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【摘 要】随着科学技术的飞速发展,信息化时代的到来,物流信息系统在各个行业占据了不可替代的位置,与此同时,数据挖掘技术在其中发挥着越来越重要的作用.本文浅谈了数据挖掘技术在物流信息系统中的应用和存在的问题,指出数据挖掘技术将在信息领域发挥其不可估量的潜能.
【关 键 词 】数据挖掘；物流信息系统；物流管理
1.绪论
1.1数据挖掘技术的综述
数据挖掘是从大量的、模糊的、随机的数据中提取潜在有用的信息和知识的过程.随着信息技术的高速发展,原始数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急.数据挖掘技术应势而生.
数据挖掘把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持.在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术等方面的学者和技术人员,形成新的研究领域.
1.2物流信息系统
物流信息系统是由人员、计算机硬件、软件、网络通信等设备组成的人机交互系统,其主要功能是进行物流信息的收集、存储、传输、加工整理、维护和输出,为物流管理者提供决策的支持,提高物流运作的效率与效益.
物流信息系统是高层次的活动,是物流系统中最重要的方面之一,涉及到标准化、电子化及自动化等方面的问题.由于计算机网络技术的广泛应用,物流信息系统的发展有了一个坚实的基础,各种新技术的应用使得物流活动的成本降低、错误减少,效率增加,使物流管理发生了巨大变化.
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2.数据挖掘技术在物流信息系统中的应用
2.1数据挖掘在物流信息系统中的应用
通常,数据挖掘任务分为下面两大类：
（1）预测任务.这些任务的目标是根据其他属性的值,预测特定属性的值.被预测的属性称目标变量（target variable）或因变量（dependent variable）,而用来做预测的属性成为说明变量（explanatory variable）或自变量（independent variable）.
（2）描述任务.目标是导出概括数据中潜在关系的模式(相关、趋势、聚类、轨迹和异常).本质上,描述性数据挖掘任务通常是探查性的,并且常常需要后处理技术验证和解释结果.
数据挖掘在物流信息系统中的发展方向及前景
当前,数据挖掘技术研究正方兴未艾,研究焦点可能会集中到以下几个方面：
（1）可视化的数据挖掘过程,寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使知识发现的过程易于被用户理解和操作,可使数据挖掘过程成为用户业务流程的一部分,也便于在知识发现的过程中进行人际交互；包括数据用户化呈现与交互操纵两部分.
（2）Web网络中数据挖掘的应用,特别是在因特网上建立数据挖掘服务器,与数据库服务器配合,从而建立数据挖掘服务器,与数据库服务器配合,实现数据挖掘.
（3）融合各种异构数据的挖
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（4）处理的数据将会涉及到更多的数据类型,需要一些新的和更好的分析和建立模型的方法.
但是,不管怎样,需求牵引与市场推动是永恒的,数据挖掘技术将首先满足信息时代用户的急需.只有从数据中有效地提取信息,从信息中及时地发现知识,才能为人类的思维决策和战略发展服务.
为什么要写物流信息系统毕业论文
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2.2数据挖掘在物流信息系统中的应用
现代物流系统是包括运输、仓储、配送、搬运、包装和再加工等环节,这些环节中产生的信息量很大,使企业很难对这些数据进行及时、准确的处理.数据挖掘技术能帮助企业在物流信息系统管理中,及时、准确地收集和分析各种信息,对客户的行为及市场趋势进行有效的分析,提高客户的满意度,开拓新的市场.
数据挖掘在物流信息系统中的应用主要有以下几个方面：
（1）采购进货管理系统.根据物资的价值从数据中分析出物资的重要程度.从而对不同的物资采用不同的库存管理策略,提高企业的效率.
（2）销货出货管理系统.通过对客户需求信息的采集分析,掌握客户的需求规律,从而更好的服务老客户,挖掘新客户.
（3）运输配送管理系统.通过对物流配送线路的分析,采用运筹学的知识,规划出最佳线路,降低企业的运输成本.
2.3数据挖掘在物流信息系统中存在的问题
同时数据挖掘技术也面临着许多的问题,这也为数据挖掘未来的发展提供了更大的空间.
（1）数据挖掘的基本问题就在于数据的数量和维数,数据结构也因此显的非常复杂,如何进行探索,选择分析变量,也就成为首先要解决的问题.
（2）面对如此大的数据,现有的统计方法等都遇到了问题,我们直接的想法就是对数据进行抽样,那么怎么抽样,抽取多大的样本,又怎样评价抽样的效果,这些都是值得研究的难题.
（3）既然数据是海量的,那么数据中就会隐含一定的变化趋势,在数据挖掘中也要对这个趋势做应有的考虑和评价.
（4）各种不同的模型如何应用,其效果如何评价.不同的人对同样的数据进行挖掘,可能产生不同的结果,甚至差异很大,这就涉及到可靠性的问题.
（5）数据挖掘涉及到数据,也就碰到了数据的私有性和安全性.
（6）数据挖掘的结果是不确定的,要和专业知识结合才能对其作出判断.
3.结束
数据挖掘只是一个工具,不是万能的,它可以发现一些潜在的用户,但是不会告诉你为什么,也不能保证这些潜在的用户成为现实.数据挖掘的成功要求对期望解决问题的领域有深刻的了解,理解数据,了解其过程,才能对数据挖掘的结果找出合理的解释.
【参考文献】
［１］毛国君.数据挖掘原理与算法[M].北京：清华大学出版社,2007.
［２］李玉华.数据挖掘技术在第三方物流企业客户关系管理中的应用.[R].长春：吉林农业科技学院,2009.
这篇论文网址 http://www.sxsky.net/jingji/tzjj/393796.html
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［４］孟祥茹.现代物流管理[M].北京：人民交通出版社,2002.
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