鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法探討

宋 云

(中國(guó)鐵路北京局集團(tuán)有限公司 統(tǒng)計(jì)和節(jié)能環(huán)保所，北京 100860)

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析是發(fā)揮統(tǒng)計(jì)工作咨詢(xún)、監(jiān)督等功能的主要手段，是為決策者提供數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)的重要方法。2015年，中國(guó)鐵路總公司規(guī)劃了208個(gè)物流基地，其中一級(jí)33個(gè)、二級(jí)175個(gè)[1]，近年來(lái)逐步建成開(kāi)通。對(duì)鐵路統(tǒng)計(jì)分析工作而言，鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)分析屬于新興業(yè)態(tài)，傳統(tǒng)以生產(chǎn)管理為核心的鐵路貨場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集分析方法，難以滿(mǎn)足效率效益導(dǎo)向型鐵路物流基地?cái)?shù)據(jù)分析的需求。為準(zhǔn)確把握鐵路物流基地的建設(shè)運(yùn)營(yíng)情況，在全面、準(zhǔn)確地采集鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，需要選用科學(xué)、合理的方法系統(tǒng)地分析統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)于充分發(fā)揮統(tǒng)計(jì)工作對(duì)鐵路物流基地業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的支撐作用，具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。

1 鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集方法

鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集方法是指根據(jù)研究目的和要求，主要針對(duì)調(diào)查對(duì)象、調(diào)查單位的原始資料開(kāi)展搜集登記工作的采集方法。按照統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來(lái)源，可以分為鐵路內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集法和入駐企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集法。

1.1 鐵路內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集法

（1）統(tǒng)計(jì)報(bào)表采集法。統(tǒng)計(jì)報(bào)表采集法是鐵路內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集的主要采集方法之一，目前多項(xiàng)鐵路物流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都是采用統(tǒng)計(jì)報(bào)表的方法進(jìn)行提報(bào)和采集的，多按照中國(guó)鐵路總公司、鐵路局集團(tuán)公司和各專(zhuān)業(yè)運(yùn)輸公司的相關(guān)規(guī)定，明確統(tǒng)計(jì)報(bào)表的內(nèi)容、表式和時(shí)間程序等信息，自上而下統(tǒng)一布置、自下而上逐級(jí)上報(bào)。目前鐵路內(nèi)部的統(tǒng)計(jì)通常采用定期統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度，用于采集企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中的各類(lèi)數(shù)據(jù)，為企業(yè)管理部門(mén)和相關(guān)政府部門(mén)管理決策提供重要的數(shù)據(jù)資料。例如，與機(jī)車(chē)、貨車(chē)和運(yùn)輸過(guò)程統(tǒng)計(jì)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)信息，其統(tǒng)計(jì)報(bào)表可以采用《鐵路機(jī)車(chē)統(tǒng)計(jì)規(guī)則》(鐵總計(jì)統(tǒng)[2016] 261號(hào))、《鐵路貨車(chē)統(tǒng)計(jì)規(guī)則》(鐵總計(jì)統(tǒng)[2017] 195號(hào))和《鐵路貨物運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)規(guī)則》(鐵總計(jì)統(tǒng)[2017] 121號(hào))中的已有統(tǒng)計(jì)報(bào)表。對(duì)于既有的鐵路運(yùn)輸相關(guān)統(tǒng)計(jì)規(guī)則或統(tǒng)計(jì)管理辦法中尚未涉及，需要新增的統(tǒng)計(jì)報(bào)表，應(yīng)充分遵循統(tǒng)計(jì)報(bào)表設(shè)計(jì)規(guī)則，在完成設(shè)計(jì)和初步試用后，納入相關(guān)統(tǒng)計(jì)規(guī)則，形成固定的統(tǒng)計(jì)模式，在鐵路物流基地的運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)中實(shí)施應(yīng)用。

