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数据库类论文范文素材,与数据挖掘在进口报关流程优化中的应用相关论文摘要怎么写
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摘 要随着大数据时代的到来,企业信息处理流程的优化,变得至关重要.很多企业在分析信息处理流程的方法上还是相当简单,采用类似于分析实物制造流程的方法.但是在实际的推行过程中,由于缺乏对信息流程处理的多样性和变动性的特点了解,只是凭简单分析和个人经验抓问题发生点,所以出现抓不住重点和看不全面的两大问题.本文利用数据挖掘的方法,对N公司的进口报关流程进行了分析和改善,通过建立价值流程图,找出最有改善价值的流程段,然后运用决策树模型,针对若干流程薄弱点提出具体建议.
【关 键 词】进口报关时间优化数据挖掘
1引言
信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西,但它往往和人们所从事的任务没有什么关联,还不能作为判断、决策和行动的依据.对信息进行再加工,进行深入洞察,才能获得更有用的信息,即知识.从数据到知识,要经过分析加工、处理精炼的过程.我们可以把知识从低到高区分为四个等级：数据、信息、知识与智慧.数据是原始素材；信息是可以对比且具有相关背景资料的数据；知识是可用于指导行动的信息；智慧是为达到特定目标而运用知识的能力.
数据挖掘,又称数据库知识发现,是数据库技术的进一步扩展,所谓的数据挖掘是非琐碎的过程,揭示了隐含的、未知的从数据库中大量数据和信息的潜在价值,使得人们收集数据的能力大大提高.数据挖掘是一种决策支持过程,它是基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术、高度自动化企业数据分析,归纳推理,发掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策.
2N公司进口报关流程的状况
2.1进口报关的方式
进口报关应该分为一般贸易进口和进料加工企业这两个方法.
2.2进行报关的程序
在正常情况下,进口报关分为4个步骤,：声明、查检、纳税和释放.
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2.3流程结构图
如图1.
3利用数据挖掘处理问题的整体策略
3.1制作价值流程图
3.1.1描述个人职能
进口报关流程不同于传统的制造业,是个信息处理的过程,每个人的职能比制造业更加复杂,明确每个人的职能,才能知道价值流程图的每个子流程.每个企业的进口报关有着自己的特性,所以在分析前,必须重新梳理他们的职能.每个人的职能描述可以分以下5个方面：
（1）来源：他的前道是谁,他们分别会提交过来什么任务,是信息还是实物.
（2）处理规则：对于每个任务,处理的规则是什么.
（3）任务目标：每个任务最终会达到什么效果.
（4）等待机制：不同于实物制造流水线工人的职能单一,进口报关流程中的每个人往往有其他无关的任务,所以清楚任务所面临的可能等待,是清楚某些任务出现不正常的延迟的必要事件.
（5）错误处理：因为类似的信息处理任务的非标准特质,所以出错率较高,错误处理机制的好坏往往决定着任务处理时间分布.
（6）去处：成功处理的任务的下个处理程序.
3.1.2分析进口报关的信息处理流程
以N公司的进口报关流程的基本情况为例：
（1）从国外制造商和物流服务商那获取报关需要的原始凭证：合同,发票,运输单据,箱单.
（2）子流程：海运过程,报关文档的预处理,电子申报,海关审核报关单据,现场检查.
（3）涉及的合作方：国外制造商,物流服务提供商,N公司进口部门,报关商,海关.
（4）涉及人员：总共约20人,其中专职本任务的约10人.
（5）考核指标：总的流程时间,N公司目前的设定标准天数为7天.
3.1.3画出价值流程图
价值流程图（ValueStreamMapping,VSM）是丰田精益制造（LeanManufacturing）生产系统框架下的一种用来描述物流和信息流的形象化工具.VSM可以作为管理人员、工程师、生产制造人员、流程规划人员、供应商以及顾客发现浪费、寻找浪费根源的起点.
它在这的主要作用：
（1）帮助数据分析人员去理解流程,理解企业的业务数据背后的逻辑,从而建立数据挖掘的具体模型,运用恰当的分析模型.
（2）当数据分析结果出来时,便于把它翻译为具体的问题,这样提出的改善项目,业务人员才能理解这些项目的意义,才能争取到更多的资源支持.
3.2数据分析
3.2.1数据的前期工作
（1）挑选数据.把N公司进口报关的数据记录整合,结合对进口报关流程的理解,剔除与流程时间无关的记录要素.
（2）数据的预处理.删除异常和无效的数据,把所有的数据转换为标准格式.
（3）数据的转换.将把数据转换成一个模型,这个分析模型是针对挖掘算法建立的,一个恰当的挖掘算法分析模型是数据挖掘成功的关键.
3.2.2列出可能的影响因素
对整个流程进行分析,根据第一步的个人职能描述,从和他们的交流中提炼可能的影响因素,并且区分哪些是难以改变的,哪些是精益改善的重点,对于N公司的进口报关流程,如表1所示.
在后面的数据分析中,首先要把整体的的延迟效果分摊到每种因素上,区分不同的因素对整体的流程时间造成的影响.因为这些可改善因素是难以记录,这也是区别于传统制造业的数据分析难点,所以本文的思路是,把属于不可改变因素造成的延迟影响剥离出来,找出可改善因素在当中的影响效果,然后从可能的改善方面去指定改善措施.
3.2.3筛选最有改善价值的流程段
这部分主要是比较不同情形下,流程时间的波动情况,引入了改善价值评估的3个属性：改善空间,改善难度,情形权重.在一定的情形下,流程时间在准时和延迟状况下的分别有两个分布.
A：延迟分布的均值-准时分布的均值差越大,表示改善空间越大.
B：延迟分布的标准差-准时分布的标准差越大,表示当中的干扰因素越多,难以去分析波动的具体,改善的难度越大.
C：延迟分布的权重,表示如果得到改善,它对整体的影响大小.
改善价值等于A/B*C,通过计算不同情形下的改善价值,企业可以迅速的定位它应该重点分析和改善的地方.
3.2.4运用数据挖掘工具具体分析
数据挖掘的原理是数学统计和计算机编程的相结合,所以对于数据挖掘的初级应用只需运用一些成熟的工具即可,目前较为成熟的数据挖掘工具为SAS,SPSS和Minitab,Matlab,根据对N公司的实际问题和数据的观察,采用SPSS较为适合.
3.2.5数据挖掘方法选择
决策树（DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系.树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的
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