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摘要：本文在對數(shù)據(jù)挖掘的概念概述的基礎(chǔ)上，著重介紹了數(shù)據(jù)挖掘在物流業(yè)中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；物流業(yè)；信息系統(tǒng)

Abstract:Basedontheconceptoutlinedonthebasisofdatamining,thisarticleemphaticallyintroduceditsapplicationinlogisticsindustry.

Keywords:datamining;logisticsindustry;informationsystem

一、數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘，是指從大量的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。它是數(shù)據(jù)庫研究中的一個(gè)新領(lǐng)域，融合了數(shù)據(jù)庫、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)，把人們對數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)，提供決策支持的層級(jí)。

從商業(yè)角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種商業(yè)信息處理技術(shù)，特點(diǎn)是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析等，從中提取可用于輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從大量數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)隱藏于其后的規(guī)律或數(shù)據(jù)間的關(guān)系，從而服務(wù)于決策。數(shù)據(jù)挖掘一般有以下幾類任務(wù)：

1、分類。分類分析就是通過分析樣本數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述，或挖掘出分類規(guī)則，然后用這個(gè)分類規(guī)則對其他記錄進(jìn)行分類。

2、聚類。聚類是把一組個(gè)體按照相似性歸成若干類別，即“物以類聚”。聚類將沒有分類的記錄，在不知道應(yīng)分成幾類的情況下，按照數(shù)據(jù)內(nèi)在的差異性，合理地劃分成幾類，并確定每個(gè)記錄所屬類別。

3、關(guān)聯(lián)分析。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。

4、預(yù)測。預(yù)測是根據(jù)對象屬性之過去觀察值來預(yù)測該屬性未來之值。數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息。

5、偏差檢測。數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，稱之為偏差。偏差包括很多潛在的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例等。

二、數(shù)據(jù)挖掘在物流業(yè)中的應(yīng)用

現(xiàn)代物流系統(tǒng)是一個(gè)龐大復(fù)雜的系統(tǒng)，特別是全程物流，包括運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、配送、搬運(yùn)、包裝和再加工等環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)信息流量十分巨大，使企業(yè)很難對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確的處理。為了幫助決策者快速、準(zhǔn)確地做出決策，提高企業(yè)的運(yùn)作效率，降低物流成本、增加收益，就需要一種新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)來處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能幫助企業(yè)在物流信息系統(tǒng)管理中，及時(shí)、準(zhǔn)確地收集和分析各種信息，對客戶的行為及市場趨勢進(jìn)行有效的分析，了解不同客戶的愛好，從而為客戶提供有針對性的產(chǎn)品和服務(wù)，提高各類客戶對企業(yè)和產(chǎn)品的滿意度。

物流決策系統(tǒng)是一種結(jié)合了數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的新型經(jīng)營決策系統(tǒng)，主要通過人工智能對原料采購、加工生產(chǎn)、分銷配送到商品銷售的各個(gè)環(huán)節(jié)的信息進(jìn)行采集，并利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ溥M(jìn)行分析處理，確定相應(yīng)的經(jīng)營策略。

數(shù)據(jù)倉庫作為數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，它具有面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的特性。各個(gè)聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)倉庫的原始數(shù)據(jù)源，以文件方式提供企業(yè)在日常活動(dòng)中收集的數(shù)據(jù)資料和報(bào)表，同時(shí)還有大量的外部信息等數(shù)據(jù)。基于數(shù)據(jù)挖掘的物流信息的體系結(jié)構(gòu)主要由以下幾部分組成：

1、采購進(jìn)貨管理系統(tǒng)。主要功能是面對供貨商的作業(yè)，包括向廠商發(fā)出訂購信息或接收廠商的出貨信息、采購決策、存貨控制、采購價(jià)格管理等信息管理子系統(tǒng)。

2、銷貨出貨管理系統(tǒng)。其功能是收集客戶需求信息、記錄客戶購買信息、管理銷售價(jià)格、處理應(yīng)收貨款及退款等。

3、庫存儲(chǔ)位管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括儲(chǔ)存管理、進(jìn)出貨管理、機(jī)械設(shè)備管理、流通加工等功能子系統(tǒng)，負(fù)責(zé)相關(guān)信息的處理。

4、財(cái)務(wù)管理和結(jié)算系統(tǒng)。財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)主要功能是對銷售管理系統(tǒng)和采購系統(tǒng)所形成的應(yīng)付、應(yīng)收帳進(jìn)行會(huì)計(jì)操作，同時(shí)對物流中心的整個(gè)業(yè)務(wù)與資金進(jìn)行平衡、測算和分析，編制財(cái)務(wù)報(bào)表，并與銀行進(jìn)行轉(zhuǎn)帳。結(jié)算系統(tǒng)主要功能是利用現(xiàn)有的業(yè)務(wù)信息管理系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)處理能力，自動(dòng)為客戶提供各類業(yè)務(wù)費(fèi)用信息，為廣大物流企業(yè)的自動(dòng)結(jié)算提供一套完整的解決方案。

5、運(yùn)輸配送管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括出貨配送管理、運(yùn)輸調(diào)度計(jì)劃、分配計(jì)劃等功能子系統(tǒng)。

6、物流分析系統(tǒng)。其主要功能是應(yīng)用GIS技術(shù)與運(yùn)籌決策模型，完善物流分析技術(shù)。

7、物流決策支持系統(tǒng)。此系統(tǒng)的功能獲取內(nèi)部各系統(tǒng)業(yè)務(wù)信息，取得外部信息，并結(jié)合內(nèi)部和外部信息編制各種報(bào)告，提供分析圖表。通過建立決策支持系統(tǒng)，及時(shí)地掌握商流、物流、資金流和信息流所產(chǎn)生的信息并加以利用，在數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、運(yùn)籌學(xué)模型的基礎(chǔ)上，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度、立體的分析，實(shí)現(xiàn)對物流中心的資源的綜合管理，為決策提供科學(xué)決策的依據(jù)。

隨著物流信息化水平的提高，物流戰(zhàn)略已從內(nèi)部一體化向外部一體化轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)挖掘有效地促進(jìn)企業(yè)的業(yè)務(wù)處理過程重組，改善并強(qiáng)化對客戶的服務(wù)，強(qiáng)化企業(yè)的資產(chǎn)，負(fù)債管理，促進(jìn)市場優(yōu)化，加速資金周轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模優(yōu)化，有效地提高企業(yè)的競爭力。

參考文獻(xiàn)：

[1]JiaweiHan著,范明,孟小峰等譯:數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2001.