基于数据挖掘的物流信息系统研究

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基于数据挖掘技术的现代物流管理

基于数据挖掘技术的现代物流管理

能令决策者满意 ,需要重复 以上数据挖掘
过程。
用 户 界 面 通 常会 用到 可 视 化 技 术 : 选
择合适的可视化工具 ,通过使用者证实发 现的知识的可靠性 如果不能令使用者满 意 ,需要重复 以上数据挖掘过程 否则可 以将分析所得到的知识集成到业务信息系
统 的 组 织 结 构 中去 。
QU S E T系统 ,S 公 司开 发 的 Mie e 系 Gl nSt
整个数据挖掘过程 的6 %工作量 , 0 这也说 明了数据挖掘对数据 的严格要 求。
数据挖掘 :对所得到 的经过转换 的数 据 进行挖掘 , 除了进一步 完善挖掘算法外 ,
统都是多模式 的挖掘工具 。 数据分析 工具。数据仓库虽然存有大 量数据 ,但提 供辅助决策的信息需要利用 各种分析 工具 , 如联机分析 处理( A ) OL P T

者 ,因 此 这
维普资讯
出来 ,并且通过决策支持工具提交给决策
步 骤 任 务 不 仅 是 把 结 果 表 达 出 来 ,还 要 对 信 息 进 行 过 滤 处 理 ,如 果 不
基 数据 掘 术的 于 挖 技 现代物流管理
■ 李其芳 ( 南财 贸学院 昆明 60 2 ) 云 52 1

流信 息处理的电子化和计算机化 ,把挖掘
到的规 则与物流 管理各方 面有机 地结合 ,
2 世纪 的物流管理 技术 , 1 不仅是企业战略
的 “ 务 物 流 ” 而 且 是 向 整 个 社 会 实 现 物 商 ,
就能极 大地提 高企业 的竞争 力 、 随着信息时代的数据量的剧增 ,深化 物流信息管理最有效的方法是在其 中引进 数据 挖掘技术 ,教据挖掘可以从数据 中发 现 趋势和模式 ,人们通过数据挖掘得到的

数据挖掘在物流中的应用

数据挖掘在物流中的应用

数据挖掘在物流中的应用随着物流行业的迅速发展和信息技术的不断进步,数据挖掘作为一种强大的工具,被广泛应用于物流领域。

数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在模式和关联规则,揭示隐藏在数据背后的有价值的信息,为物流企业提供决策支持和业务优化。

本文将探讨数据挖掘在物流中的应用,并阐述其带来的益处。

数据挖掘在物流中的一个重要应用是预测需求。

物流企业需要准确预测未来的货物需求量,以便安排合理的运输计划和资源分配。

通过分析历史数据,结合相关的影响因素,如季节性、市场趋势等,可以构建预测模型,准确预测未来的需求趋势。

这样一来,物流企业可以根据预测结果及时调整运力和库存,以提高运输效率和降低成本。

数据挖掘还可以应用于路线优化。

物流企业需要找到最优的运输路线,以减少运输时间和成本。

通过分析大量的历史运输数据和路况信息,可以建立路线优化模型,考虑交通拥堵、路况变化等因素,推荐最佳的运输路线。

这样一来,物流企业可以在保证交货时间的前提下,尽量减少运输成本,提高运输效率。

除了需求预测和路线优化,数据挖掘还可以在物流中应用于货物追踪和风险管理。

通过对货物运输过程中的各种数据进行分析,可以实时监控货物的位置和状态,及时发现异常情况并采取相应措施。

此外,数据挖掘还可以帮助物流企业识别潜在的风险因素,如交通事故、天气灾害等,提前做好应对措施,减少损失。

数据挖掘还可以应用于客户关系管理。

物流企业需要与客户保持良好的关系,以提高客户满意度和忠诚度。

通过对客户的历史交易数据和行为数据进行分析,可以了解客户的偏好和需求,个性化地推荐产品和服务,提供更好的客户体验。

同时,数据挖掘还可以帮助物流企业发现潜在的客户群体和市场机会,制定精准的营销策略,提升市场竞争力。

数据挖掘在物流中的应用十分广泛,可以帮助物流企业实现需求预测、路线优化、货物追踪和风险管理、客户关系管理等目标。

通过合理利用数据挖掘技术,物流企业可以更好地把握市场需求,优化运营过程,提高服务质量,实现可持续发展。

数据挖掘在物流中的应用

数据挖掘在物流中的应用

数据挖掘在物流中的应用1. 引言物流是现代经济社会中不可或缺的一环,它涉及到商品的生产、流通和消费的全过程。

随着全球化和电子商务的快速发展,物流行业面临着越来越多的挑战和机遇。

在这个信息爆炸的时代,如何从大量的数据中挖掘出有价值的信息,成为了物流行业发展中亟待解决的问题。

数据挖掘作为一种有效利用大数据进行信息提取和分析的技术手段,已经在物流领域得到了广泛应用。

本文将从多个角度探讨数据挖掘在物流中的应用,并分析其对物流行业发展带来的影响。

2. 数据挖掘技术在供应链管理中的应用2.1 预测需求供应链管理是物流过程中至关重要且复杂度较高的环节之一。

通过利用数据挖掘技术对历史销售数据进行分析和建模,可以预测未来需求,并为供应链管理提供决策支持。

这有助于减少库存成本、提高客户满意度,并优化整个供应链。

2.2 优化运输路线运输路线的优化是物流过程中的一个重要问题。

数据挖掘技术可以分析历史运输数据,找出最优的运输路径和运输模式,从而降低物流成本和提高运输效率。

例如,通过挖掘历史数据中的交通拥堵情况和货物流动情况,可以实时调整运输路线,避开拥堵路段,提高货物的及时性和安全性。

3. 数据挖掘技术在仓储管理中的应用3.1 库存管理仓储管理是物流过程中不可或缺的一环。

通过数据挖掘技术对历史销售数据进行分析和建模,可以预测不同产品在不同时间段的销售情况,并合理安排库存。

这有助于减少库存积压、降低库存成本,并提高仓储效率。

3.2 货物分类与分拣在大规模仓库中进行货物分类与分拣是一项繁琐而重要的任务。

通过应用数据挖掘技术对货物属性进行分析和建模,可以实现自动化货物分类与分拣,并大大提高工作效率。

例如,在电子商务领域应用广泛的机器学习算法可以自动识别商品属性并将其分拣至对应的区域。

4. 数据挖掘技术在配送管理中的应用4.1 车辆调度车辆调度是物流配送中的一个重要环节。

通过数据挖掘技术对历史配送数据进行分析和建模,可以优化车辆调度方案,减少空载率和行驶里程,提高车辆利用率和运输效率。

现代物流管理中的数据挖掘技术研究

现代物流管理中的数据挖掘技术研究

现代物流管理中的数据挖掘技术研究摘要:数据挖掘就是从海量数据中提取有用的知识。

文章介绍了数据挖掘的基本概念,为物流管理决策提供的模型的分类。

研究了数据挖掘在这一领域的具体应用,即:需求预测问题、物流决策问题以及逆向物流等问题。

关键词:物流管理;物流决策;数据挖掘;需求预测物流领域数据挖掘被认为:按企业既定业务目标,对大量的数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证己知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。

