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鐵路貨運價格策略大數據應用通過數據可視化、統計模式識別、數據描述等數據挖掘模式幫助價格管理工作者更好地理解和運用數據，并通過預測性價格策略建議實現輔助決策，主要有以下關鍵技術。

①數據采集。數據是大數據生命周期的第一個環節，是大數據知識服務模型的根本。鐵路貨運價格策略大數據利用網絡爬蟲、高速數據全映像等技術從鐵路內部網絡、移動互聯網絡、傳感器、RFID射頻器等環節獲得結構化、半結構化及非結構化的海量數據，并利用高速數據解析轉換與裝載技術實現大數據的整合。②數據分析挖掘。數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中起來，進行萃取、提煉，從而找出所研究對象的內在規律。鐵路貨運價格策略大數據應用從挖掘任務和挖掘方法角度，利用以下4個方面技術。一是可視化分析技術。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀地感受到結果。二是數據挖掘算法優化技術。大數據應用的分割、集群、孤立點分析等算法支持海量數據，具備很高的處理速度。三是預測性分析技術。通過預測性分析為鐵路價格管理工作者提供前瞻性判斷。四是數據質量和數據管理技術。透過標準化流程和機器處理確保分析結果的高質量。

(2)鐵路貨運價格策略大數據應用功能設計基于鐵路貨運價格策略大數據應用的需求，設計核心功能包括貨運市場運行情況分析、貨運價格策略定制、貨運價格策略比較、貨運價格策略監控預警等四個模塊。

①貨運市場運行情況分析通過大數據的挖掘分析，以圖表、統計表等方式展示貨運市場運行情況，為貨運價格管理人員提供決策依據。貨運市場運量構成及運價情況分析。利用餅狀圖、柱狀圖、趨勢線等圖表方式分析貨運市場各種運輸方式運量、運價水平及發展變化趨勢。分方向分品類運價情況分析。對不同去向不同品類的貨運情況進行分析，包括不同運輸方式的運量和運價水平等情況，形成以圖表為主的相關信息綜合查詢功能，為不同品類和去向的貨運的價格策略提供基礎。重點企業的運輸情況分析。對重點企業的原材料需求量、商品產量、貨運運量構成及運價水平情況進行分析，形成以圖表為主的相關信息綜合查詢功能，為每個企業的價格策略提供基礎。自定義運價水平查詢。提供自定義查詢功能，用戶可以根據自定義的時間范圍、起訖點、品類等條件，查詢鐵路、公路、水路等運輸方式的全程運價水平和運量占比。

②貨運價格策略定制根據用戶偏好和設定的目標，利用大數據建模和算法技術，生成一定條件下的最優價格策略，為貨運價格管理人員提供參考。全局類價格策略定制。根據用戶設定貨運總指標的預期目標，結合用戶偏好從多種品類、區域、去向等層面出發，綜合統籌形成覆蓋范圍較大的全局價格策略。局部類價格策略的定制。根據用戶指定的品類、地區、線路、季節、企業等條件，結合貨運市場信息挖掘，定制專屬的局部價格策略。