数据挖掘在物流管理中的作用及应用

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1、数据挖掘在物流管理中的作用及应用【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】Forthelogisticsmanagementinlargeamountsofdata,howtotimely,accurate,collectandanalyzeinformationanddata,improvethelogistic

2、smanagementlevelandefficiency,thedevelopmentofalogisticsproblem.Throughtheestablishmentofadatawarehouse,usingthedataconnectionandaQ-clusteranalysismethod,tobuildMISsystemmodel,theultimatedecisionmakersinlogisticsmanagement,raisedtheneedforenterpriseandeconomicdevelopmentdecision-making,the

3、solutiontothisproblem.【关键词】数据挖掘物流管理信息系统决策【Key】wordsdatamininglogisticsmanagementinformationsystemdecision-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（DataMining）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

4、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（DataWarehouse）。数据仓库之父BillInmon在1991年出版的“BuildingtheDataWarehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（DataWarehouse）是

5、一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策(DecisionMakingSupport)。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

6、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

7、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