一、数据收集

（一）内部数据整合

1. 订舱记录

• 收集本企业过去在目标航线的订舱数据，包括订舱时间、订舱数量、货物类型、发货人、收货人等信息。这些数据可以反映企业自身在该航线的业务需求规律。例如，通过分析过去的订舱记录，可能会发现某些特定月份或季度企业的订舱量会显著增加，这可能与企业的主要客户的采购周期或销售旺季有关。

2. 运输记录

• 整理已完成运输的货物在目标航线的相关数据，如实际出运时间、船舶航次、运输时长、是否有延误等情况。这些数据可以帮助了解目标航线的实际运输效率和可能影响船期的因素。比如，如果发现某条船舶在特定航段经常出现延误，这可能暗示该航段存在港口拥堵或其他潜在问题，从而影响未来舱位的供需。

（二）外部数据获取

1. 船公司数据

• 从船公司获取目标航线的船期表、船舶运力信息（包括船舶大小、舱位数量等）、船舶调度计划等数据。船公司的官方网站、客户服务部门或电子数据交换（EDI）系统是获取这些数据的常见渠道。例如，船公司可能会定期更新船期表，显示未来几个月船舶在各港口的预计挂靠时间和舱位预订情况。

2. 港口数据

• 关注目标航线涉及港口的官方数据，如港口吞吐量、船舶靠泊记录、港口拥堵指数等。港口管理局网站、航运数据服务提供商（如克拉克森、德鲁里等）是获取港口数据的重要来源。港口吞吐量的变化趋势可以反映该地区贸易活动的活跃程度，进而影响船期舱位的供需。例如，一个港口的吞吐量持续增长，可能意味着未来对船期舱位的需求也会增加。

3. 行业数据平台

• 利用专业的航运行业数据平台，这些平台收集和整合了全球航运市场的各种数据，包括市场运价、运力投放、货物流量等信息。订阅这些平台的数据服务，可以获取宏观层面的航运市场动态数据，用于分析目标航线在整个市场环境中的位置和趋势。例如，一些数据平台会提供特定区域内不同航线之间的运力转移情况，这对于预测目标航线的舱位供给变化非常有帮助。

二、数据清洗与整理

（一）数据清洗

1. 去除错误和重复数据

• 对收集到的内部和外部数据进行检查，删除明显错误的数据，如不符合逻辑的订舱数量（如负数）、错误的船期时间等。同时，去除重复的数据记录，以避免在分析过程中对某些数据点过度加权。例如，在订舱记录中，如果出现同一订舱单被多次记录的情况，需要保留一份准确的记录。

2. 处理缺失数据

• 对于缺失的数据，根据数据的性质和重要性采取不同的处理方法。如果缺失的数据点较少，可以采用均值、中位数或众数等统计方法进行填充。例如，在船舶运力数据中，如果某艘船舶的某个航次的舱位数量缺失，可以参考该船舶其他航次的平均舱位数量进行填充。如果缺失的数据较多且对分析结果有重要影响，可能需要进一步收集数据或者在分析时考虑缺失数据的影响范围。

（二）数据整理

1. 统一数据格式

• 将不同来源的数据转换为统一的格式，以便进行后续的分析。例如，将日期格式统一为 “年 - 月 - 日” 的形式，将订舱数量、舱位数量等数据统一为相同的计量单位（如标准箱 TEU）。这样可以确保在数据分析工具中能够正确地对数据进行处理和比较。

2. 数据分类与编码

• 对数据进行分类和编码，例如，将货物类型按照国际标准分类（如联合国国际贸易标准分类 SITC）进行编码，将船舶按照船型（如集装箱船、散货船等）进行分类。这有助于在数据分析过程中更方便地进行筛选、汇总和分析。例如，通过对货物类型的分类编码，可以快速统计出不同类型货物在目标航线的订舱比例和趋势。

三、选择合适的数据分析工具与方法

（一）数据分析工具

1. 电子表格软件（如 Excel）

• 对于简单的数据分析，Excel 是一个常用的工具。可以利用其数据透视表功能对数据进行汇总和分析，例如，计算不同月份、不同船公司的订舱数量汇总，或者分析各港口的货物进出港比例。还可以使用 Excel 的图表功能，如折线图、柱状图等，直观地展示数据的变化趋势。例如，通过绘制船期延误率的折线图，可以观察到延误率随时间的变化情况。