1数据挖掘的过程及方法1.1数据挖掘处理过程数据挖掘的一般处理过程如图1所示。

1.2数据挖掘常用方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类分析、关联规则、特征、变化和偏差分析等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

2数据挖掘在现代物流管理中的应用研究2.1物流需求预测影响物流预测的因素是很多的,如市场供需情况、经济、交通等,同时这些因素又是物流预测内容,而各个因素之间又有互相依存、互相制约的关系。

因此物流预测模型的建立是一个复杂的系统工程。

预测模型的结构从逻辑层次上分为三层,从下至上依次为:信息源层、中间层和应用层。

以上三层中,信息源层包含待处理的信息,即历史物流量采样数据。

中间层为神经网元层,各网元并行运算、协调配合,具有集体运算和自学习的能力,该层属于核心层,各网元的输出对应于预测值。

应用层则属于控制层,负责与用户的接口及数据挖掘的控制。

2.2物流决策物流决策支持系统的目的是利用企业原有的各种数据信息系统综合分析评价物流系统的性能,从而准确及时的制定经营策略。

数据挖掘技术以数据为依据,能有效地解决对模型的依赖性太强的问题。

①投资决策的重复性。

数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息, 而数据一般存储在数据库中。

物流业进行信息化建设的前期一般己经选用了一种数据库产品, 因此要首先考虑数据库更新的问题以及数据挖掘系统与物流其他系统的集成问题。

②数据挖掘的技术人才。

数据挖掘人员首先要有良好的统计概念, 其次要懂得基本的物流和行业概念, 他们所选用的技术和优化方法会对模型的准确度和生成速度产生很大影响。

数据挖掘技术在物流运输中的路径优化研究

数据挖掘技术在物流运输中的路径优化研究

数据挖掘技术在物流运输中的路径优化研究1. 引言物流运输是现代经济中不可缺少的一环,而路径优化是物流运输中的重要问题之一。

通过数据挖掘技术,可以从大量的历史数据中,发现隐藏在其中的规律和模式,为物流运输的路径优化提供科学依据。

本文将探讨数据挖掘技术在物流运输中的路径优化研究。

2. 数据挖掘技术在路径优化中的应用2.1 数据预处理在数据挖掘之前,需要对原始数据进行预处理,包括数据清洗、数值规范化、特征选择等。

对物流运输领域而言,数据预处理阶段主要涉及到运输路径的收集,包括起始地点、目的地点、中间节点等信息。

2.2 聚类分析聚类分析是一种常用的数据挖掘方法,通过将数据划分成不同的组别,寻找具有相似特征的样本。

在物流运输中,可以通过将不同的运输路径划分为不同的组别,以便于后续的路径优化。

例如,可以利用聚类分析将相近的起始地点或目的地点划分为一组,从而减少不必要的中转环节。

2.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的频繁模式的数据挖掘方法。

在物流运输中,可以利用关联规则挖掘方法,找出频繁出现在路径中的节点组合,以此优化物流运输的路径选择。

例如,当某一路径中的起始地点为A、目的地点为B时,经常会出现中间节点为C和D的情况,那么可以推断出在这种情况下,通过节点C和D的路径可能是一条较优的物流运输路径。

2.4 预测分析通过分析历史数据,可以建立模型并预测未来的物流运输情况。

在路径优化中,预测分析可以帮助决策者更好地制定运输计划。

例如,可以利用预测分析预测特定时间段内的货物量,并根据预测结果调整各个路径的运力资源配置,以提高整体的运输效益。

3. 数据挖掘技术在路径优化中的案例研究3.1 基于聚类分析的路径优化某物流公司运输的货物数量巨大,起始地点和目的地点众多。

通过聚类分析,将不同地点划分为不同组别,并建立了一张地点之间的二维图。

根据该图,可以直观地选择路径最短的组别中的地点进行运输,从而实现路径的优化。

数据挖掘技术在物流管理中的应用

数据挖掘技术在物流管理中的应用

数据挖掘技术在物流管理中的应用近年来,随着信息技术的快速发展和物流行业的不断壮大,数据挖掘技术在物流管理中的应用愈发广泛。

数据挖掘技术能够帮助物流企业从大量的数据中提取有用的信息,为物流决策提供科学依据,提高物流效率和降低成本。

本文将分析数据挖掘在物流管理中的应用,并探讨其带来的益处。

一、货物预测和需求预测数据挖掘技术能够分析大量历史货物流动的数据,通过挖掘其中的规律和趋势,预测未来的货物流动情况。

在物流管理中,准确预测货物的流动量和需求变化对于保证供应链的顺畅运行至关重要。

通过数据挖掘技术可以将销售数据、天气数据、节假日等因素进行分析,建立相应的预测模型,帮助企业合理安排运力和仓储资源,减少库存和缺货的风险。

二、运输路线优化物流运输的路线选择和优化对于降低运输成本和提高物流效率非常重要。

数据挖掘技术可以通过对历史运输数据的分析,挖掘出最佳的运输路线和配送策略。

通过分析运输时间、交通状况、货物特性等因素,建立相应的模型,预测最佳运输路线,避开拥堵区域和高峰时段,降低物流成本,并提供准时交付的保证。

三、客户关系管理数据挖掘技术还可以用于客户关系管理。

物流企业通过挖掘客户的历史交易记录、投诉记录、反馈意见等信息,建立客户预测模型,并进行个性化的推荐、定价等服务。

通过数据挖掘技术,企业可以更好地了解客户的需求,提前预判客户的行为,从而提供更加个性化和优质的服务,增强客户忠诚度,提高企业的竞争力。

四、风险管理和安全保障物流行业存在一些风险和安全隐患,如货物丢失、设备损坏等。

数据挖掘技术可以通过对大量历史数据的分析,建立相应的风险预测模型,提前发现潜在的风险点,并采取相应的预防措施。

例如,通过分析历史异常事件的发生时间、地点、原因等因素,建立异常检测模型,及时发现并解决异常情况,提高物流的安全性和可靠性。

五、仓储管理在物流过程中,仓储管理是非常重要的一环。

通过数据挖掘技术,物流企业可以对仓储系统中的货物库存、货物流动、库存周转率等进行分析,识别出库存过剩和库存不足的情况,以便及时调整采购计划和销售策略。

基于数据挖掘技术的第四方物流系统

基于数据挖掘技术的第四方物流系统

网 络 与 信 息 化
4 L供应商 对 3 L供 应商 的基本信 息和动态信 息以及其 P P 与客户 的交 互信息进行管理 和维护 ,在一定 的信息收集和共
享 的基础上 , 进行 综合 的分析 , 3 L供应 商进行评 价选择 , 对 P
物流技术 20 年第 2 卷第 8 总第 11 08 7 期( 9 期)
的客户带来利益 。
22 第 四方 物流 系统 .
根据上述理念 ,本 文设计 了如图 1 所示 的 4 L的体系结 P
构。
文将数 据挖 掘技术应用到第 四方物流系统 中 , 辅助第 四方物流 有效地整合处理数据 , 掘多视角 的、 挖 具有 预测性 的、 满足物流 网络 中各层次实时需要 的知识 , 为供应链 中资源
1 引 言
随着供应链管理 的不断深化 、 物流业务 的 日益 复杂 , 四 第 方物流在电子商务和第三方物流基础上发 展起来 , 其系统 中拥 有数量巨大 、 来源多样化 、 更新迅速的各类 数据 。 如何科学有效 的处理这些海量 的数据 , 掘其 中隐含 的知识 , 发 并将 其转 化为
决策依据 , 成为第 四方物流系统需要解决 的一个重要问题 。本

