近年来我国国民经济和产业结构不断进行改革调整,货运市场发生了巨大变化,为了适应运输市场的需求,中国国家铁路集团有限公司正积极向现代物流企业转变。铁路运营部门通过发展“前店后厂”和“实货制”模式,大力精简货物承运办理程序,加强与客户的信息沟通,努力提高货物运输的服务质量。然而在铁路货物运输过程中,货物逾期到达的问题依然成为制约铁路提升货运服务质量的关键“痛点”。另一方面,随着大数据和云计算技术的飞速发展,其应用在铁路运输领域也方兴未艾,铁路运营生产过程中积累的海量货车运行记录数据,对研究分析铁路货运全程各作业环节作业时间及其对时效性的影响具有很重要的价值。因此本文主要内容从以下几方面展开:(1)首先分析了铁路货物运输时效性内涵,结合货运生产作业流程对时效性影响因素进行概括。同时,对比铁路货物运到期限,分析时效性在评价货运生产与服务水平方面的优越性。最后结合大数据理论,提出基于大数据的货运时效性分析方法及流程。(2)以时效性内涵为基础,结合铁路货物运输生产作业流程与内容,本文先后阐述了车站时效性和区间运行时效性内涵。针对我国铁路货物运输既有的各生产环节责任时间分配不清的现状,利用实际运输过程中产生的记录数据,引入大数据分析技术,提出了基于大数据的货物运输责任时间划分方法,给出运输责任时间和保障率的概念及计算方法。(3)阐述关联规则定义,对关联规则在大数据分析中的应用进行了分析,给出基于关联规则挖掘算法的数据处理流程。分析铁路货物运输实际运输过程中的记录数据结构及关键信息属性,提出基于关联规则挖掘方法的货运时间可靠性分析方法。本研究内容得到的不同货物产品运输时间可靠性为第四部分研究中货运产品时效性计算打下坚实基础。(4)考虑铁路货物运输时效性因素,分析时效性对客户选择货运产品的影响关系,从铁路运输生产部门角度,以实现货运生产收入最大化为目标,提出考虑时效性的货运产品价格设计模型。最后通过算例对上述模型方法进行了验证。