本数据集合源自企业供应链物流结算系统，涵盖了不同路由、不同车型及不同供应商的运费结算记录。针对物流费用管理中因地理路由复杂、区域定价差异大，导致难以建立统一标准进行成本绩效评估的痛点，本数据集引入了地理空间分析与聚类算法。通过对非结构化地址信息进行语义解析与区域映射，构建了“核心计价片区”模型；并结合车型维度，建立了多维动态成本基准线。该数据集将孤立的运单数据转化为具有可比性的“费率效能指数”与“调度经济性评级”，实现了对物流成本的精细化管控，有效解决了跨区域、多车型场景下的成本黑箱问题。

①非结构化路由信息的地理空间聚类。运用命名实体识别技术从文本中提取地理位置，通过区域映射逻辑树将微观地址聚合为宏观“核心计价片区”。 ②多维动态成本基准线构建。建立“车型-区域”双重维度矩阵，对历史数据进行分层切片，计算特定车型在特定区域的运费算术平均数。该算法生成的“区域动态基准线”的场景适应性强，避免辛普森悖论的区域动态基准线。 ③费率效能指数（REI）建模。构建相对成本评估模型：REI=实际单价÷区域动态基准线，将绝对金额转化为相对的“基准偏离比率”，量化单笔运单相对于市场平均水平的成本表现，实现跨区域、跨车型的成本绩效可比。 ④经济性分级。基于REI统计分布设定阈值区间：将指数在[0.85，1.15]区间内的订单判定为“标准-市场行情”；指数高于1.15的判定为“成本偏高-需复核”；指数低于0.85的判定为“优质-成本节约”，实现自动化成本预警。 ⑤商业隐私与合规脱敏。本数据集在输出阶段已完成脱敏：对供应商、司机信息及详细地址进行模糊化处理，仅保留分析所需的区域标签与统计指标；对单价字段进行掩码处理。所有数据均无法追溯到具体个体或交易细节，仅支持合规分析与建模使用。

1.物流成本异常监控与审计：本数据集适用于财务审计与物流风控部门。通过“费率效能指数”和“调度经济性评级”，系统可自动扫描全量结算数据，精准定位特定区域内显著高于市场基准的异常运单，帮助审计人员快速发现不合理的调度行为、供应商随意加价或长途车短用等资源浪费问题，实现从“事后总额控制”到“事中单笔预警”的转变。 2.供应商区域优势分析与策略分配：该数据集服务于物流采购与调度策略制定。通过分析不同供应商在各“地理路由聚类”下的平均效能指数，管理者可以识别出各家供应商的“优势腹地”。据此制定差异化的派单策略，将订单优先分配给对应区域效能最高的供应商，从而实现整体供应链物流成本的结构性优化。

规格型号 单价 车长提取_数值 地理路由聚类 区域动态基准线 费率效能指数 调度经济性评级 车长13米华域重工到惠州惠阳 **** 13 惠州片区 2055.4348 0.8271 优质-成本节约 车长13米超长华域重工到惠州惠阳 **** 13 惠州片区 2055.4348 0.9244 标准-市场行情 随车吊7.6米 **** 7.6 长途/其他 1600.0000 1.0000 标准-市场行情

序号 字段名称 字段类型 字段示例值 1 规格型号 VARCHAR(200) 车长17.5米超宽6.5米（华域重工到广州黄埔） 2 单价 DECIMAL(18,2) **** 3 车长提取_数值 DECIMAL(4,1) 17.5 4 地理路由聚类 VARCHAR(50) 广州片区 5 区域动态基准线 DECIMAL(18,4) 3012.5000 6 费率效能指数 DECIMAL(10,4) 2.4896 7 调度经济性评级 VARCHAR(20) 成本偏高-需复核