决方 案。在现 实的运作 过程 中,P 4 L具有如下功能特点 : 首先 ,
4L P 对买卖双方 、 以及 3L P 供应商 的资产和行 为进行合理 的调
配和管理 提供 了一整套综合性供应链解决方案 , 以有效地适 应 需方多样 化和复杂 的需求 ,集 中所有资源为客户解决问题 ; 其 次 ,P 4 L通过影响整个供应链来获得价值 ,能够 为整条供应链
[ [1 1 0 - 5 1 收稿 ]  ̄ 2 8 0 - 8 10 【 作者简介】 帖颖琦( 8-女, , 1 4) 回族 江苏盐城人, 9 , 河海大学商学院 20 级硕 士研究生, 06 研究方 向: 信息管理与电子商务。

大数据技术在物流信息系统中的应用研究

大数据技术在物流信息系统中的应用研究

大数据技术在物流信息系统中的应用研究随着物流业的快速发展,物流信息化也取得了突飞猛进的进展。

大数据技术作为信息化进程中的重要组成部分,为物流企业提供了更快捷、更有效的数据分析方法,强化了企业的决策与运营能力。

本文将探讨大数据技术在物流信息系统中的应用研究。

一、大数据技术简介大数据技术是一种利用多处理器并行处理的高速的平行计算机技术,其组成部分包括数据挖掘、云计算、智能分析、机器学习等。

在具体实践中,大数据技术处理数据的速度非常快,可以分析大量的数据,并从中挖掘出有价值的信息。

同时,大数据技术也突破了数据分析过程中的空间和时间限制,为企业提供了更快捷、更直观的数据支持。

二、物流信息系统发展趋势随着物流企业规模的扩大和全球化竞争的加剧,物流信息系统也在逐步发展和完善。

大数据技术作为信息系统发展的重要组成部分,为物流企业提供了更为有效的数据分析能力。

通过大数据分析,物流企业可以更加精准地掌握经营数据、预测市场需求和制定发展战略。

除此之外,物流企业还可以利用大数据技术来建立智能化的物流信息系统,实现良性循环。

三、大数据技术在物流信息系统中的应用案例3.1 物流运营管理物流企业需要管理大量的运输信息和物流信息。

利用大数据技术可以更快速地获取运营数据,进行管理决策。

例如,通过对客户发货时间和运输成本的数据分析,运营管理人员可以更好地制定服务流程和定价策略,从而提高物流企业的生产效率和盈利能力。

3.2 物流预测与调度利用大数据技术可以对货物的需求量和存储量进行分析,从而预测未来物流运输的需求高峰,并调整运输进度、优化运输路线、缩短物流流程。

例如,通过对收货人的交接时间、货物类型、交货地点等信息的收集和分析,可以更加准确地估计运输时间和成本,并协调物流资源的调度,在保持快速稳定的操作中达到运营利润最大化。

3.3 物流供应链管理利用大数据技术还可以优化供应链的产生的销售订单、采购订单、库存管理和运输管理等多个方面,实现供应链的精细化管理,提高供应链效应,提高供应链运作的质量和效果。

基于数据挖掘的物流信息系统研究

基于数据挖掘的物流信息系统研究

21 数据 仓 库 的 建 立 数据 仓 库 作 为 数据 挖 掘 的基 础 , 同于传 . 不
巨大 的 数据 流 , 准 确 、 时 的 收集 和 分析 这 些 信 息 就成 为一 个 难 题 。 数 统 的联 机 事 务 处 理 系 统 , 具 有 面 向主 题 的 、 成 的 、 可 更 新 以及 如何 及 而 它 集 不
还 有 大 量 的 外 部 信 息 等 数据 。 数 据 仓库 通 过 E L过 程 (抽 取 、 换 T 转 和 加 载 ) 这 些 接 口文 件 , 且 按 不 同 的主 题 域 组 织 、 储 和 管 理 处理 并 存 现代 物 流 系 统 是 一个 复 杂 的系 统 , 括 运输 、 储 、 包 仓 配送 、 运 、 搬 这些客户数据。 通过数据仓库 接 口, 对数据仓库 中的数据进行联机分 包 装和 物 流 再加 工 等诸 多环 节 , 息 流量 十 分 巨 大。 巨大 的 数据 流 , 信 析和数据挖掘。 建立完成企业级 的信息数据仓库 之后 , 在 可以基于这 使 得 企业 很 难对 这 些 数据 进 行 准确 、 效 的 收集 和及 时处 理 , 高 因此 决 个 数据 仓库 平 台进行 数 据 挖 掘 工作 。 策者也就很难做 出快速 、 准确地 决策 , 实现对物流过程 的控制 , 降低 22 基 于 数 据 挖 掘 的物 流 信 息 系统 的体 系结 构 基 于 数 据 挖 掘 - 整 个过 程 的 物流 成 本 。 着 知 识经 济 和 现代 信 息 技术 的迅 猛 发展 , 随 信 的 物流 信 息 的体 系结 构 主 要 由 以下 几 部 分 组成 : 息技 术 特 别 是 网络 技 术 的发 展 , 物流 发展 提供 了强 有 力 的 支撑 。 为 物 221物流信息收集与处理 : .. 记录物流管理活动 中的各类信 息, 流 管理 信 息 系统 是 企 业信 息 系 统和 企 业 信 息 化 的基 础 , 能够 利用 信 对物流活动的各种信 息进行采集、 处理 、 传输 , 并按 照统 一的格式存 息技术对物流中的各种信息进行实时、 集中、 统一管理。 入到数据仓库。 1数 据 挖掘 技 术 222 数 据 挖 掘 的物 流 信 息 管理 系统 .把 收 集 得 到 的数 据 汇 总 _I 11 数据 挖 掘 数 据挖 掘 是 从 大量 的 、 . 不完 全 的 、 噪 声 的 、 糊 到数据 仓库 , 有 模 再根据数据挖掘送来的数据 , 为管理决策人员提供最新 的、 机的、 随 数据 中提取 隐含 在 其 中 的、 人们 事 先 不知 道 的 、 又 是潜 但 的和 最 有价 值 的 信 息 或知 识 , 助 其 快速 、 帮 正确 地做 出决 策 。 在 有用 的 信 息和 知 识 的过 程 。 它从 已知数 据 集 合 中发 现 各种 模 型 、 概 223 数 据 挖 掘 : 据 决 策 者 提 出 的 问题 特 点 , 定 挖 掘 的任 务 _. 根 确 要和 导 出值 。 数据 挖 掘 不 是统 计 学 、 器 学 习 以及 其 他 方法 和 工具 的 或 目的 , 数据 仓 库 中 的相 关数 据 进 行精 简 和预 处理 , 从 精 简后 的 机 对 再 随意 应 用 , 不是 在 分 析 技术 空 间 里 面乱 闯 , 是 一 个精 心 策 划和 深 数 据 中挖 掘 出新 的 、 效 的新 知 识 , 供 给数 据 挖 掘 的物 流信 息管 理 它 而 有 提 思熟 虑 过 的 , 决定 什 么 才 是最 有 用 的 、 有 前景 的和 最有 启 迪 作 用 的 最 系统 , 由它 给决 策 者 提供 有效 的知 识。 个 过 程 , 知识 发 现 的 关键 步 骤 。 是 22 知 识 库 : 括 基 于 部 门 的 数据 仓库 的组 成 结 构 、 属 函 数 _. 4 包 隶 数 据 挖掘 的 对 象根 据 信息 存储 格 式 分 类有 关 系 数据 库 、 面 向对 等 知识 。 象数 据 库 、 据 仓 库 、 本 数据 源 、 数 文 多媒 体 数 据 库 、 间 数据 库 、 态 空 时 225 开 发 人 员 和 专 家接 口 :开 发 人 员和 专 家通 过 这 个 接 口对 _. 数据库、 异质 数 据 库 以及 I en t 。 n re 等 t 知识 库 中的 知识 进 行 定 义 和维 护 。 数 据挖 掘 的主 要 技 术 有 集 合 论 法 、 策 树 法 、 决 遗传 算 法 、 经 网 神 23 基 于 数 据 挖 掘 的 物 流 信 息 系 统 的 的 功 能 模 块 数 据 挖 掘 物 . 络 方 法 等 。集 合 论 法 又 分 为粗 { ) 理 论 方法 、 念 树 方 法 、 盖 正 流 信 息 的体 系结 构 主 要 由 以下 几 部 分 组成 : 糙 集 概 覆 例 排 斥 反例 方法 等。 策 树 法又 分 为 I3算 法 、 L 决 D C S算 法 、 L I E算 法 B 231 采 购 进 货 管理 系 统 采 购 进 货 管 理 系 统 是 数 据 挖 掘 物 流 .. 等。遗传算法又分为分布并行遗传算法、 进化算法等。 信 息体 系的 重要 组 成 部 分 , 物流 管 理 的 起始 阶 段 , 是 包括 向厂 商 发 出 1 数据 挖 掘 的 流程 . 2 订 购 信 息 、 收 厂商 的发 货 、 购 决 策 、 货控 制 、 购 价格 管 理 等信 接 采 存 采 121 确 定 业 务 对 象 清 晰地 定 义 出业 务 问题 , 清 数 据 挖 掘 的 息 管理 子 系 统 。在 对 采购 进 货 管 理 系 统进 行 数 据挖 掘 时 应主 要 采 用 _. 认 目的 是数 据 挖掘 的重 要 一步 。 挖掘 的最 后结 构 是 不 可预 测 的 , 要 探 基 本 统 计 分 析 方法 , 据 现 有样 本 的数 量接 受厂 商 的 发 货 , 据 样本 但 依 依 索的 问题 应 是 有预 见 的 , 了数据 挖 掘 而数 据 挖 掘 则 带有 盲 目性 , 价 格 估 计 总体 价 格 。 为 是 基 于数 据 挖 的物 流 信 息 系统 研 究