（2）信息系統(tǒng)采集法。信息系統(tǒng)采集法是除了統(tǒng)計(jì)報(bào)表采集法外，在現(xiàn)代企業(yè)管理中的另一種重要的數(shù)據(jù)采集方法[2]。當(dāng)前我國(guó)鐵路經(jīng)營(yíng)管理中，涉及到眾多的管理信息系統(tǒng)，主要包括：貨運(yùn)電子商務(wù)系統(tǒng)、貨票系統(tǒng)、貨運(yùn)站系統(tǒng)、集裝箱管理系統(tǒng)、零散快運(yùn)貨物作業(yè)平臺(tái)、現(xiàn)車(chē)系統(tǒng)、十八點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)、接取送達(dá)物流系統(tǒng)等。通過(guò)既有的鐵路生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)，可以提取得到各項(xiàng)所需的鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息。與此同時(shí)，為進(jìn)一步完善鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)信息采集和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)管理，還可以根據(jù)實(shí)際需要建立相對(duì)獨(dú)立的鐵路物流基地管理信息系統(tǒng)。利用該系統(tǒng)，可以采集鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)中產(chǎn)生的各類(lèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如鐵路物流業(yè)務(wù)規(guī)模統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、物流經(jīng)營(yíng)效益統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、物流基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、物流從業(yè)人員統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、物流服務(wù)質(zhì)量及社會(huì)貢獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。對(duì)于來(lái)自既有鐵路生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與來(lái)自鐵路物流基地自身管理信息系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，可以通過(guò)建立的數(shù)據(jù)傳輸通道和規(guī)定的數(shù)據(jù)處理規(guī)則，進(jìn)行信息處理整合，形成完善的鐵路物流基地業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，為后續(xù)的業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)和決策支持提供原始數(shù)據(jù)資料。

（3）專(zhuān)門(mén)調(diào)查采集法。專(zhuān)門(mén)調(diào)查采集法是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工作中，對(duì)于統(tǒng)計(jì)報(bào)表采集法和信息系統(tǒng)采集法的一種重要補(bǔ)充。針對(duì)運(yùn)營(yíng)管理中需要解決的突出問(wèn)題，在需要相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)支撐時(shí)，即可采用專(zhuān)門(mén)調(diào)查采集法，對(duì)目標(biāo)調(diào)查對(duì)象進(jìn)行專(zhuān)門(mén)調(diào)查，由專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)調(diào)查人員，實(shí)地赴調(diào)查對(duì)象所在地，進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的采集。例如，為全面了解和掌握當(dāng)前我國(guó)鐵路物流基地的規(guī)劃、建設(shè)和運(yùn)營(yíng)狀況，中國(guó)鐵路總公司在2018年3月和2018年10月，分別組織專(zhuān)門(mén)的調(diào)查人員2次赴各鐵路局集團(tuán)公司的典型鐵路物流基地進(jìn)行專(zhuān)門(mén)調(diào)查。通過(guò)調(diào)查，采集到了全路各級(jí)別鐵路物流基地的建設(shè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，為鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)評(píng)價(jià)和發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整奠定了良好基礎(chǔ)。

1.2 入駐企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集法

鐵路物流基地與傳統(tǒng)鐵路貨場(chǎng)的顯著區(qū)別之一表現(xiàn)在其具有更好的市場(chǎng)開(kāi)放性，除服務(wù)于鐵路運(yùn)輸企業(yè)自身以外，其向社會(huì)物流企業(yè)、生產(chǎn)企業(yè)、商貿(mào)企業(yè)等社會(huì)企業(yè)開(kāi)放，積極引導(dǎo)社會(huì)企業(yè)入駐基地，形成鐵路基礎(chǔ)設(shè)施與社會(huì)企業(yè)設(shè)施的融合發(fā)展。在對(duì)鐵路物流基地入駐企業(yè)信息的統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，可能涉及到入駐企業(yè)商業(yè)信息保密等因素，導(dǎo)致信息統(tǒng)計(jì)不全或難以實(shí)現(xiàn)。因此，在入駐企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集中，主要有以下方法。

（1）基于物流基地監(jiān)控方案的入駐企業(yè)數(shù)據(jù)采集法。鐵路物流基地監(jiān)控方案是確保鐵路物流基地安全運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)和保障。通過(guò)對(duì)鐵路物流基地內(nèi)部及周邊進(jìn)行視頻監(jiān)控，包括周邊道路監(jiān)控、物流基地出入口監(jiān)控、內(nèi)部道路監(jiān)控、停車(chē)場(chǎng)監(jiān)控、作業(yè)區(qū)監(jiān)控和辦公區(qū)監(jiān)控等，可以獲得入駐企業(yè)物流車(chē)輛、人員的生產(chǎn)情況，進(jìn)而獲得入駐企業(yè)在鐵路物流基地經(jīng)營(yíng)的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

