你知道吗? 今年双11包裹绕地球1100万圈

素顔爲誰妝

做一个帅气的卡友很累，这点我真的深有体会。

今年双11，菜鸟网络的物流订单系统一共产生了4.67亿包裹，统计后的结论是4.67亿包裹运送距离叠加起来共计可以绕地球1100万圈。数据发布后，很多人来问，1100万圈是怎么算出来的？

大数据的魅力在于，让一切难以计算的计算变得简单。1100万圈是对4.67亿个包裹运输距离叠加出来的数据，但绝不简简单单是这样。因为大量的商品还没有走完它们的路径，算法考虑了很多因素：收发地距离和物流路径结合、预估包裹的发货地等。具体细节不便公开，而且经过无数次的调整，原则是尽算法范畴的所有能力去接近和预测每一个包裹所走的路径。

咨询了一下菜鸟网络的数据工程师，他给出了算法的5个核心维度。

●  基础数据-物流订单数据

这个过程涉及大量的数据清洗，首先从庞大的交易订单中清洗出4.67亿个物流订单，并知道卖家是谁、买家要求把货送到哪里。

●  发货地址数据预处理

通常情况下载卖家发货之前是不知道商品的发货地址；利用大规模的历史发货数据，结合双11前与卖家的沟通，通过大数据挖掘算法构建了卖家的发货地识别模型，能够提取判断卖家的发货地，模型的准确度在99%以上。

●  收货地数据预处理

利用地址解析模型通过几十亿条记录的实时计算，对买家填写的送货地址进行解析、纠错、补全等，能够判断买家收货的国家、城市、县区、街道或乡镇、小区等信息。

●  物流路由数据预处理

做物流的人都知道，地球上两点间的地理距离绝不等于物流距离。因此在计算的时候需要综合3000多家物流合作伙伴的网点、车辆、分拨、仓储等信息，建立了物流轨迹识别模型，清晰的知道商品从卖家仓库到送达消费手中经历的完整路线。

●  商品经历里程计算模型

利用输入的物流订单数据、发货地址预处理结果数据、收货地址预处理结果数据、物流轨迹数据处理结果，利用大数据强大的计算能力，很快的计算出所有商品的物流轨迹；结合地理位置服务产品（如高德地图）的距离数据， 只需要等待几分钟，就可知道双11包裹要经历的所有里程。

以上是我们计算所用到的5个核心维度参考数据，剩下的就是根据我们事先设定的计算模型去跑系统了。算出最终的数字，只花了几分钟的时间。

●  我们为什么要做这样的计算？

当然不是为了炫耀我们的包裹量以及工作量有多大，基于对全球物流企业及物流人员的调度，我们希望找出更优化的配送路径和时间段。通过合理安排时间，调配集货资源，最后可以从整体资源上，缩短1100万圈的距离。

●  大数据计算会泄漏隐私吗？

用户所有的原始信息都会先经过加密转换；计算的都是群体数据，并不会看到单个个人数据。

总体上，包裹距离的计算一定还有待精细的地方，不过，确实是一个非常有益的尝试，也是为电商物流基础数据建设作出的一点努力，以后我们还会继续做下去啦！

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