数据挖掘技术在物流中的应用研究

数据挖掘技术在物流中的应用研究

数据挖掘技术在物流中的应用研究随着国家实行“一带一路”政策,物流业的重要性越来越被人们所重视。

在传统的物流业中,往往需要大量的人力物力,以及库存管理方面的困扰,而数据挖掘技术,为其提供了较好的解决方案。

本文就数据挖掘技术在物流中的应用进行了研究探讨。

一、数据挖掘技术简介数据挖掘,指的是从大量的数据中挖掘隐藏的、有效的信息,以便进行决策或发现新的信息。

数据挖掘技术实现的主要流程包括:数据预处理、数据建模、模型验证。

现在,数据挖掘技术已经应用到了很多领域,例如金融、航空、医疗等。

其中,应用最广泛的就是企业管理和互联网技术。

二、物流运输业背景物流运输业是人类社会发展的重要组成部分,它的重要性在于它与人们日常生活的方方面面有关。

物流运输业主要包括物流市场、物流服务、物流设施和物流体系建设四个方面。

随着经济迅速增长,物流业也日益繁荣发展。

然而,传统的物流模式也面临着很多的问题。

例如,物流故障频繁发生,物流成本高等等。

三、数据挖掘技术在物流业中的应用1、数据挖掘技术在仓储管理中的应用仓储管理是物流运输业中最重要的一环,它涉及到货物的存储、管理和物流配送等主要环节。

在传统的仓储管理模式中,由于人的管理因素,容易出现货物遗漏或错误配送等情况。

而数据挖掘技术的应用则可以对仓储环节中的问题进行有效解决,加强现代仓储配送的管理流程和效率。

2、数据挖掘技术在运输管理中的应用运输是物流环节中最核心的一环,涉及到各环节的协调配合和多种资源的整合。

基于数据挖掘技术的运输管理,是通过在数据模型中加入流程管理控制,强化现代流程管理的辅助效果,避免了人工管理的误判和风险。

3、数据挖掘技术在供应链管理中的应用供应链管理环节涉及到进货、存货信息的掌控以及供应链最终的货物销售等。

基于数据挖掘技术的供应链管理,可以依据过去历史数据的研究与分析,建立一个有力的、可靠的、快速的管理支撑系统。

通过这种方法,企业可以更加科学合理地决策和调整其供应链管理。

数据挖掘及其在物流运输系统中的应用研究

数据挖掘及其在物流运输系统中的应用研究

据 挖掘 和结果评价 四部分 内容 。 () 1需求 分析 : 实际 的业 务 问题 进行需求分 析 , 对 明确数
据挖掘 的主要任 务。 如在物流运输 系统 中 , 例 可能包含的需求
有: 以降低 运输成 本为 目的 , 提供对成 本方 向的估计 和预测 ; 以开拓运输线路为 目的 , 提供对运输 区域 、 路线 的分析和预测
【 摘
据 挖 掘 服 务 的物 流 运 输 系统 模 型 。
东 方学 院 , 江 浙
杭州
30 1 ) 1 0 8
要J 对 现 代 物 流 领 域 , 绍 了数 据 挖 掘 的 基 本 流 程 、 关 技 术 以及 其 在 物 流 运 输 系 统 中 的应 用 情 况 . 绘 出 了基 于 数 针 介 相 并
Ke wor s l g sista s o ; a ami i g ta s o y t m; aawa e o s y d : o it n p r d t n n ; r p r s se d t r h u e c r t n t
知识 和规则『 数据挖掘全过程包含 了需求分析 、 I l 。 数据整理 、 数
标 准 格 式 , 数 据 挖 掘 做 好前 期 准 备 。 为
中, 可以利用联机分析处理 , 则 实时反映或查询各 阶段 库存物
品 的储 量 , 以降 低 库 存 成 本 , 善 采 购 计 划 等 。本 文 将 重 点 探 改
() 3 数据挖掘 : 选择适 当的学 习算 法或工具对预处理后 的
GUO n - i Ha g b n
(r naC l g, hj n U iesy f iac Oi tl oeeZ ea g nvri oFnne&E oo c, a gh u 10 8 C ia e l i t cn mi H nzo 0 1 , hn) s 3