（2）基于合作協(xié)議的入駐企業(yè)數(shù)據(jù)提報(bào)法。入駐企業(yè)與鐵路物流基地是長(zhǎng)期合作、利益共贏的合作伙伴，為進(jìn)一步改善物流基地服務(wù)狀況，提升服務(wù)水平，鐵路物流基地可以同入駐企業(yè)簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，在協(xié)議允許范圍內(nèi)，要求鐵路物流基地入駐企業(yè)提報(bào)一定的在該基地運(yùn)營(yíng)的生產(chǎn)信息，如在該基地到發(fā)的業(yè)務(wù)量、收入等。采用基于合作協(xié)議的入駐企業(yè)數(shù)據(jù)提報(bào)方法，可以獲得更為詳盡、準(zhǔn)確的鐵路物流基地入駐企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

（3）基于第三方調(diào)查的入駐企業(yè)數(shù)據(jù)采集法?；诘谌秸{(diào)查的入駐企業(yè)數(shù)據(jù)采集法，主要應(yīng)用于對(duì)鐵路物流基地入駐企業(yè)滿(mǎn)意度的調(diào)查，可以通過(guò)引入專(zhuān)業(yè)的第三方數(shù)據(jù)調(diào)查及咨詢(xún)機(jī)構(gòu)，利用其專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)采集及評(píng)價(jià)技術(shù)，對(duì)入駐企業(yè)的滿(mǎn)意度進(jìn)行調(diào)查，分析調(diào)查結(jié)果，提出鐵路物流基地改進(jìn)服務(wù)內(nèi)容及提升業(yè)務(wù)水平的建議和意見(jiàn)。

2 鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理

2.1 重復(fù)記錄處理

由于鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的采集渠道多樣，因而不同統(tǒng)計(jì)主體或統(tǒng)計(jì)人員在進(jìn)行原始記錄生成整理的時(shí)候，難免產(chǎn)生多個(gè)記錄表征同一統(tǒng)計(jì)對(duì)象的情況，此類(lèi)數(shù)據(jù)被稱(chēng)為重復(fù)記錄。消除重復(fù)記錄可以針對(duì)2個(gè)數(shù)據(jù)集或者一個(gè)合并后的數(shù)據(jù)集，檢測(cè)出標(biāo)識(shí)同一個(gè)鐵路物流基地的重復(fù)記錄，即匹配過(guò)程。檢測(cè)重復(fù)記錄的算法主要有：遞歸的字段匹配算法、基本的字段匹配算法、編輯距離、Smith-Waterman算法、Cosine相似度函數(shù)等。

2.2 異常數(shù)據(jù)處理

異常數(shù)據(jù)是指由于人工記錄失誤、信息系統(tǒng)錯(cuò)誤或者統(tǒng)計(jì)報(bào)表錯(cuò)誤等原因，而產(chǎn)生的與實(shí)際數(shù)據(jù)不符的異常值，也就是有利于數(shù)據(jù)聚類(lèi)以外的離群點(diǎn)數(shù)據(jù)。異常數(shù)據(jù)的處理通常是基于統(tǒng)計(jì)分析算法及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，采用聚類(lèi)算法獲得數(shù)據(jù)聚類(lèi)，再?gòu)闹刑蕹x數(shù)據(jù)聚類(lèi)的離點(diǎn)。同時(shí)，還存在一類(lèi)異常數(shù)據(jù)，就是在統(tǒng)計(jì)過(guò)程中不符合統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，如在就業(yè)崗位數(shù)量統(tǒng)計(jì)中統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的小數(shù)。

2.3 缺失數(shù)據(jù)處理

鐵路物流基地?cái)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)，很難避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失，產(chǎn)生的原因可能有人因疏失或系統(tǒng)錯(cuò)誤。處理缺失數(shù)據(jù)的方法主要有：刪除整條數(shù)據(jù)記錄、進(jìn)行二次統(tǒng)計(jì)或采用擬合方法填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)和不予處理等。由于不能放棄對(duì)于某個(gè)鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)情況的評(píng)價(jià)，因而刪除整條數(shù)據(jù)記錄的方式，在進(jìn)行鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)評(píng)價(jià)中不可行。不處理的方式則會(huì)導(dǎo)致鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)評(píng)價(jià)模型在計(jì)算中因個(gè)別數(shù)據(jù)確實(shí)出現(xiàn)運(yùn)算錯(cuò)誤，影響評(píng)價(jià)結(jié)果。因此，在遇到缺失數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)采用進(jìn)行二次統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)擬合的方法，對(duì)缺失的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)充完善，形成完整的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)記錄。

