商业对数据和数据科学的投资正在飙升，这是理所当然的。不确定性永远存在，尤其是在受消费者支出、地缘政治和天气影响的周期性行业。希望数据能够最大限度地降低风险，并增强对运营规划和决策的信心。
对于按照典型的年度投标周期制定运输预算的托运人来说，根据宏观经济数据汇总来收集运费预测正变得异常普遍。但这种自上而下的数据方法无法产生运输领导者维持可预测费率所需的准确结果，因为金融机构使用的数据侧重于总体情况，而不是实时交易。
以下三种方法可将您的数据策略从自上而下转变为自下而上，从近实时转变为实时，并在制定运输预算时获得优势。1
. 通过对负载和容量的细致了解，尽早发现市场趋势
通过直接实时地查看负载和容量粒度，可以在外部世界看到之前检测和跟踪较小的 俄罗斯电子邮件清单 趋势和模式。这种视角对于观察和应对宏观经济层面上可能不会立即显现的市场变化势头至关重要。通过每天分析数百万个数据点，可以在更广泛的市场看到模式和趋势之前观察到它们。这种早期检测使企业能够预测承运商绩效和市场动态的变化。例如，通过分析航线层面的隐含利润率并跟踪成本趋势和平均承运商出价，数据科学家可以发现决定未来盈利能力的早期趋势。
2. 根据市场环境调整模型
仅靠数据是不够的，一劳永逸的模型也不够。由于市场环境变化，季节性影响货运费率和航线，数据科学家在构建预测模型时应保持敏捷。要预测美国各个航线并提供详细而准确的预测框架，您不仅必须考虑模型性能，还必须考虑模型适用性，因为不同的模型在不同的市场环境中表现更好。确保您对每个市场配置使用正确的机器学习“镜头”。请记住：数据不是魔术八球或对未来的完美预测，但可以提供值得信赖的风险和机遇框架。