数据挖掘在物流行业中的应用

数据挖掘在物流行业中的应用

数据挖掘在物流行业中的应用近年来,随着信息技术的快速发展,数据挖掘在各个行业中的应用越来越广泛。

物流行业作为现代经济的重要组成部分,也开始逐渐运用数据挖掘技术来提高运输效率、降低成本、优化供应链等方面。

本文将探讨数据挖掘在物流行业中的应用,并分析其对行业发展的影响。

首先,数据挖掘在物流行业中的应用之一是货物追踪和路径优化。

通过收集和分析大量的运输数据,物流公司可以实时追踪货物的位置和状态,及时发现异常情况并采取相应措施。

同时,利用数据挖掘技术,可以对历史运输数据进行分析,找出最佳路径和最佳运输方案,从而提高运输效率,减少时间和成本。

其次,数据挖掘在物流行业中的应用还包括需求预测和库存管理。

通过对历史销售数据和市场趋势的分析,物流公司可以预测未来的需求量,合理安排库存,并及时调整供应链。

这样一来,可以避免库存过剩或不足的情况发生,提高供应链的灵活性和反应速度,从而更好地满足客户需求。

另外,数据挖掘在物流行业中还可以应用于运输成本控制和风险管理。

通过对运输数据的分析,可以找出运输成本的主要影响因素,并制定相应的控制策略。

同时,通过对风险数据的挖掘和分析,可以识别潜在的风险因素,并采取相应的风险管理措施,降低运输过程中的风险。

此外,数据挖掘还可以在物流行业中应用于客户关系管理。

通过对客户数据的挖掘和分析,可以了解客户的需求和偏好,提供个性化的服务,增强客户满意度和忠诚度。

同时,通过对客户行为数据的分析,可以发现潜在的市场机会,制定相应的市场营销策略,提升市场竞争力。

数据挖掘在物流行业中的应用不仅提高了运输效率和降低了成本,还为行业发展带来了新的机遇。

通过对大量的运输数据进行挖掘和分析,物流公司可以发现潜在的商业模式和商机,创造更多的价值。

同时,数据挖掘技术的应用也促进了物流行业的数字化和智能化发展,推动了行业的转型升级。

然而,数据挖掘在物流行业中的应用也面临一些挑战。

首先,数据的质量和完整性对挖掘结果的准确性和可靠性有着重要影响。

基于数据挖掘技术在物流决策系统中的应用

基于数据挖掘技术在物流决策系统中的应用

对提 高企业效 率 , 降低 成本 的有 价值 的信 息 因此 , 如
何采 用一 种 新 的技 术来 帮 助决 策 者 分 析 和处 理 数 据 .
外 可视 化技 术 、 策 树 、 经 网络 、 决 神 遗传 算法 、 联规 则 关
挖 掘算 法等 也都 在数 据挖 掘 中经 常使 用 。
题 , 为它们 能够 快 速地浏 览 整个数 据 库 。 出一些 专 因 找
家们 不 易察 觉 的檄 有 用 的信息 网此 可 以说物 流决 策
的成 功 在于 成功 的数 据仓 库 数据 挖掘 及知 识发现 。
3 数 据 挖 掘 的方 法
常 见的 数据挖 掘 方法 有传 统统 计方 法 。如抽样 技 术 、 元统 计 分析 、 计预 测方 法 、 问序列 分 析等 多 统 时 另
【 关键 词】数 据挖 掘 。数据 仓库 ,物 流 ,决 策 系统
中 图 分 类号 :T 2 . 2 P 7 . 1 文献标识码 : A
AB TRACt I r e o h l h o itc e i in —ma e o u e t e n w t c n q e t n l z n r c s a a t e e b o S ’ n o d r t e p t e l g s is d cso k r t s h e e h i u O a ay e a d p o e s d t - h r y t p d h ce t i . c u a e f r c s n e ii n n o ma i n i h r c s o o s is, h s p p r p e e t t e d t mi i g rwi e t e s in i c a c r t o e a l d d cso i f r t n t e p o e s f} g t o f a o c t i a e r s n s h a a nn t c n q e. n u sf r r o t ie t ed t n n e h i u o h l h o it n e p ie“ e h i u a d p t o wa d h w O r h a a mi i g t c n q e t e p t e l gs i e t r rs )ma ed cso n a c r a c t s c k e ii n i c o d n e wi h t e e t r f a g e t i r I" a a i l e l g s i p o e s h fa u e o r a l l ,1 l 0 I t l n h o it r c s .Th s wa h s b e r v d O b e y i o t n n mp o i g t e 1 d c i y a e n p o e t e v r mp r a t i i r v n h ma a e n e e n 1 fiin y o n e p ie a d ma i g t e p o e e ii . n g me l lv la d wo e f e c fe t r rs n k n h r p r d cson k c

