數(shù)據(jù)挖掘在物流領域中的應用.pdf

1、隨著信息技術的飛速發(fā)展，物流企業(yè)積累了大量的歷史數(shù)據(jù)，但由于缺乏有力的分析工具，使得重要的決策常常不是基于數(shù)據(jù)庫中豐富的數(shù)據(jù)，而是基于決策者的直覺，因此建立決策支持系統(tǒng)，提高決策者高效數(shù)據(jù)分析能力的研究就十分重要。數(shù)據(jù)挖掘技術是近幾年發(fā)展起來的數(shù)據(jù)組織和分析的新技術。如何將數(shù)據(jù)挖掘技術應用在物流領域正是本文研究的重點問題。 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫管理信息系統(tǒng)不能夠很好地利用、分析數(shù)據(jù)庫中積累的大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫技術可以很好地解決

2、這一問題。 本文首先對數(shù)據(jù)挖掘技術做了簡要介紹，探討了數(shù)據(jù)挖掘技術的概念以及數(shù)據(jù)挖掘常用技術、數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)知識的分類、數(shù)據(jù)挖掘流程和數(shù)據(jù)挖掘工具等，介紹了數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理、統(tǒng)計學之間的關系，詳細論述了數(shù)據(jù)挖掘如何具體處理數(shù)據(jù)。 其次重點討論了物流領域實施數(shù)據(jù)挖掘項目的應用步驟，分析了數(shù)據(jù)挖掘技術在物流領域的應用形式，物流業(yè)實施數(shù)據(jù)挖掘項目應該注意的問題。 最后，結合實際工作介紹了一種數(shù)據(jù)挖掘模型在

3、物流領域的具體應用。這個模型在分析物流行業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)庫的基礎上，用星型架構的方式建模，構造出一個數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型；然后從企業(yè)業(yè)務數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)，經(jīng)過轉換等處理，把“有價值的、干凈”的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中，完成數(shù)據(jù)倉庫的構建。它參照CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘過程，通過收集企業(yè)內部屬性等數(shù)據(jù)；然后采用主成分分析法預處理這些數(shù)據(jù)，以降低數(shù)據(jù)之間的相關性和減少變量個數(shù)：接著采用決策樹方法建模，在建模過程中由系統(tǒng)自動剔除異常點，改善數(shù)據(jù)質量，最終