数据挖掘物流论文范文-试谈现代物流管理中的数据挖掘技术word版下载

1、数据挖掘物流论文范文:试谈现代物流管理中的数据挖掘技术word版下载导读：本论文是一篇关于现代物流管理中的数据挖掘技术的优秀论文 范文,对正在写有关于数据挖掘论文的写作者有一定的参考和指导作 用，论文片段：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：需求预测理由、物流决策理由以及 逆向物流等理由。关键词：物流管理；物流决策；数据挖掘；需求预测1006-8937 (2011) 14-0084-01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

2、验证己知的规律性，并进 一步将其模型化的先进有效的策略。1数据挖掘的过程及策略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。12数据挖掘常用策略利用数据挖掘进行数据分析常用的策略主要有分类、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

3、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。应用层则属于制约层，负责与用户的接口及数据挖掘的制 约。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理由。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

4、虑数据库更新的理由 以及数据挖掘系统与物流其他系统的集成理由。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策略会对模型的准确度和生 成速度产生很大影响。数据挖掘中的数据质量。面向事务而产生的 数据在质量、完整性和一致性上都存在着很多理由，这就使得数据挖 掘应用专家很难集中精神去建立模型，而是投入太多的精力和时间 去解决数据的抽取、净化和处理。预测未来的发展趋势，从而确定物 流企业的牛产规模和经营方式，帮助其在激烈的市场竞争中分析规 律，做出正确的决策。2.3逆向物流零售业逆向物流具有流动对象数量大、种类多及物流业务频繁 等特

5、点。排除了零售商自身业务活动的干扰，在顾客足够理性的前提 下，影响产品质量的因素只剩下个，即供应商。对某种商品供货质 量进行的统计分析就成为单因素分析。对于逆向物流理由，常使用单 因素条件下的方羌分析、基于成对数据的t检验、单个总体t检验等 來进行数据挖掘。3结语现代物流新理念依次是反应快速化、服务系列化、作业规范化、 目标系统化、手段现代化、组织网络化、经营市场化。充分合理的利 用数据挖掘技术，可以进行市场预测和分析，这必将为正确的物流管 理决策奠定坚实的基础。数据挖掘研究对于物流企业适应未来物流竞 争环境具有重要的作用，利用数据挖掘技术及其各种工具进行物流 决策己经成为可能，并将在具体运用中有效地支持物流决策系统。参考文献:1 刘中基于数据挖掘技术在物流决策系统中的应用j电 脑开发与应用,2006, (2):51-52.2 于宝琴现代物流管理中的数据挖掘j无锡商业职业技 术学院学报,2003, (