数据挖掘技术在物流企业中的应用研究

数据挖掘技术在物流企业中的应用研究

数据挖掘技术在物流企业中的应用研究随着电子商务和物流业的迅猛发展,在日益激烈的市场竞争中,物流企业需要不断创新,提高运营效率,降低成本。

数据挖掘技术的应用为物流企业的发展提供了新的思路和方法。

一、物流企业的运营模式物流企业面对的具体运营模式千差万别,从承运一组货物到全国运营的快递企业,从跨境电商的跨境物流到冷链物流等等。

在这些不同的场景下,物流企业需要实现货物的及时到达,而货物到达的效率不仅受到人员和车辆的配备,还受到流程和运营管理的影响。

将这些复杂的运营场景进行优化,提高生产效率的同时降低成本,就成为了物流企业的一项极为重要的任务。

二、物流企业数据物流企业的业务数据包含了海量的信息,包括收发货信息、货物存储、配送路径、货车状态、库存变动、退货处理等等。

在这些数据中,隐藏了很多有价值的信息,这些信息可以被应用到业务决策、效率提高等方面。

三、数据挖掘技术数据挖掘技术指的是从数据中提取出有效信息的技术,这些有效信息可以被应用于业务的决策和分析。

如今数据挖掘技术已经被广泛应用于各种行业中,而物流企业就是一个非常有挑战性的应用场景。

(一)运输路线规划货物运输的路线规划是物流企业非常繁重的工作之一。

在传统的算法中,只考虑了时间成效而忽略了其他因素。

而基于数据挖掘技术的新技术模型,不仅考虑了时间成效,还加入了其他因素,如距离、交通拥堵、天气等,进一步从根源上提升了路线规划的准确性。

(二)智能配餐配餐是冷链物流中的重要环节,而原传统的手工配餐方式需要消耗大量人力和后勤资源,效率极低。

而由数据挖掘技术开发的新型智能配餐解决方案,能够利用数据分析技术和智能算法,在几分钟内为客户完成准确的配餐任务,并将可跟踪和可追溯的数据反馈给每个干预方。

(三)客户留存分析对于物流企业而言,顾客留存是非常重要的一环,为公司的未来发展提供了保障。

而使用数据挖掘技术可以更准确地分析客户的留存情况,并根据分析结果对相应的岗位进行调整和升级。

基于数据挖掘技术的现代物流决策研究

基于数据挖掘技术的现代物流决策研究

【 收稿 日期10 80 - 8 2 0 - 4 2 【 作者简介】 裴英梅 (9 4 )女 , 17 一 , 内蒙古包头人 , 硕士 , 讲师 , 研究方 向: 数字通信及物流供应链管理 。
— —
现代物流系统是一个复杂 的巨系统 ,随着信息管理科 学
化水平和物流效率 的提高 ,物 流系统 中数 据库 的规模 日益 扩 大, 产生了巨大的数据流。面对如此庞 大的数据规模 , 管理 人 员往往很难对数据进行及时 、 准确 的提取 和加工 , 从而也 就很 难帮助决策者做出快速而准确 的决策 ,有效 的实现对物 流过 程的控制 , 降低整个物流运作过程 的成本 。 因此 , 如何采用 一 种新 的技术来帮助决策者分析 和处理物流 数据 ,从而 为物流 决策提供科学 、 准确的预测和决策信息 , 越来 越成为企业关 注
的东西 。
() 3 在一些 应用 中( 如商业投 资等 ) 由于 数据变 化迅速 , ,
因 此 要 求 数 据 挖 掘 能 快 速 做 出 相 应 反 应 以 随 时 提 供 决 策 支
持。
分析历史数据和 当前数据 , 并做出归纳性 的推理 , 中挖 掘出 从 潜在的模式 , 而预测 客户的行为 、 从 帮助企业 的决策者调 整市 场策略 、 减少风险 、 做出正确 的决策 l f l 。因此 , 现代物流决 策 在 过程 中, 数据挖掘技术 能够提供越来越强 大的支持功能 。
P n — i EI Yi g me
( ia V ct n oee Wehi  ̄ 2 、 hn) Weh i o ao a C l g, ia 2 b sso n l zn h h o y p e e s a d k y tc o o y o a a mi i g t e p p r a a y e h o e o a a mi — sr c : h a i n a a y i g t e t e r , r s n e e hn l g fd t n n , h a e l z st e r l fd t n c n

物流中的数据挖掘应用

物流中的数据挖掘应用

物流中的数据挖掘应用随着全球经济的快速增长,物流行业变得越来越重要。

在这个复杂的领域,数据挖掘技术正发挥着关键作用。

本文将探讨物流中的数据挖掘应用,以及这些应用如何提高效率、减少成本和增加可持续性。

一、数据采集和整合物流业务产生大量的数据,包括订单信息、库存数据、运输跟踪、交付记录等等。

数据挖掘首先需要有效地收集和整合这些数据。

传感器、RFID技术、条形码扫描仪和物联网设备等技术已经成为数据采集的关键工具。

这些数据被存储在数据库中,为后续的数据挖掘工作提供了基础。

二、需求预测和库存优化数据挖掘可以分析历史销售数据,识别季节性趋势和市场需求的波动。

基于这些分析结果,物流公司可以更准确地预测未来的需求,从而优化库存管理。

这有助于减少库存成本,并确保产品供应的稳定性。

三、路线优化和货物跟踪数据挖掘还可以用于优化货物的运输路线。

通过分析交通状况、天气预报和其他相关数据,物流公司可以选择最佳的送货路线,减少运输时间和燃料消耗。

此外,数据挖掘还可以用于货物跟踪,确保货物的实时可见性,提高客户满意度。

四、异常检测和风险管理在物流过程中,可能会出现各种异常情况,如交通事故、天气突变、货物损坏等。

数据挖掘可以帮助物流公司及时识别这些异常情况,并采取相应措施来降低风险。

这有助于提高货物的安全性和可靠性。

五、客户分析和定制服务通过分析客户的购买行为和偏好,物流公司可以为客户提供个性化的服务。

数据挖掘可以帮助公司了解客户的需求,从而提供定制的物流解决方案。

这不仅提高了客户忠诚度,还增加了销售额。

六、可持续性和环保数据挖掘也可以用于提高物流业的可持续性。

通过优化运输路线和减少空运需求,物流公司可以降低碳排放并降低对环境的影响。

这符合现代社会对可持续性的迫切需求。

七、结语数据挖掘技术在物流中的应用为物流公司提供了巨大的机会,以提高效率、减少成本、提高客户满意度和推动可持续性。

通过数据挖掘,物流业不仅可以更好地满足市场需求,还可以在竞争激烈的市场中脱颖而出。

数据挖掘技术在物流管理中的应用

数据挖掘技术在物流管理中的应用

数据挖掘技术在物流管理中的应用随着互联网的不断发展和技术的不断进步,物流行业已经从传统的面对面交易、人工运输,转变为高度数字化、智能化的管理和运营模式。

数据挖掘技术的广泛使用和应用,使得物流企业在管理和运营方面更加高效和准确。

本文将探讨数据挖掘技术在物流管理中的应用。

一、物流管理中的数据挖掘技术数据挖掘技术是一种从大量数据中自动发现信息、模式和知识的过程。

物流行业是一个信息量大、复杂度高的行业,企业需要采集和管理大量的信息,才能保证物流运营的高效和顺畅。

数据挖掘技术可以快速、准确地从大量物流数据中提取有价值的信息和模式,帮助物流企业更好地管理和运营。

二、物流大数据分析物流大数据分析是数据挖掘技术在物流行业中的具体应用。

物流企业需要处理大量的数据,包括货运量、运输路线、交通拥堵情况、天气情况等等,这些数据的深入分析可以帮助企业更好地预测市场需求、优化运输方案、降低物流成本。

例如,通过对货运量的分析,物流企业可以根据市场需求调整物流运营计划,以提高企业的利润率。

三、智能物流配送系统智能物流配送系统是将数据挖掘技术应用于物流运营和配送流程中的一种方式。

这种系统可以自动分析和选定最佳的运输路径、避免拥堵路段、优化运输效率等等,使得物流配送更加高效和准确。

通过该系统,物流企业可以分析出影响货物到达时间的各种因素,并提前作出相应的调整,从而加快货物的到达速度,提高企业的服务质量。

四、物流仓储优化物流仓储优化是指利用数据挖掘技术对物流仓储进行全面的分析和优化,以提高物流仓储的利用率和效率。

通过该技术,物流企业可以分析出其物流仓储的瓶颈和短板,并提出相应的改进方案。

例如,使用预测模型预测不同季节的需求,并相应地提出最优的仓储布局和货架设计方案,从而最大化利用物流仓库的空间。

五、物流安全风险预测物流安全风险预测是一种利用数据挖掘技术预测物流安全风险的方法。

通过对物流交通和货运数据进行分析,物流企业可以预测不良天气、路况、交通事故等事件的发生概率,并采取相应的措施进行风险防控。

基于互联网的物流数据挖掘及应用研究

基于互联网的物流数据挖掘及应用研究

基于互联网的物流数据挖掘及应用研究随着互联网的不断发展,物流行业也在不断地进行数字化和智能化的优化升级,这其中最重要的一点就是依靠互联网技术对物流数据进行挖掘和应用。

因此在这篇文章中,我们将探讨如何基于互联网进行物流数据的挖掘及其实际应用。

1. 物流大数据的意义物流大数据可以简单地解释为物流业内的一系列海量的数据,这些数据来源于物流行业内的各种活动,比如物流运输、仓储管理、订单管理、快递配送等。

这些数据的质量、收集方式、及其分析能力对物流管理和企业决策具有重要意义,因为它们可以帮助人们更好地了解物流活动的情况,其他方面的应用也逐渐开展起来。

在实际应用中,物流大数据可以产生以下三个方面的应用价值:①帮助企业优化物流供应链管理和生产流程;②为物流运输和仓储提供科学预测和安全保险;③促进快递配送及时高效、更加智能化。