2. 专业统计分析软件（如 SPSS、R 语言）

• 当需要进行更复杂的数据分析，如相关性分析、回归分析、时间序列分析等时，可以使用 SPSS 或 R 语言等专业软件。这些软件具有强大的统计分析功能，可以帮助挖掘数据中的深层次关系。例如，使用回归分析来确定货物订舱量与市场运价、经济指标等因素之间的定量关系，从而预测未来订舱量的变化趋势。

3. 数据可视化工具（如 Tableau、PowerBI）

• 数据可视化工具可以将复杂的数据以直观的图形方式展示出来，便于理解和决策。通过 Tableau 或 PowerBI 等工具，可以创建交互式的仪表盘，将船期、舱位、货物流量等多个数据维度整合在一起展示。例如，在一个可视化仪表盘上，可以同时展示目标航线的船舶运力分布、订舱量的月度变化以及港口拥堵情况的动态变化，为分析舱位供需趋势提供全面的视角。

（二）数据分析方法

1. 时间序列分析

• 对于船期和订舱量等具有时间序列特征的数据，可以使用时间序列分析方法。例如，采用移动平均法、指数平滑法或 ARIMA 模型等，对过去的数据进行拟合，以预测未来半年的船期变化和订舱量趋势。通过分析历史船期数据的季节性、周期性和趋势性，能够更好地把握未来船期的波动情况。例如，如果发现目标航线的船期在每年的某个季度有明显的延迟，可能是由于该季度的贸易旺季导致港口拥堵，那么在预测未来半年船期时就可以考虑这种季节性因素。

2. 相关性分析

• 研究船期舱位供需与其他相关因素（如市场运价、经济指标、贸易政策等）之间的相关性。通过计算相关系数，可以确定哪些因素对舱位供需有显著的影响。例如，分析发现市场运价与订舱量呈负相关，即运价上涨时订舱量下降，那么在预测未来舱位需求时就需要考虑运价的变化趋势。同时，也可以将多个相关因素纳入多元回归模型，以更准确地预测舱位供需情况。

3. 聚类分析和分类分析

• 对货物类型、发货人 / 收货人地区等数据进行聚类分析或分类分析，以发现不同类型的货物或客户群体在船期舱位需求上的差异。例如，通过聚类分析将发货人按照地区进行分类，发现某些地区的发货人在特定时间段对舱位的需求较大，这可以帮助船公司或货代公司有针对性地制定营销策略和舱位分配计划。

四、预测与监控调整

（一）趋势预测

1. 生成预测结果

• 根据选择的数据分析工具和方法，生成未来半年目标航线船期舱位供需的预测结果。预测结果可以包括船期的预计变化（如船舶准点率的变化、船期提前或延迟的概率）、舱位需求的数量变化（如每个月的订舱量预测）、舱位供给的调整趋势（如船公司运力投放的变化）等方面。例如，预测结果显示未来半年目标航线的舱位需求将逐月递增，且在某个特定月份可能会出现舱位紧张的情况。

2. 不确定性分析

• 由于航运市场受到多种因素（如天气、地缘政治、突发公共事件等）的影响，预测结果存在一定的不确定性。可以通过敏感性分析等方法，评估不同因素对预测结果的影响程度。例如，分析发现如果国际油价上涨一定幅度，船公司可能会调整运力投放，从而影响舱位供给，那么在预测时就需要考虑油价波动的风险。

（二）监控与调整

1. 建立监控机制

• 设立数据监控点，定期（如每周或每月）收集和更新数据，以跟踪实际的船期舱位供需情况与预测结果之间的差异。利用数据可视化工具创建实时监控仪表盘，方便及时发现异常情况。例如，当发现实际订舱量远超预测值时，可能需要及时调整预测模型或采取相应的措施来满足市场需求。

2. 动态调整预测模型

• 根据监控到的实际情况，对预测模型进行动态调整。如果市场环境发生重大变化（如新的贸易协定生效、港口设施升级等），需要及时更新数据和模型参数，以提高预测的准确性。例如，当一个新的港口投入使用，增加了目标航线的港口吞吐能力，就需要在模型中考虑这一因素对舱位供需的影响，重新进行预测。