郵政業(yè)務量收系統(tǒng)與數據挖掘技術.pdf

1、隨著郵政綜合網中心局生產作業(yè)、電子化支局、郵運指揮調度、速遞跟蹤查詢、郵資票品管理、電子匯兌、郵政儲蓄等業(yè)務系統(tǒng)的陸續(xù)上線運行和全國郵政信息化水平的日益提高，如何充分利用各系統(tǒng)中的業(yè)務數據進行全面、深入的經營分析、提高經營管理水平的問題日顯突出和急迫。 針對這一狀況，郵政企業(yè)通過建設郵政業(yè)務量收管理系統(tǒng)實現全部業(yè)務量收信息的自動采集、稽核、匯總、上報、入帳、分析與預警，使用數據挖掘技術從海量的數據中抽取有價值的信息，幫助經營決策

2、者尋找數據間潛在的關聯(lián)，發(fā)現被忽略的要素，這些信息對預測趨勢和決策是十分有用的。數據挖掘是一種決策支持的過程，主要基于人工智能、機器學習、統(tǒng)計學和數據庫技術等多種技術，能高度自動地分析企業(yè)原有的數據，進行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調整市場策略，從而減少風險，輔助做出正確的決策。 本文重點對業(yè)務量收管理系統(tǒng)的系統(tǒng)架構、數據處理等功能進行描述，并結合目前郵政業(yè)務的現狀對數據挖掘技術在量收系統(tǒng)中的