2. 物流大数据的收集和挖掘物流大数据的收集和挖掘需要依靠先进的物流信息化管理平台,它包括计算机硬件和网络设备、物流系统软件、标准化数据规范、数据存储/分析/挖掘等技术,也包括大量数据源、媒介、标准和协议。

需要注意的是,物流业内的数据汇集过程非常复杂,往往需要针对具体的应用场景、数据关系关键点、数据粒度等进行细分,以建立相应的数据挖掘模型和算法。

①数据预处理:数据预处理包括数据清洗、数据归一化、数据格式标准化,这些工作可以将原始数据进行预处理以减少计算量并提高计算效率;②数据抽取和转换:根据数据源的不同,需要根据具体情况进行数据抽取、转换和加载,其中转换过程尤其重要,可以针对性地改变数据的格式和结构;③数据挖掘建模:在数据获取和处理后,这里就需要评估数据上可能实现哪些挖掘目标,例如:物流路线优化、配送效率分析、货物运输网络模型等。

随后,针对具体的挖掘目标,进行数据挖掘模型的选取和算法的研究、优化。

其中,针对物流数据的可视化呈现和数据分析技术也非常重要,通过可视化呈现,可以更加直观地展示数据挖掘结果和数据分析指标。

基于大数据的物流信息平台建设研究

基于大数据的物流信息平台建设研究

基于大数据的物流信息平台建设研究研究题目:基于大数据的物流信息平台建设研究摘要:随着电子商务的飞速发展,物流行业也呈现出快速增长的趋势。

然而,传统的物流管理系统已经无法满足日益增长的需求。

因此,本文提出了基于大数据的物流信息平台建设研究,旨在通过利用大数据技术,改进物流管理系统,提高物流效率和服务质量,促进物流行业的可持续发展。

1. 研究问题及背景1.1 研究问题传统的物流管理系统面临着大量的挑战,如信息不对称、信息孤岛、反应速度慢等问题。

因此,如何利用大数据技术来构建高效、智能的物流信息平台是一个重要的研究问题。

1.2 研究背景随着互联网技术的迅速发展和电商行业的火爆增长,物流行业正在经历着前所未有的变革。

而大数据技术的出现为物流行业带来了巨大的机遇,可以通过分析海量的数据,实现实时监控、智能规划、优化资源配置等目标,从而提高物流效率和服务质量。

2. 研究方案方法2.1 数据收集通过与物流公司合作,获取实时的物流数据,包括订单信息、货运信息、配送信息等。

同时,还需要收集其他相关的数据,如交通信息、天气信息等。

2.2 数据预处理对收集到的数据进行清洗和整理,去除重复、缺失、错误的数据,并进行合理的格式化和标准化处理,为后续的分析和建模工作做好准备。

2.3 数据分析与建模利用数据挖掘和机器学习等技术,对物流数据进行分析和建模,挖掘数据中的有用信息,并构建物流信息处理模型。

可以利用聚类分析、关联规则挖掘、预测模型等方法来实现。

2.4 平台建设根据数据分析的结果,设计和开发物流信息平台,实现物流信息的实时监控、智能规划、资源优化等功能。

同时,还需要考虑平台的扩展性、可靠性和安全性等方面的要求。

3. 数据分析和结果呈现3.1 数据分析通过对物流数据的分析,可以获得物流运营过程中的关键指标,如订单处理时间、货运时效、配送效率等。

同时,还可以识别出影响物流效率和服务质量的主要因素,并提出相应的改进措施。

3.2 结果呈现将数据分析的结果以可视化的方式进行呈现,如柱状图、折线图、散点图等,以便更好地理解和展示物流数据的特征和规律。

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信息技术摘要:随着现代科学技术尤其是因特网的发展,人类积累的数据量正以前所未有的速度增长。

物流业和其他行业一样,信息化的物流网络体系产生巨大的数据流,如何准确、及时的收集和分析这些信息就成为一个难题。

而数据挖掘技术通过去伪存真、去粗存精、由此及彼、由表及里从海量的信息中挖掘出有效的准确的信息,从而帮助企业迅速的做出决策,制定科学的物流管理方案,提高运作效率,降低运作成本,取得良好的效益。

关键词:数据挖掘物流管理信息系统0引言现代物流系统是一个复杂的系统,包括运输、仓储、配送、搬运、包装和物流再加工等诸多环节,信息流量十分巨大。

巨大的数据流,使得企业很难对这些数据进行准确、高效的收集和及时处理,因此决策者也就很难做出快速、准确地决策,实现对物流过程的控制,降低整个过程的物流成本。

随着知识经济和现代信息技术的迅猛发展,信息技术特别是网络技术的发展,为物流发展提供了强有力的支撑。

物流管理信息系统是企业信息系统和企业信息化的基础,能够利用信息技术对物流中的各种信息进行实时、集中、统一管理。

1数据挖掘技术1.1数据挖掘数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

它从已知数据集合中发现各种模型、概要和导出值。

数据挖掘不是统计学、机器学习以及其他方法和工具的随意应用,它不是在分析技术空间里面乱闯,而是一个精心策划和深思熟虑过的,决定什么才是最有用的、最有前景的和最有启迪作用的一个过程,是知识发现的关键步骤。

数据挖掘的对象根据信息存储格式分类有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。

数据挖掘的主要技术有集合论法、决策树法、遗传算法、神经网络方法等。

集合论法又分为粗(糙)集理论方法、概念树方法、覆盖正例排斥反例方法等。

决策树法又分为ID3算法、CLS算法、IBLE算法等。

遗传算法又分为分布并行遗传算法、进化算法等。

1.2数据挖掘的流程1.2.1确定业务对象清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。

挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的。

1.2.2数据准备①数据的选择:搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。

②数据的预处理:研究数据的质量,为进一步的分析作准备,并确定将要进行的挖掘操作的类型。

③数据转换:讲数据转换成一个分析模型。

这个分析模型是针对挖掘算法建立的,建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。

1.2.3数据挖掘对所得到的经过转换的数据进行挖掘,除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成。

1.2.4结果分析解释并评估结果。

其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术。

1.2.5将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

2数据挖掘在物流信息系统中的应用随着集成化物流管理信息系统的建立,以及网络技术、EDI、人工智能、条形码与POS等各种先进技术的应用,物流信息的商品化、物流信息收集的数据库化和代码、物流信息处理的电子化和计算机化,把挖掘到的规则与物流管理各方面有机地结合,就能极大地提高企业的竞争力。

物流决策系统是一种结合了数据挖掘技术和人工智能的新型经营决策系统,主要通过人工智能对原料采购、加工生产、分销配送到商品销售的各个环节的大量信息进行采集,并利用数据仓库和数据挖掘技术对其进行分析处理,并据此确定相应的经营策略。

2.1数据仓库的建立数据仓库作为数据挖掘的基础,不同于传统的联机事务处理系统,它具有面向主题的、集成的、不可更新以及随时间变化的特性。

各个联机事务处理系统作为数据仓库的原始数据源,以文件方式提供企业在日常活动中收集的包括定货单、存货单、应付账、交易条款、客户情况等在内的大量数据资料和报表,同时还有大量的外部信息等数据。

