2022年数据挖掘在物流管理中的应用 .pdf
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1、数据挖掘在物流管理中的应用邓志龙(陕西西安陕西青年职业学院 710068 )【内容摘要 】对于物流管理中的海量数据,如何及时、准确,收集和分析各种信息与数据,提高物流企业管理水平和效益,成为物流发展的难题。而通过建立数据仓库,利用 数据关联及 Q型系统聚类分析法,搭建MIS 系统模型,最终让决策者在物流管理方面,提出适合企业需要及经济发展的决策,成为解决此问题的方法。【Abstract】 For the logistics management in large amounts of data, how to timely, accurate, collect and analyze info
2、rmation and data, improve the logistics management level and efficiency, the development of a logistics problem. Through the establishment of a data warehouse, using the data connection and a Q-cluster analysis method, to build MIS system model, the ultimate decision makers in logistics management,
3、raised the need for enterprise and economic development decision-making, the solution to this problem.【关键词 】数据挖掘物流管理信息系统决策【Key】 words data mining logistics management information system decision-making 现代物流是一个庞大复杂的系统,包括运输、仓储、配送、搬运、包装和物流再加工等诸多环节, 每个环节信息流量十分巨大。对这些数据要进行及时、准确的处理,显然企业通过普通的数据库技术很难做到。而数据挖掘
4、(Data Mining)技术能帮助企业在物流信息系统管理中,及时、准确地收集和分析各种信息,对客户的行为及市场趋势进行有效的分析,了解不同客户的爱好,从而为客户提供有针对性的产品和服务,提高各类客户对企业和产品的满意度。 决策者快速、 准确地做出决策,提高企业的运作效率,降低物流成本、 增加收益。数据挖掘过程就是采用统计、数学和可视化技术,从大量的数据库中识别出有效的、新颖的、潜在的、有用的信息,以及最终挖掘出可理解模式的高级处理过程。具体步骤如下:一建立物流管理数据仓库首先应将物流诸多环节的海量数据,建立分类、汇总、统计,建立数据仓库(Data Warehouse) 。 数 据 仓 库 之
5、 父Bill Inmon在1991年 出 版 的 “ Building the Data Warehouse ”一书中所提出的定义被广泛接受数据仓库( Data Warehouse)是一个 面 向 主 题 的 ( Subject Oriented)、 集 成 的 ( Integrated)、 相 对 稳 定 的( Non-Volatile) 、反映历史变化(Time Variant)的 数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。物流管理的数据仓库建设,是以现有物流管理系统和大量物流数据的积累为基础。它不是静态的概念,只有把信息及时交给需要这些信息的使用者,供
6、他们做出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的物流管理决策人员,是数据仓库的根本任务。因此,从物流管理的角度看,数据仓库建设是一个工程,是一个过程。数据 仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题,其主要特征就是面向主题、集成性、稳定性和时变性。数据仓库是一个过程而不是一个项目,它是一个信息提供平台,在业务处理名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共
7、 4 页 - - - - - - - - - 系统获得数据。主要以星型模型和雪花模型进行数据组织,并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。可见 ,数据仓库为企业带来了一些“以数据为基础的知识”,它们主要应用于对市场战略的评价,和为企业发现新的市场商机,同时,也用来控制库存、检查生产方法和定义客户群。基于此,必须将物流管理中的海量数据利用数据库进行整理汇总,为往后的使用奠定科学化的发展基础。二利 用数据关联 及 Q型系统聚类分析法,搭建 MIS 系统模型Q型系统聚类分析法(以距离作为聚类统计量)是聚类分析中用的最多的一种,对样本进行聚类,有最长距离法、最短距离法等,经过多次试算,用WARD
8、法聚类得出的结果最为清晰,可分为五类:第一类:粤高速A、五洲交通、重庆路桥、芜湖港、皖通高速、山东高速、天津港、福建高速、 S东北高、 S 楚高速、华北高速、湖南投资、深圳机场、大秦铁路、盐田港、S 中北、锦州港、 S延边路、强生控股、中海海盛、S粤富华、 S 北海港、宁波海运、S*ST 天海。第二类:海南航空、巴士股份、中信海直、海南高速、亚通股份、捷利股份、中国国航、 S 南航、交运股份、中储股份、漳州发展、重庆港九、S 川路桥、白云机场、深高速、宁沪高速、海越股份、上海航运。第三类:上港集团、大众交通、上海机场、招商地产、厦门空港、厦门港务、外运发展、营口港、中海发展、中运航空、深赤湾A
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