掘技術的應用范圍非常，包括金融、醫(yī)療、電商、物流等多個領域。在金融領域，數據挖掘可以幫助銀行和保險公司識別風險，預測市場趨勢，提高投資收益。技術咨詢**團隊，豐富行業(yè)經驗，強大技術能力，為用戶量身定制，滿足用戶個性化數據建模與挖掘需求...

數據挖掘在電商行業(yè)的應用，隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，數據挖掘技術在電商行業(yè)中的應用也越來越。數據挖掘可以通過分析用戶的購買行為、搜索行為、瀏覽行為等數據，為電商企業(yè)提供的用戶畫像和產品推薦，從而提高用戶的購買轉化率和留存率。同時，數據挖掘還可以幫助電商企業(yè)進行市場分析和競爭對手分析，為企業(yè)提供更加科學的決策依據。金融行業(yè)是數據挖掘技術的重要應用領域之一。數據挖掘可以通過分析用戶的交易記錄、信用評分、風險評估等數據，為金融機構提供更加的風險控制和客戶管理。同時，數據挖掘還可以幫助金融機構進行市場分析和投資決策，為企業(yè)提供更加科學的投資策略和風險管理方案。無論電商、新媒體App渠道轉化分析器可以直觀...

數據挖掘是一種通過分析大量數據來發(fā)現有用信息的技術。它可以幫助企業(yè)在競爭激烈的市場中獲得優(yōu)勢，提高效率和利潤。作為一家專注于數據挖掘的公司，我們致力于為客戶提供比較好質的數據挖掘服務。我們的數據挖掘技術可以幫助客戶發(fā)現隱藏在數據中的有用信息，包括市場趨勢、消費者行為、競爭對手策略等。我們的數據挖掘工具可以處理各種類型的數據，包括結構化數據、非結構化數據、文本數據、圖像數據等。我們的數據挖掘服務可以幫助客戶實現以下目標：1.提高市場競爭力：通過分析市場趨勢和競爭對手策略，客戶可以制定更有效的營銷策略，提高市場競爭力。2.提高效率和利潤：通過分析客戶的業(yè)務數據，客戶可以發(fā)現業(yè)務流程中的瓶頸和低效點...

177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問題的研究［D］.錦州：渤海大學,2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學:數學,2014,44(9):983-1006.［12］劉曉寧.基于Lasso特征選擇的方法比較［J］.安徽電子信息職業(yè)技術學院學報,2014,13(1):26-30.［13］李春紅,吳英,覃朝勇.基于LASSO變量選擇方法的網絡廣告點擊率預測模型研究［J］.數理統(tǒng)計與管理,2016,35(5):803-809.［14］郭貔,王力,郝元濤.基于LASSO回歸模型與百度搜索數據構建的流感**預測系統(tǒng)［J］....

177.［10］趙東波.線性回歸模型中多重共線性問題的研究［D］.錦州：渤海大學,2017.［11］李鋒,蓋玉潔,盧一強.測量誤差模型的自適應LASSO變量選擇方法研究［J］.中國科學:數學,2014,44(9):983-1006.［12］劉曉寧.基于Lasso特征選擇的方法比較［J］.安徽電子信息職業(yè)技術學院學報,2014,13(1):26-30.［13］李春紅,吳英,覃朝勇.基于LASSO變量選擇方法的網絡廣告點擊率預測模型研究［J］.數理統(tǒng)計與管理,2016,35(5):803-809.［14］郭貔,王力,郝元濤.基于LASSO回歸模型與百度搜索數據構建的流感**預測系統(tǒng)［J］....

本文提出的基于網絡搜索數據的預測方法可以利用前期網絡搜索數據預測后續(xù)汽車銷量，而相應品牌的汽車生產廠商可以根據預測結果及時調整企業(yè)的生產和營銷策略。模型的可靠性檢驗及推廣應用是接下來的研究方向。參考文獻［1］中國汽車工業(yè)協會.中國汽車工業(yè)發(fā)展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會科學文獻出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預測研究［J］.機械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預測中的應用及SAS實現［J］.河北企業(yè),2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經網絡的我國汽車銷量預測分析［D］.上海：東華大學,201...

數據挖掘在電商行業(yè)的應用，隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，數據挖掘技術在電商行業(yè)中的應用也越來越。數據挖掘可以通過分析用戶的購買行為、搜索行為、瀏覽行為等數據，為電商企業(yè)提供的用戶畫像和產品推薦，從而提高用戶的購買轉化率和留存率。同時，數據挖掘還可以幫助電商企業(yè)進行市場分析和競爭對手分析，為企業(yè)提供更加科學的決策依據。金融行業(yè)是數據挖掘技術的重要應用領域之一。數據挖掘可以通過分析用戶的交易記錄、信用評分、風險評估等數據，為金融機構提供更加的風險控制和客戶管理。同時，數據挖掘還可以幫助金融機構進行市場分析和投資決策，為企業(yè)提供更加科學的投資策略和風險管理方案。數據挖掘的應用還面臨著隱私保護和數據安全等問...

