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一、案例背景
智能物流作为现代物流与新兴信息技术深度融合的产物，正重塑物流行业的运作模式。它借助物联网、大数据、人工智能、机器人等先进技术，实现物流流程的自动化、智能化管理，从仓储库存的精准控制、运输路径的优化规划，到包裹的智能分拣与配送，显著提升物流效率、降低成本，并增强服务的可靠性与灵活性。然而，智能物流行业在发展进程中遭遇诸多挑战，如技术应用的高成本、数据安全与隐私保护、物流基础设施的数字化改造难题，以及不同环节和参与方之间的信息协同障碍等。运用 Python 对智能物流行业相关数据展开深入分析，能够助力物流企业精准定位业务痛点、优化运营策略，为行业投资者提供决策依据，推动智能物流行业的持续创新与稳健发展。
二、代码实现
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
2.1 数据收集
数据来源广泛，涵盖行业研究机构（如 Gartner、Forrester）发布的报告、物流企业运营数据、电商平台物流订单数据以及政府交通与物流管理部门的统计数据。
# 从Gartner网站抓取全球智能物流市场规模数据
url = 'https://www.gartner.com/en/research/intelligent - logistics - market - outlook'
headers = {
'User - Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers = headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
market_size_data = []
table = soup.find('table', class_='market - size - table')
rows = table.find_all('tr')
for row in rows[1:]:
cols = row.find_all('td')
year = cols[0].text.strip()
market_size = float(cols[1].text.strip().replace('亿美元', ''))
market_size_data.append({'Year': year, 'Market_Size': market_size})
market_size_df = pd.DataFrame(market_size_data)
# 从某大型物流企业获取其智能仓储库存周转率数据（假设通过数据合作获取CSV文件）
warehouse_inventory_data = pd.read_csv('intelligent_warehouse_inventory.csv')
2.2 数据探索性分析
# 查看全球智能物流市场规模数据基本信息
print(market_size_df.info())
# 查看智能仓储库存周转率数据基本信息
print(warehouse_inventory_data.info())
# 分析全球智能物流市场规模随时间变化趋势
market_size_df['Year'] = pd.to_numeric(market_size_df['Year'])
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.lineplot(x='Year', y='Market_Size', data=market_size_df)
plt.title('Trend of Global Intelligent Logistics Market Size')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Market Size (billion US dollars)')
plt.show()
# 查看智能仓储不同品类商品的库存周转率分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.boxplot(x='Product_Category', y='Inventory_Turnover_Rate', data=warehouse_inventory_data)
plt.title('Distribution of Inventory Turnover Rates for Different Product Categories in Intelligent Warehouses')
plt.xlabel('Product Category')
plt.ylabel('Inventory Turnover Rate')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
2.3 数据清洗
# 全球智能物流市场规模数据清洗
# 检查并处理缺失值
market_size_df.dropna(inplace = True)
# 去除重复记录
market_size_df = market_size_df.drop_duplicates()
# 智能仓储库存周转率数据清洗
# 处理异常库存周转率数据，如周转率为负数或远超合理范围
warehouse_inventory_data = warehouse_inventory_data[(warehouse_inventory_data['Inventory_Turnover_Rate'] > 0) & (warehouse_inventory_data['Inventory_Turnover_Rate'] < 100)]
# 处理缺失值，对于关键信息缺失的记录可考虑删除
warehouse_inventory_data = w