文档介绍：数据挖掘在物流管理系统中的应用
摘要
随着信息时代的到来，数据量越来越大，为了提高物流管理，有必要引入数 据挖掘技术，并使其在物流管理系统充分利用。数据挖掘是从大量数据中提取有 用的信息，它可以帮助物流业的市场预测和分析，为正确决策奠定g, DM）又称数据库中的知识发现，是目前人工智能 和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出 隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
2. 2. 2数据挖掘的使用
数据挖掘的分析方法有：
（1） 分类
例子:信用卡申请者，分类为高、中、低风险
注意：类的数量是一定的，预先定义好的
（2） 估计
例子：，估计一个家庭的孩子个数
，估计一个家庭的收入状况
（3） 预测
（4） 相关性分组或关联规则
例子：，经常购买B,即A => B（关联规则）
，隔一段时间，会购买B （序列分析）
（5） 聚类
例子：
，可能暗示着成员属于不同的亚文化群
（6）描述和可视化
2. 2. 3数据挖掘技术的主要方法
目前常用的数据挖掘技术，包括以下内容：
（1）决策树方法（2）神经网络方法（3）覆盖正例排斥反例方法（4）粗集方法
（5）概念树方法（6）遗传算法
2. 2. 4数据挖掘的流程
2. 1数据挖掘流程图
确定业务对象
数据挖掘的一个重要步骤是更清楚地定义业务问题，认识到数据挖掘的对 象。挖掘的最后结构是无法预测的，为了数据挖掘而数据挖掘，是比较盲目的, 是不会成功的。
数据准备
数据的选择
数据的预处理
数据的转换
数据挖掘
对所得到的而且的数据来进行挖掘，首先除了要选择合适的挖掘算法外，其 他的工作都能够自动地完成。
分析和同化
结果分析：解释并评估结果，其使用的分析方法一般是可视化技术。
知识的同化：将分析后得到的知识应用到信息系统的组织结构中去。
数据挖掘在CRM中的应用
从行业角度分析数据挖掘技术的应用
第三章物流信息系统
随着物流管理的供应链不断发展，物流信息类型的复杂，迫使企业要求物流 信息化，而盛行的计算机网络技术在物流信息化技术上给予支持。因此，在企业 物流信息系统的扎根，并为企业带来更高的效率。企业是基于以下背景开发物 流信息系统的，物流系统包括运输、储存保管、装卸搬运、流通加工、物流信息 系统等，物流信息系统是物流系统中最重要的方面，是一个高水平的活动，涉及 标准化、数字化及自动化等方面的问题。
3. 2物流信息系统
物流信息系统是指由人员、设备和程序组成的，为物流管理者执行计划、实 施、控制等职能提供信息的交互系统，它与物流作业系统一样都是物流系统的子 系统心。
3. 2.
物流信息(logistics information)是反映物流行为中各种活动内容的资料、 图像、数据、文件的总称。
物流信息的功能与作用：
物流信息的功能：市场交易活动的功能、业务控制功能、工作协调功能、支持物 流决策和战略定位功能
物流信息的作用：
系统工程：在不同的子系统中发挥桥梁和纽带作用
整体优化：有效的计划、协调和控制物流活动
管理和决策水平：位置决策、生产决策、库存决策、采购决策、运输配送决策
2. 2物流系统
物流系统是指由两个或两个以上的物流功能单元构成，以完成物流服务为目 的的有机集合体。
3. 2. 3物流信息系统的特征
a） 跨地域联接
b） 跨企业联接
c） 信息的实时传送和处理
3. 2. 4物流信息技术
物流信息技术是当代信息技术在物流各个作业步骤中的综合应用，是现代物 流区分传统物流的根本标志，亦是物流技术中发展最快的领域，尤其是计算机网 络技术的普遍应用使物流信息技术达到了较高的应用水准。
3. 3物流信息系统
3. 3. 1物流信息系统所涉及的问题
伴随着信息时代的到来，社会的各个行业领域都发生了巨大的变化。物流业 也在朝着信息化方向发展。随着信息技术的发展，企业间的竞争已突破了地域的 局限性。企业竞争优势的建立和保持务必以可靠高效的物流运作为保障，选择高 效的物流运作形式来增强竞争实力、提高经济效益。物流管理系统，为企业 提供各类管理决策信息，辅助企业进行现代化的管理，提高企业的经济效益以及 社会效益。
3. 3. 2物流信息系统所要解决的问题
从接受订单到交货时间缩短；使库存量化；提高搬运效率，提高运输作业 的效率；从接受订单到发出订货更为省时、省力；提高接受订货和发出订货的 精确性；为了防止货物配送过程中的错误，调整需求和供