收集多源数据，包括船公司的历史船期数据、港口作业数据、天气数据、船舶运行数据等。这些数据可以从船公司系统、港口管理部门、气象机构、船舶监控设备等渠道获取。
数据清洗与整合，对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据。然后将不同来源的数据进行整合，建立统一的数据集，以便进行分析。
构建预测模型，运用数据挖掘和机器学习算法，如决策树、神经网络、时间序列分析等，建立船期可靠性预测模型。通过对历史数据的学习和分析，找出影响船期的关键因素，如港口拥堵程度、天气状况、船舶维护情况等，并预测未来船期的可靠性。
实时监测与更新，利用大数据平台实时监测船舶的运行状态、港口的作业情况等信息，并将这些实时数据输入到预测模型中，及时更新预测结果。根据最新的预测结果，调整物流计划，如提前安排货物装卸、优化运输路线等，提高物流效率。
评估与反馈，定期对预测模型的准确性进行评估，分析预测结果与实际船期的差异。根据评估结果，对模型进行优化和改进，不断提高预测的准确性和可靠性。同时，将预测结果反馈给相关部门和人员，为他们的决策提供支持。
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