Port of Singapore Container Traffic Data|港口物流数据集|集装箱运输数据集

data.gov.sg2024-10-30 收录

港口物流

集装箱运输

下载链接：

https://data.gov.sg/dataset/port-of-singapore-container-traffic-data

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

该数据集包含了新加坡港口的集装箱交通数据，涵盖了集装箱的进出港记录、货物类型、运输方式、时间戳等信息。

提供机构：

data.gov.sg

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

新加坡港口集装箱交通数据集的构建基于对新加坡港口运营的全面监控与记录。该数据集汇集了从港口管理系统中提取的实时数据，包括集装箱的进出港时间、装卸操作、船舶信息以及货物类型等关键参数。通过与海关、物流公司和港口管理部门的合作，确保数据的完整性和准确性。数据经过清洗和标准化处理，以消除噪声和冗余信息，从而为研究者和决策者提供高质量的数据支持。

特点

该数据集的显著特点在于其高度的实时性和详细性。数据涵盖了从集装箱的装卸到船舶的进出港全过程，为研究港口运营效率、优化物流路径以及预测未来交通流量提供了丰富的信息。此外，数据集的结构化设计使得用户能够轻松进行多维度的数据分析，如时间序列分析、空间分布分析等。数据的高质量和广泛覆盖范围，使其成为港口管理和物流研究领域的宝贵资源。

使用方法

使用新加坡港口集装箱交通数据集时，用户可以通过数据接口或下载完整数据集进行本地分析。数据集支持多种数据处理和分析工具，如Python、R和SQL等。用户可以根据研究需求，提取特定时间段或特定类型的集装箱交通数据，进行深入分析。此外，数据集还提供了详细的元数据和使用指南，帮助用户快速上手并充分利用数据资源。通过这些方法，用户可以有效提升港口运营效率和物流管理水平。

背景与挑战

背景概述

新加坡港作为全球最繁忙的集装箱港口之一，其集装箱交通数据的收集与分析对于优化港口运营、提升物流效率具有重要意义。自20世纪末以来，新加坡港务局（Port of Singapore Authority, PSA）便开始系统性地收集和整理港口的集装箱流量数据，旨在通过数据驱动的决策支持系统来应对日益增长的物流需求。这些数据不仅为港口管理者提供了实时的运营状态，还为学术界和工业界提供了宝贵的研究资源，推动了港口物流管理领域的技术创新与应用。

当前挑战

尽管新加坡港的集装箱交通数据集具有极高的应用价值，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的实时性和准确性要求极高，任何微小的误差都可能导致重大的运营决策失误。其次，数据的安全性和隐私保护问题也不容忽视，尤其是在涉及大量敏感商业信息的情况下。此外，数据的多样性和复杂性使得数据清洗和预处理工作异常繁重，如何高效地整合来自不同来源的数据，确保数据的一致性和可用性，是当前面临的主要技术难题。

发展历史

创建时间与更新

新加坡港口集装箱交通数据集的创建时间可追溯至20世纪90年代初，当时新加坡港务局开始系统性地收集和记录港口的集装箱运输数据。随着时间的推移，该数据集不断更新，最新的数据通常每年发布一次，以反映港口运营的最新动态。

重要里程碑

该数据集的一个重要里程碑是2005年，当时新加坡港务局引入了先进的数据采集和处理技术，使得数据的准确性和实时性大幅提升。这一改进不仅提高了数据集的质量，还为港口管理和物流优化提供了强有力的支持。此外，2010年，该数据集首次公开发布，成为全球物流和供应链研究的重要资源，极大地推动了相关领域的学术研究和实际应用。

当前发展情况

当前，新加坡港口集装箱交通数据集已成为全球物流和供应链管理领域的重要参考资源。它不仅为学术研究提供了丰富的数据支持，还为港口运营、物流规划和政策制定提供了宝贵的决策依据。随着大数据和人工智能技术的发展，该数据集的应用范围不断扩大，涵盖了预测分析、风险管理、效率优化等多个方面。未来，随着技术的进一步进步，该数据集有望在智能化港口建设和全球供应链协同中发挥更加重要的作用。

发展历程

新加坡独立后，新加坡港开始逐步发展成为国际重要的集装箱运输枢纽。
1965年
新加坡港务局（PSA）成立，标志着新加坡港集装箱运输管理的专业化。
1972年
新加坡港成为全球最繁忙的集装箱港口之一，集装箱吞吐量显著增长。
1990年
新加坡港开始大规模数字化转型，集装箱运输数据开始系统化收集和管理。
2000年
新加坡港务局发布首个公开的集装箱运输数据集，为研究者和业界提供数据支持。
2010年
新加坡港继续保持其全球领先地位，数据集更新频率增加，数据质量和覆盖范围进一步扩大。
2020年

常用场景

经典使用场景

在新加坡港口集装箱交通数据集中，经典的使用场景包括对港口物流效率的优化分析。通过分析集装箱的进出港时间、装卸效率以及运输路径，研究人员能够识别瓶颈并提出改进措施，从而提升港口的整体运营效率。此外，该数据集还常用于预测未来的交通流量，为港口管理提供决策支持。

衍生相关工作

基于新加坡港口集装箱交通数据集，衍生了许多经典的工作。例如，有研究利用该数据集开发了基于深度学习的港口拥堵预测模型，显著提高了预测的准确性。此外，还有学者利用该数据集进行多港口协同调度的研究，提出了新的优化算法，为全球港口的协同管理提供了新的思路。这些工作不仅丰富了港口物流管理的理论体系，也为实际操作提供了有力的技术支持。

数据集最近研究