数据仓库通过ETL过程(抽取、转换和加载)处理这些接口文件,并且按不同的主题域组织、存储和管理这些客户数据。

通过数据仓库接口,对数据仓库中的数据进行联机分析和数据挖掘。

在建立完成企业级的信息数据仓库之后,可以基于这个数据仓库平台进行数据挖掘工作。

2.2基于数据挖掘的物流信息系统的体系结构基于数据挖掘的物流信息的体系结构主要由以下几部分组成:2.2.1物流信息收集与处理:记录物流管理活动中的各类信息,对物流活动的各种信息进行采集、处理、传输,并按照统一的格式存入到数据仓库。

2.2.2数据挖掘的物流信息管理系统:把收集得到的数据汇总到数据仓库,再根据数据挖掘送来的数据,为管理决策人员提供最新的和最有价值的信息或知识,帮助其快速、正确地做出决策。

2.2.3数据挖掘:根据决策者提出的问题特点,确定挖掘的任务或目的,对数据仓库中的相关数据进行精简和预处理,再从精简后的数据中挖掘出新的、有效的新知识,提供给数据挖掘的物流信息管理系统,由它给决策者提供有效的知识。

2.2.4知识库:包括基于部门的数据仓库的组成结构、隶属函数等知识。

2.2.5开发人员和专家接口:开发人员和专家通过这个接口对知识库中的知识进行定义和维护。

2.3基于数据挖掘的物流信息系统的的功能模块数据挖掘物流信息的体系结构主要由以下几部分组成:2.3.1采购进货管理系统采购进货管理系统是数据挖掘物流信息体系的重要组成部分,是物流管理的起始阶段,包括向厂商发出订购信息、接收厂商的发货、采购决策、存货控制、采购价格管理等信息管理子系统。

在对采购进货管理系统进行数据挖掘时应主要采用基本统计分析方法,依据现有样本的数量接受厂商的发货,依据样本价格估计总体价格。

2.3.2销货出货管理系统销货出货管理系统主要负责对客户的需求类型及爱好进行收集、整理,记录好客户的购买情况以及各种类型的销售情况,确定好合理的销售价格,处理好应收货款及退款等。

回归分析在销货出货管理系统中应用的最为广泛,分析客户的需求及爱好,根据客户的购买情况确立销货出货与收货款及退款的关系,确立回归方程,利用回归方程对相关内容进行分析。

2.3.3库存储位管理系统库存储位管理系统包括储存货管理、进货订货管理等功能子系统,根据货存情况及时作出决策,保证货品的供应量以及流通加工的顺利进行。

2.3.4财务管理系统财务管理系统主要功能是对采货、进货以及销售管理所形成的应付、应收账进行会计操作,对整个物流中心的资金进行平衡、测算和分析,编制财务报表,做好银行转账工作,保证资金周转以及整个物流管理顺利进行。

2.3.5运输配送管理系统运输配送管理系统主要包括出货配送管理、运输调度计划、分配计划等功能子系统。

2.3.6物流分析系统其主要功能是应用相关技术对整个物流运作模式进行分析,完善物流运输方案。

2.3.7物流决策支持系统物流决策支持系统的功能主要是在深入了解内部各系统业务信息和外部信息的基础上编制各种报告,提供分析图表。

通过建立决策支持系统,及时地了解和掌握商流、物流、资金流和信息流所产生的信息,综合运用数据挖掘工具对历史数据从多角度、多方位进行分析,实现对物流中心的资源的综合管理。

基于数据挖掘的物流信息系统研究高晓婷(苏州大学计算机科学与技术学院)249摘要:本文对正定城安全高空微光监测系统进行了简单介绍。

关键词:城市安全高空监测系统改革开放以来,随着十一五、十二五计划的实施,城市化进程的突飞猛进,城市基础设施、通讯、环境、社会稳定、灾害防控以及恐怖事件,火灾等任何一个方面出现问题,都会威胁到城市公共安全。

2001年美国纽约世贸中心事件、2003年中国SARS问题使城市安全问题上升为国家安全问题。

没有安全保障的城市无法带动国家综合实力的提升。

1正定历史正定是一座具有悠久历史的文化古城,史称北方三雄镇之一。

现存有11个朝代的古建筑遗存,国家级文物保护单位12处,市、县级保护单位26处。

素有“九楼四塔八大寺,二十四座金牌坊”之美称。

近年来先后建成了板材、油漆、服装、食品、蔬菜等各类市场60个。

年交易额逾百亿。

正定乒乓球训练基地更被称为“国家乒乓球队的福地”。

2政府规划2.1在石家庄机场(正定机场)周边30平方公里区域内,将规划建设“石家庄空港工业园”,打造由“一港”(华北国际枢纽型航空港)、“三中心”(空港都会CBD、空港行政中心、文化创意交流中心)、“五大产业区”(空港配套型商务商贸服务产业区、空港高端服务产业区、华北国际物流产业区、总部经济区、临空港高新技术产业区)构成的临空型产业体系。

根据规划,机场周边1公里范围内,将建设空港区,布局机场设施机构及空港运营相关行业;1-5公里范围,建设紧邻空港区,布局商贸服务业、现代物流业、仓储加工业、文化创业产业、旅游休闲产业;5-10公里范围,建设空港相邻区,重点布局高端生物医药制造业、外向型食品制造业、高档纺织服装制造业以及电子信息制造等知识密集型、高附加值出口型产业;10-15公里范围内,建设外围辐射区,重点布局与空港相邻区配套的产业。

有关部门将力争经过3-5年的努力,把空港工业园建设成为全省科学发展的实验区、对外开放的示范区和经济增长的带动区。

2.2石家庄市新区选择在滹沱河北岸,正定古城东侧地区,面积约135平方公里。

新区规划以安排总部经济、创新产业、现代物流、行政中心、职业教育等功能,构建科技新城;以生态为保障,建设一流的生活配套设施、商业服务设施、休闲游憩设施,构建宜居活力之城;以文化传承为内涵,通过主题公园、特色节点、亲水平台、濒水岸线等景观建设,提升城市品位,构建古新辉映、城河交融的文化新城。

新区建成后,滹沱河将成为城市的内河,它将为城市带来水的灵气,同时也形成了良好的小气候,与我们建设宜居城市的目标相契合。

同时,与滹沱河交相辉映的正定古城,为城市新区注入厚实、丰富的历史文化底蕴,随着正定古城整体风貌恢复工程的启动,古城魅力将得到充分展现。

省会已经启动滨河新区概念规划,围绕提升石家庄的战略地位和核心竞争力,重点研究城市“北跨”的动力,围绕新区和老城的错位发展关系,重点研究新区的功能定位,重点研究新区的功能定位、发展规模以及与老城之间的交通联系。

确定新区总体布局、空间形态、中心体系、主导产业、道路交通、基础设施以及绿化和景观特色。

由此可见,正定的重要性就不言而喻了,那么它的城市安全更显重要。

我所研发的城市安全高空微光监测系统对于正定未来的发展将起到举足轻重的作用。

所谓微光即Micron Optics(微光光学,简称MOI)应用于光纤传感和光通信系统,提供高精度,高分辨率,高传输性能和动态范围的可调光技术方面。

高空微光监测系统将用于航空,防火监控,交通和安防以及人民防空等。

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