《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》等文件的陆续颁布,将大数据上升到国家战略层面,并提出智慧物流、智慧交通等方向,与此有关的货车运行大数据的采集和应用成为未来的必然趋势。物联网与传感器技术的兴起使货车运行状态监控成为可能,储存技术和云计算、数据挖掘的发展可以挖掘货车监控数据中的大量商业价值,改写物流运输相关人员的工作习惯,实现“大数据+”物流服务优化。货车运行数据的应用,有助于加强货车管理,降低货车故障率,保证货车长周期运行,使其达到最佳的运行效率。本文致力于货车运行周期数据的应用模式研究,站在平台建设角度,探讨货车运行周期数据的建设、推广、应用等方面的关键问题的解决方案,推动货车运行大数据建设和应用,为行业大数据提供新的应用理论基础。（1）分析了相关研究现状,确定了研究的主要内容为以下四个部分:货车运行数据平台的运营管理者确定、平台主要建设方案、货车运行数据应用模式的具体设计、用户购买数据服务的激励机制。（2）通过货车生命周期管理和货运生态系统理论、利益相关者理论识别平台的潜在建设者,确定了资金因素、组织规模、对物流行业的熟悉程度、社会影响力、传感器安装便利性的评价指标。通过层次分析法对备选方案进行权重排序,计算其累计重要性确定了政企合作（PPP）模式。通过博弈矩阵分析了政府在该模式运营中的激励职责和激励有效性。在此基础上,站在货车运行数据的平台建设层面,融合互联网“个性化”思维设计了数据服务模式和平台系统架构,并建立了数据在数据库中的储存模型。（3）从物流企业货车管理和物流服务质量提升两个层面结合TPM理论,紧紧围绕TPM八大支柱对与货车运行相关的五类用户进行应用模式设计,即建立了物流企业、司机、第三方维修厂、交通管理部门、货车设计制造商对货车运行数据的应用模式。（4）为了进一步提升货车运行数据的应用价值,激励相关用户使用这些数据,从消费者购买决策模型出发,研究用户使用及购买数据的因素,归纳为用户、平台社交、支付因素并建立两层激励模型。基于效用异质性,划定数据服务的定价范围,用控制变量的方式讨论定价与相关参数的线性关系,并分析其现实激励意义。（5）通过编写Web API,实现了整体和个体级的货车运行数据查询和调用,实现了数据采集层与数据交互层或数据应用层的连通,并验证了储存模型和系统运行架构的正确性,为满足个性化需求的应用模式奠定了基础。