近年来,随着经济的迅速发展,人民生活水平日益提高,生活方式也悄然发生了许多变化,小轿车似乎已经成为每个家庭的必需品。中国的私家车保有量将近2亿辆。由于汽车保有量巨大以及新车存在纳税、保值等问题,为二手车行业的发展提供了契机,二手车的交易量近年在逐渐上升,2019年甚至有望突破1500万辆。随着成交量的增长,二手车物流的需求也急剧增长。同时,汽车物流行业都是被国际物流同行所公认的最复杂、最专业的领域。而中国物流商大多还在汽车物流的门槛之外,且大都是零散、杂乱的,没有统一的运输、管理标准。A公司主营二手车业务,成交量巨大,物流需求迫切,同时与众多物流供应商有合作。本文从公司实际业务出发,结合当前热门的微服务、数据分析建模等技术,设计并实现了符合A公司业务需求的二手车物流系统。具体内容如下。首先,根据公司当前业务,进行系统的需求分析,将系统划分为包车服务模块,定线定价服务模块,竞拍服务模块以及基于数据分析建模的物流推荐模块。通过用例图以及用例表对系统的需求分析进行描述,为系统的设计与实现提供参考。其次,根据需求分析结果,对系统进行设计与实现。系统开发设计方面,开发平台为Java EE平台,对服务进行边界划分,使用微服务架构,并使用当下主流的Spring Boot框架;数据分析方面,本文主要使用Python的Num Py、Pandas、Sci Py和matplotlib程序库来做数据清理以及数据分析,使用Sequential模型进行分类预测。数据库设计与实现部分采用E-R图来描述数据表之间的关系,并在My SQL数据库建立相应的表结构;通过UML类图对模块进行详细设计,描述核心类以及类之间的关系;通过流程图来描述核心功能的具体执行过程。包车服务主要包括对包车路线的管理、运输能力的管控以及班次的自动生成等;定线定价服务主要包括对物流供应商以及定线定价路线的管理;竞拍服务主要包括竞拍周期管理,竞拍商品的建立、曝光、取消,竞拍结果统计,自动出价,订单匹配分发等,竞拍模型是整个物流系统的核心内容,通过竞拍模式承运的订单占总量的70%以上;数据分析建模借助数据分析和机器学习模型,通过对已有数据进行训练、验证、测试,建立合理的数据模型,对线索数据进行预测分类。最后,对系统进行测试。采用黑盒测试,为系统的各个模块进行测试用例设计并给出实际结果和预期结果。数据分析建模部分通过绘制ROC曲线进行衡量测试。系统性能借助性能魔方-mm Trix、Apache JMeter、emmagee等工具进行测试,测试结果符合预期。测试完成之后,系统已经进行了线上部署使用,据物流顾问、运营人员以及物流商家的反馈,目前系统能够满足业务需求,符合预期。