2.4 數(shù)據(jù)處理流程

鐵路物流基地基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理工作從總體上可以分為4個(gè)主要環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)審核、數(shù)據(jù)預(yù)處理和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析[3]。在鐵路物流基地基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，需要各個(gè)部門(mén)、各個(gè)單位，環(huán)環(huán)相扣?；谛畔⒓夹g(shù)的鐵路物流基地基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示。

圖1 鐵路物流基地基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理流程Fig.1 Basic data processing flow for railway logistics parks

（1）數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集是鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)的開(kāi)始，也是進(jìn)行鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)及評(píng)價(jià)分析工作的基礎(chǔ)。通過(guò)合理設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方法，得到完善的鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是保證鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)評(píng)價(jià)結(jié)果科學(xué)性的根本保證。

（2）數(shù)據(jù)審核。數(shù)據(jù)審核是進(jìn)一步確保統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和手段，通過(guò)完整性審核、準(zhǔn)確性審核和規(guī)范性審核，能夠彌補(bǔ)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集工作中出現(xiàn)的不足，作為提升統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的第2道保障。

（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析動(dòng)作的前期準(zhǔn)備，在完成數(shù)據(jù)采集及審核工作后，采用科學(xué)手段對(duì)數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和校正，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性。

（4）統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析通過(guò)運(yùn)用一系列科學(xué)的數(shù)量分析方案和經(jīng)濟(jì)理論知識(shí)對(duì)已經(jīng)加工整理過(guò)的鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及其他信息加以分析和研究，以概括出各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間或其他統(tǒng)計(jì)信息之間的本質(zhì)聯(lián)系，從而反映出各種經(jīng)營(yíng)現(xiàn)象和管理工作之間的聯(lián)系，以達(dá)到最終指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)，為管理層決策提供數(shù)據(jù)支撐和理論依據(jù)的目的[4]。

3 基于K-means聚類(lèi)的鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法

鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析是進(jìn)行鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)的重要目的之一，通過(guò)對(duì)統(tǒng)計(jì)獲得的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中存在的數(shù)學(xué)規(guī)律，反映鐵路物流基地的運(yùn)營(yíng)情況。K-means聚類(lèi)算法是一種解決大數(shù)據(jù)聚類(lèi)問(wèn)題的方法，其特征是能夠很好地解決超大規(guī)模數(shù)據(jù)集與高維數(shù)據(jù)集的聚類(lèi)。結(jié)合鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)字段較多、數(shù)據(jù)規(guī)模巨大的特征，基于K-means聚類(lèi)算法對(duì)鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行研究，并結(jié)合實(shí)際算例進(jìn)行驗(yàn)證。

3.1 K-means聚類(lèi)算法

K-means聚類(lèi)算法是一種迭代求解的聚類(lèi)分析算法，其應(yīng)用步驟如下。首先隨即選取K個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象作為模型的初始聚類(lèi)中心，然后依次計(jì)算每個(gè)對(duì)象與各聚類(lèi)中心之間的空間距離，依據(jù)每個(gè)對(duì)象與各個(gè)聚類(lèi)中心之間的距離，將所有對(duì)象分配給距離其最近的聚類(lèi)中心[5]。每個(gè)聚類(lèi)中心及分配給其的聚類(lèi)對(duì)象分別代表一個(gè)聚類(lèi)。當(dāng)全部聚類(lèi)對(duì)象都被分配完畢后，表示一次計(jì)算結(jié)束，每個(gè)聚類(lèi)的聚類(lèi)中心會(huì)根據(jù)聚類(lèi)中分配的現(xiàn)有對(duì)象被重新計(jì)算。重復(fù)迭代此過(guò)程，直至滿(mǎn)足某個(gè)終止條件為止，完成聚類(lèi)計(jì)算。聚類(lèi)終止條件既可以是無(wú)聚類(lèi)中心或最小數(shù)目的聚類(lèi)中心再發(fā)生變化，無(wú)對(duì)象或最小數(shù)目對(duì)象被重新分配給不同的聚類(lèi)，也可以是聚類(lèi)誤差的平方和局部最小等。研究選取聚類(lèi)誤差的平方和局部最小作為終止聚類(lèi)算法的計(jì)算條件[6]。實(shí)際操作中，可以應(yīng)用SPSS數(shù)據(jù)分析軟件，使用軟件嵌套的K-means聚類(lèi)算法對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化聚類(lèi)分析，獲得聚類(lèi)分析結(jié)果。K-means聚類(lèi)算法在鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用流程如圖2所示。