本文提出的基于網絡搜索數據的預測方法可以利用前期網絡搜索數據預測后續(xù)汽車銷量，而相應品牌的汽車生產廠商可以根據預測結果及時調整企業(yè)的生產和營銷策略。模型的可靠性檢驗及推廣應用是接下來的研究方向。參考文獻［1］中國汽車工業(yè)協會.中國汽車工業(yè)發(fā)展年度報告（2016）［Ｍ］.北京：社會科學文獻出版社,2016.［2］黃琦.基于灰色理論的汽車銷售量預測研究［J］.機械制造,2013,51(4):78-80.［3］胡彥君.ARIMA模型在汽車銷量預測中的應用及SAS實現［J］.河北企業(yè),2012(4):11-12.［4］王旭天.基于BP神經網絡的我國汽車銷量預測分析［D］.上海：東華大學,201...

挖掘技術來自于機器學習，但是機器學習研究并沒有把海量數據作為處理對象。所以數據挖掘需要對算法進行改造，使算法性能和空間占用實用化。同時，數據挖掘有其獨特的內容關聯分析。關于數據挖掘和模式識別，從概念上來說的話，是可分，數據挖掘重在發(fā)現知識，模式識別重在理解事物?？紤]到數據本身，數據挖掘的建模過程通常需要六個步驟：了解業(yè)務、了解數據、準備數據、建立模型、評估模型、部署模型。必須在機器學習領域進一步研究。分析結果以圖文并茂的報告和數據表格呈現，包含豐富的細節(jié)，并支持在線分享、保存、打印和下載。工業(yè)數據挖掘個性化推薦企業(yè)的目標是提高效率。知道是一回事，會做又是另一回事，真正去做的都成了明星企業(yè)。比如...

數據挖掘在醫(yī)療行業(yè)的應用，隨著醫(yī)療技術的不斷發(fā)展，數據挖掘技術在醫(yī)療行業(yè)中的應用也越來越。數據挖掘可以通過分析患者的病歷、診斷記錄、藥物使用記錄等數據，為醫(yī)療機構提供更加的診斷和治療方案。同時，數據挖掘還可以幫助醫(yī)療機構進行疾病預測和流行病監(jiān)測，為公共衛(wèi)生提供更加科學的決策依據。數據挖掘在教育行業(yè)的應用，教育行業(yè)是數據挖掘技術的另一個重要應用領域。數據挖掘可以通過分析學生的學習記錄、考試成績、行為記錄等數據，為教育機構提供更加的學生評估和教學方案。同時，數據挖掘還可以幫助教育機構進行教學質量評估和課程設計，為教育提供更加科學的決策依據。使用潛客識別引擎，幫您發(fā)現哪些人具有更高的營銷成功率。零售...

數據挖掘和OLAP具有一定的互補性。在根據數據挖掘的結果采取行動之前，您可以檢查此類行動對公司的影響。還有其他方法可以使用OLAP工具。這可以幫助您探索數據，找出哪些變量對解決問題更重要，并找出異常值和相互影響的變量。這可以幫助您更好地理解您的數據并加快知識發(fā)現過程。數據挖掘并不是要取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法。相反，它是統(tǒng)計分析方法的延伸和延續(xù)。大多數統(tǒng)計分析方法都建立在完善的數學理論和高超的技巧之上，預測精度尚可，但用戶要求很高。隨著計算機計算能力的不斷增強，我們只能利用計算機強大的計算能力，用相對簡單固定的方法來完成同樣的功能。數據挖掘是人工智能統(tǒng)計和技術的一種應用，它把這些先進復雜的技術綜合...

企業(yè)的目標是提高效率。知道是一回事，會做又是另一回事，真正去做的都成了明星企業(yè)。比如百度提升了用戶獲取信息的效率，美團外賣提升了用戶購買一日三餐的效率，微信等即時通訊提升了用戶溝通的效率……同樣的邏輯也適用于物流行業(yè)，行業(yè)內所有企業(yè)都在挑戰(zhàn)中前行，過去有雙碳目標的要求，未來有運營高成本的現實。前幾年給運輸物流裝備行業(yè)帶來不少困難，有一家地面鐵路公司旨在解決這個問題。2015年起，開始為新能源物流車全價值鏈提供一站式服務和解決方案。環(huán)保低碳貨運進入新能源物流車市場，為大型快遞物流企業(yè)、城市配送企業(yè)提供租賃、銷售及運營配套服務，成為重用型公司新能源物流車服務商運營。對于城市配送物流企業(yè)來說，車輛的...