数据挖掘技术在果蔬配送中的应用.cajnew

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1、2013年第12期物流工程与管理物流技术第35卷总第234期LOGISTICSENGINEERINGANDMANAGEMENTdoi:10.3969/j.issn.1674-4993.2013.12.025数据挖掘技术在果蔬配送中的应用□李晓琳，王晓耘（杭州电子科技大学，浙江杭州310018）【摘要】近几年来，数据量的剧增让越来越多的企业认识到了大数据在未来发展和竞争中的重要性，也使得透过凌乱纷繁的数据对动态的客户需求进行分析的难度增加。考虑到果蔬物流配送的发展前景，文中在原有果蔬配送研究的基础上结合数据

2、挖掘技术发现隐藏在大数据背后的客户以往的需求趋势,并对其未来的需求趋势进行预测，进而保证企业在日趋激烈的商业环境下永续发展。【关键词】大数据；数据挖掘；用户需求；果蔬配送动态化【中图分类号】F306【文献标识码】B【文章编号】1674-4993（2013）12-0063-03ApplicationofDataMiningTechnologyintheFruitandVegetableDistribution□LIXiao-lin,WANGXiao-yun(HangzhouDianziUniversity,

3、Hangzhou310018,China)【Abstract】Inrecentyears,thedataexplosionmakesmoreandmoreenterprisesrecognizetheimportanceofdatainthefuturedevelopmentandcompetition,alsoincreasethedifficultyofdynamiccustomerdemandanalysisthroughthenumerousandcomplicateddata.Takingint

4、oaccountthedevelopmentprospectoffruitandvegetabledistribution,basedontheoriginalresearchoffruitandvegetabledistribution，weadoptdataminingtechniquestothediscoveryofthedemandtendencyhiddeninthedatabehindthecustomerbefore,andpredictthefuturetrendofdemand,soa

5、stoensurethesustainabledevelopmentofenterprisesintheincreasinglyfiercebusinessenvironment.【Keywords】bigdata;datamining;consumerdemand;dynamicfruitandvegetabledistribution1大数据生行为做出结果预测。目标是从大型数据库或数据仓库中抽随着网络和计算机技术以及电子商务等的发展，近几年取模式并将其转化为换为有用的信息,进而指导商业行为或大数据逐渐

6、成为流行词汇。对大数据的各种解释予以归纳，辅助科学研究。可将其定义为具有4V特点，无法通过目前主流软件工具，2.2数据挖掘的任务和功能在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理为帮助企业经数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知营决策的数据集合。4V是指Volume、Variety、Velocity、识,其功能可归结如下：Value。Volume指数据规模巨大，互联网、电信、金融、关联分析。关联分析是指如果两个或多个事物之间存在交通运输、医疗及其他行业每天都产生大量数据；Variety一定的关联,那

7、么其中一个事物就能通过其他事物进行预测，指类型和来源多，数据类型不只有结构化数据，更多是半结目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系。关联可分为简单构化和非结构化数据，数据来源除企业内部数据还有大量来关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库自企业外部的数据；Velocity指增长速度非常快；Value指中隐藏的关联网。价值巨大但是价值较稀疏，这就要企业针对自身需要对数据异常挖掘。数据库中的数据常有一些异常,异常挖掘就挖掘，找到决策所需信息，这也是对大数据进行收集的根本是发现数据对象集中明显不同于大

8、部分数据对象（具有相似目的。大数据价值并不在于其量大，而在于从凌乱纷繁的数性）的数据对象（称为异常对象）并对其进行分析。对这些据背后挖掘到对决策有用的信息。异常情况或者孤立点进行跟踪、分析，有时可以挽留即将流2数据挖掘的基本原理失的客户。2.1数据挖掘概述特异群组挖掘。对于一个其中大部分数据对象不具有相数据挖掘（dataminingDM）指针对要解决的问题，似性的数据集，如果有一组对象具有相似性或共同特征，则从大量、不完全、有