3.2 算例分析

基于對(duì)全路鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)調(diào)查結(jié)果，選取28個(gè)鐵路物流基地的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為案例分析對(duì)象，對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法的可行性和有效性進(jìn)行驗(yàn)證。

圖2 K-means 聚類(lèi)算法在鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用流程Fig.2 Application flow of K-means clustering algorithm in statistical data analysis of railway logistics parks

由于當(dāng)前鐵路物流基地?cái)?shù)據(jù)采集的手段還較為傳統(tǒng)，以人工填報(bào)統(tǒng)計(jì)報(bào)表方式為主，采集運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)的效率低下[7-8]。因此，在鐵路物流基地調(diào)查的數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采集質(zhì)量和效率方面，都存在一定的問(wèn)題。通過(guò)統(tǒng)計(jì)表報(bào)采集到的鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)管理數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)的規(guī)范性、完整性、科學(xué)性等方面，均存在不足。在此采用二次統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)擬合等方式填補(bǔ)空缺數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)噪音進(jìn)行清理，以有效提升鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)評(píng)價(jià)的科學(xué)性及合理性。經(jīng)調(diào)查統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)預(yù)處理，整理得到28個(gè)鐵路物流基地的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表1所示。

對(duì)表1中數(shù)值進(jìn)行歸一化處理，采用SPSS軟件對(duì)28個(gè)統(tǒng)計(jì)對(duì)象進(jìn)行K-means聚類(lèi)分析，聚類(lèi)結(jié)果顯示，統(tǒng)計(jì)對(duì)象被分為4類(lèi)，其中，第一類(lèi)包含10個(gè)對(duì)象，第二類(lèi)包含11個(gè)對(duì)象，第三類(lèi)包含6個(gè)對(duì)象，第四類(lèi)包含1個(gè)對(duì)象。進(jìn)一步分析各聚類(lèi)的數(shù)據(jù)特征，可以判斷其中第二類(lèi)屬于運(yùn)營(yíng)狀況最好的聚類(lèi)，第一類(lèi)運(yùn)營(yíng)狀況較好，第三類(lèi)運(yùn)營(yíng)狀況適中，第四類(lèi)運(yùn)營(yíng)狀況欠佳?？傮w看來(lái)，運(yùn)營(yíng)狀況良好的鐵路物流基地占比39.3%，運(yùn)營(yíng)狀況較好的鐵路物流基地占比35.6%，鐵路物流基地的整體運(yùn)營(yíng)狀況較為理想。

結(jié)合鐵路物流基地的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況來(lái)看，大部分一級(jí)鐵路物流基地為新規(guī)劃建設(shè)的鐵路物流基地，其投入運(yùn)營(yíng)時(shí)間較短，尚處于市場(chǎng)開(kāi)拓期，在經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)方面還存在很好的發(fā)展空間，可以通過(guò)進(jìn)一步開(kāi)拓市場(chǎng)和優(yōu)化調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，實(shí)現(xiàn)更大程度的業(yè)績(jī)提升。部分二級(jí)、三級(jí)鐵路物流基地，是由既有鐵路貨場(chǎng)轉(zhuǎn)型升級(jí)改造而來(lái)，具有很好的市場(chǎng)基礎(chǔ)，此類(lèi)鐵路物流基地應(yīng)繼續(xù)積極發(fā)揮既有優(yōu)勢(shì)，規(guī)避發(fā)展中可能存在的劣勢(shì)，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)管理策略，促進(jìn)業(yè)績(jī)提升。

4 結(jié)束語(yǔ)

鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo)，是為鐵路物流基地規(guī)劃建設(shè)和運(yùn)營(yíng)管理優(yōu)化調(diào)整提供決策依據(jù)，以實(shí)現(xiàn)全面提升鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)水平和經(jīng)營(yíng)效益的目的。通過(guò)優(yōu)化鐵路物流基地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)分析方法，可以獲得更為科學(xué)合理的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，用以指導(dǎo)鐵路物流基地的經(jīng)營(yíng)實(shí)際，以取得更好的運(yùn)營(yíng)效果。在總結(jié)梳理鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)策略?xún)?yōu)化過(guò)程中存在共性問(wèn)題和通用經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，獲得可推廣、可應(yīng)用的鐵路物流基地運(yùn)營(yíng)策略?xún)?yōu)化建議，以推動(dòng)統(tǒng)計(jì)工作對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)指導(dǎo)作用的發(fā)揮，可以為實(shí)現(xiàn)鐵路物流基地高質(zhì)量發(fā)展提供有力的數(shù)據(jù)支持。