物流税收大数据平台

物流大数据平台是利用大数据技术，对物流行业中的各类数据进行收集、存储、处理、分析和可视化展示，从而为物流企业提供决策支持、优化运营流程、提升服务质量和增强竞争力的综合性平台。数据来源运输环节数据清洗、转换和整合技术，将分散、异构的数据统一存储到大数据平台的数据仓库或数据湖中，确保数据的一致性和可用性。数据分析与挖掘：运用统计分析、机器学习、深度学习等算法，对物流数据进行深度挖掘。例如，通过：通过安装在运输车辆上的卫星定位系统（GPS）、传感器等设备，收集车辆的行驶位置、速度、行驶路线、油耗、货物状态（如温度、湿度，对于冷链物流至关重要）等信息。这些数据可以实时传输回平台，用于监控运输有助于优化仓库布局、提高库存周转率、合理安排仓储设备维护和人员工作任务。订单管理数据：电商平台、企业的销售系统或物流企业的订单管理系统产生的订单信息，包括订单的发货地、收货地、货物种类、数量、下单时间、预计送达时间等。分析这些数据可以帮助物流企业进行需求预测、合理安排运力资源和优化配送计划。物流供应链数据：涉及物流上下游企业的数据，如供应商的供货能力、生产进度，客户的销售数据、库存水平等。整合这些

大数据的典型应用非常广泛，涵盖了金融、零售、医疗保健、交通物流、制造、能源、政府公共服务等多个领域。以下是一些具体的应用案例：金融行业：风险评估与管理：金融机构通过收集客户的信用记录、交易数据、资产预防措施。辅助诊断：利用大数据分析技术，结合患者的临床数据和医学知识库，辅助诊断疾病，提高诊断的准确性和效率。交通物流行业：物流配送优化：物流企业通过收集和分析物流过程中的数据，优化物流配送方案，提高物流状况等信息，利用大数据分析技术评估客户的信用风险、市场风险等。精准营销：根据客户的交易行为、浏览记录、理财偏好等数据，进行客户细分，提供个性化的金融产品和服务推荐。反欺诈与安全防御：分析交易数据和行为效率和降低成本。交通管理与规划：交通管理部门利用大数据分析交通流量、交通事故、道路状况等数据，优化交通信号灯控制、道路规划和交通管理策略。制造业：生产过程优化：通过传感器等设备收集生产线上的数据，实时电网管理：电力公司利用大数据技术分析用户的用电行为、用电负荷、电网运行数据等，实现电网的智能化管理和调度。政府与公共服务：城市管理：利用大数据分析城市的人口数据、交通数据、环境数据等，实现城市的智能化管理。政务服务：政府部门通过整合和分析政务数据，优化政务服务流程，提高政务服务的效率和质量。

大数据计算平台是指能够处理大规模数据的计算平台，在其内部运行的大数据处理系统处理复杂的数据并提供有效的处理解决方案。这些平台包括基于云计算的平台、分布式计算框架、数据仓库和大数据处理引擎。它们通常提供数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化的功能。大数据计算平台的主要优势是能够处理规模庞大的数据以及提供高效的数据处理能力，能够帮助企业更好地进行业务分析和决策。大数据计算平台的应用场景非常广泛不断增长，大数据计算平台的应用将越来越广泛，对于企业的数据化转型和业务展将起到重要作用。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性：能够处理病历和医疗图像等大量数据，提高医疗质量和效率等。电商：能够处理用户行为和交易数据，提供更好的商品推荐和个性化服务。物流：能够处理货物运输和物流，提高物流效率和客户满意度。随着各行各业数据量的

大数据赋能平台是指利用大数据技术为各行各业提供支持和服务的平台，它们通过数据的收集、整合、处理和分析，帮助企业提升业务效率、优化决策和创新业务模式。以下是一些大数据赋能平台的典型应用案例和行业应用：金融行业：风险评估与管理：金融机构通过收集客户的信用记录、交易数据、资产状况等多源信息，利用大数据分析技术评估客户的信用风险、市场风险等。零售行业：商品推荐：电商平台和零售商根据用户的购买历史、浏览行业：疾病预测与预防：收集和分析大量的医疗数据，包括患者的病历、症状、基因信息、生活习惯等，预测疾病的发生风险和流行趋势，提前采取预防措施。辅助诊断：医生可以利用大数据分析技术，结合患者的临床数据和降低成本。制造业：生产过程优化：通过传感器等设备收集生产线上的设备运行数据、工艺参数、产品质量数据等，利用大数据分析技术实时监控生产过程，及时发现生产中的异常情况，优化生产工艺和设备参数，提高生产效率和产品质量。行为、搜索记录等数据，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户的购买转化率和客单价。供应链管理：对销售数据、库存数据、供应商信息等进行分析，优化供应链流程，实现精准的库存管理、采购决策和物流配送。医疗保健

发车时间间隔，提高公共交通的服务质量和运营效率。物流运输：物流企业利用平台的交通大数据，优化物流配送路线，降低运输成本。通过实时掌握道路路况和交通管制信息，合理安排配送车辆的行驶路线，避免拥堵路段，提高配送效率。同时，平台还能为物流企业提供车辆位置监控、货物跟踪等服务，提升物流管理的信息化水平。一、智慧交通大数据平台是什么智慧交通大数据平台是融合了大数据、物联网、云计算、人工智能等先进技术的综合性平台。它通过分布在城市各个角落的传感器、摄像头、车载设备等，实时采集交通流量、车速、路况、车辆位置等多源数据。这些数据就像城市交通的“神经信号”，被源源不断地传输到大数据平台进行汇总和处理。平台运用先进的数据挖掘和分析算法，对海量数据进行深度解析，挖掘数据背后隐藏的交通规律和趋势，为交通管理和部门和公众发出预警信息。例如，当某条主干道车流量持续增大，车速明显下降时，平台会自动判断该路段可能出现拥堵，并及时推送拥堵预警给周边车辆驾驶员，引导他们提前规划绕行路线。交通流量优化与调控：借助大数据，平台还能根据停车场的实时数据，引导车辆快速找到空闲车位，减少在停车场内的寻位时间，提高停车场的利用率。出行规划与导航：基于大数据分析，平台为公众提供个性化的出行规划服务。它综合考虑出行时间、交通方式

）。通过大数据分析平台，企业和组织可以快速找到数据中的关键信息和趋势，帮助做出更好的决策，提高务效率和创新能力。大数据分析平台可以应用于许多领域，如金融、市场营销、医疗、物流、智能制造等。在金融领域数据并利用数据分析技术提供更准确的医疗预测和诊断；在物流领域，大数据分析平台可以优化物流路线、提高配送效率，节省物流成本；在智能制造领域，大数据分析平台可以优化生产流程、提高产品质量、提高生产效率。星环大数据分析平台是一种基于大数据技术和云计算技术的数据处理和分析系统，可以对海量、多维度、复杂的数据进行处理和分析，从而为企业和组织提供更高效、更准确、更有深度的数据分析服务。大数据分析平台通常包括，大数据分析平台可以通过对大量金融数据进行分析，预测风险、发现机会、提高效率；在市场营销领域，大数据分析平台可以精准定位目标客户、设计个性化营销策略提高市场销售效果；在医疗领域，大数据分析台可以搜集医疗大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表

（公共数据中心）和应用层（萃取数据中心和主题中心）。物流数据中台能够整合物流行业多源异构数据，打造统一的数据平台，实现数据的集中管理和治理。服务体系：物流数据中台提供数据服务化，将数据封装成服务提供给业务或下游系统使用，实现D2V（DatatoValue）的理念。它支持数据大屏和BI报表等数据应用，为运营分析提供直接有效的服务。运营体系：物流数据中台的运营体系包括数据质量管理、数据安全和隐私保护等物流数据中台是物流行业数字化转型的关键组成部分，它通过整合和分析物流数据，为企业提供决策支持和业务优化方案。以下是物流数据中台的主要建设内容和特点：技术体系：物流数据中台的技术体系包括数据采集、加工。它还包括数据备份与恢复机制、权限管理和开发与生产环境物理隔离等安全保障措施。安全保障：数据安全与隐私保护是物流数据中台建设的重要环节，涉及到客户信息、订单信息等敏感数据的保护。采用数据加密、访问控制等手段确保数据的安全性和隐私性。智慧园区案例：物流数据中台可以作为智慧园区建设的一部分，通过智能分析优化资源配置和提高出行效率。未来趋势：物流数据中台将更加注重与业务场景的紧密结合，通过技术创新和生态协同来不断提升其价值和竞争力。它将更加智能化和个性化，为物流企业提供更精准的决策支持和业务优化方案。

大数据技术作为一项前沿技术，应用非常广泛，如金融、医疗、交通、教育、制造业、物流等。金融领域：大数据技术可以通过对银行系统、证券交易、保险等方面的大量数据进行分析，发掘潜在的风险和机会。同时，还可，星环科技建立了多个产品系列：一站式大数据基础平台TDH、分布式数据库ArgoDB及交易型数据库KunDB、基于容器的智能数据云平台TDC、大数据开发工具TDS、智能分析工具Sophon和超融合大数据，通过聚合车辆和人员位置数据，可以实时分析车辆流量和交通拥堵情况，从而提供交通预测和优路线规划。此外，大数据技术能够分析交通事故的数据，发现潜在的危险点，提取有关数据培训和补救措施，从而降低交通事故率，提高城市交通安全性。星环科技大数据技术星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，构建明日数据世界。经过多年自主研发可以通过分析市场价格和股票走势，预测未来的股票走势，从而制定更好的投资策略。医疗领域：可以对医疗保健领域的大量数据进行分析，以便更好地管理疾病、找到治疗方案和预防疾病。例如，通过大数据技术，可以分析

大数据集成平台是一种关键的技术基础设施，它能够帮助企业和组织高效地整合和管理来自不同来源和格式的大量数据。核心功能数据源配置管理：配置大数据平台可以接入的数据源，记录数据源相关信息，并定期检测数据可用状态。接入方式配置管理：配置大数据平台的数据接入方式，包括ETL、数据复制、Web服务、数据采集等多种方式。数据存储管理：管理数据的存储格式、数据模型和存储策略，支持多种存储形态，如关系型数据和交换，并进行数据共享服务的监测。运维管理与服务监测：负责对大数据平台的运行状态进行监控，包括数据接入、存储、加工和共享等服务的监测。基础资源管理与系统管理：管理大数据平台的硬件资源、网络资源和软件资源，确保平台的稳定运行和可扩展性。应用场景商业智能与数据分析：通过收集和分析大量用户行为数据，企业可以更深入地了解客户需求，优化产品设计，提升市场竞争力。金融行业：大数据技术可用于风险管理、信用评估、反欺诈、投资决策等多个方面。健康医疗领域：大数据技术可以帮助医疗机构更好地理解和管理疾病，提供更精确的诊断和治疗方案。物流与供应链管理：通过收集和分析运输数据、库存数据、销售数据等信息，企业可以实时

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。