淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

【摘 要】隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，信息化時(shí)代的到來，物流信息系統(tǒng)在各個(gè)行業(yè)占據(jù)了不可替代的位置，與此同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其中發(fā)揮著越來越重要的作用。本文淺談了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流信息系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在的問題，指出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將在信息領(lǐng)域發(fā)揮其不可估量的潛能。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；物流信息系統(tǒng)；物流管理

1.緒論

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的綜述

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取潛在有用的信息和知識的過程。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，原始數(shù)據(jù)量急劇增長，如何從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的知識成為當(dāng)務(wù)之急。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)勢而生。

數(shù)據(jù)挖掘把人們對數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡單查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領(lǐng)域的研究者，尤其是數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)等方面的學(xué)者和技術(shù)人員，形成新的研究領(lǐng)域。

1.2物流信息系統(tǒng)

物流信息系統(tǒng)是由人員、計(jì)算機(jī)硬件、軟件、網(wǎng)絡(luò)通信等設(shè)備組成的人機(jī)交互系統(tǒng)，其主要功能是進(jìn)行物流信息的收集、存儲(chǔ)、傳輸、加工整理、維護(hù)和輸出，為物流管理者提供決策的支持，提高物流運(yùn)作的效率與效益。

物流信息系統(tǒng)是高層次的活動(dòng)，是物流系統(tǒng)中最重要的方面之一，涉及到標(biāo)準(zhǔn)化、電子化及自動(dòng)化等方面的問題。由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，物流信息系統(tǒng)的發(fā)展有了一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，各種新技術(shù)的應(yīng)用使得物流活動(dòng)的成本降低、錯(cuò)誤減少，效率增加，使物流管理發(fā)生了巨大變化。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1數(shù)據(jù)挖掘在物流信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

通常，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)分為下面兩大類：

（1）預(yù)測任務(wù)。這些任務(wù)的目標(biāo)是根據(jù)其他屬性的值，預(yù)測特定屬性的值。被預(yù)測的屬性稱目標(biāo)變量（target variable）或因變量（dependent variable），而用來做預(yù)測的屬性成為說明變量（explanatory variable）或自變量（independent variable）。

（2）描述任務(wù)。目標(biāo)是導(dǎo)出概括數(shù)據(jù)中潛在關(guān)系的模式(相關(guān)、趨勢、聚類、軌跡和異常)。本質(zhì)上，描述性數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)通常是探查性的，并且常常需要后處理技術(shù)驗(yàn)證和解釋結(jié)果。

數(shù)據(jù)挖掘在物流信息系統(tǒng)中的發(fā)展方向及前景

當(dāng)前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究正方興未艾，研究焦點(diǎn)可能會(huì)集中到以下幾個(gè)方面：

（1）可視化的數(shù)據(jù)挖掘過程，尋求數(shù)據(jù)挖掘過程中的可視化方法，使知識發(fā)現(xiàn)的過程易于被用戶理解和操作，可使數(shù)據(jù)挖掘過程成為用戶業(yè)務(wù)流程的一部分，也便于在知識發(fā)現(xiàn)的過程中進(jìn)行人際交互；包括數(shù)據(jù)用戶化呈現(xiàn)與交互操縱兩部分。

（2）Web網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，特別是在因特網(wǎng)上建立數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器，與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器配合，從而建立數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器，與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器配合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘。

（3）融合各種異構(gòu)數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)，加強(qiáng)對各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的開采。

（4）處理的數(shù)據(jù)將會(huì)涉及到更多的數(shù)據(jù)類型，需要一些新的和更好的分析和建立模型的方法。

但是，不管怎樣，需求牽引與市場推動(dòng)是永恒的，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將首先滿足信息時(shí)代用戶的急需。只有從數(shù)據(jù)中有效地提取信息，從信息中及時(shí)地發(fā)現(xiàn)知識，才能為人類的思維決策和戰(zhàn)略發(fā)展服務(wù)。

2.2數(shù)據(jù)挖掘在物流信息系統(tǒng)中的應(yīng)用

現(xiàn)代物流系統(tǒng)是包括運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、配送、搬運(yùn)、包裝和再加工等環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的信息量很大，使企業(yè)很難對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確的處理。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能幫助企業(yè)在物流信息系統(tǒng)管理中，及時(shí)、準(zhǔn)確地收集和分析各種信息，對客戶的行為及市場趨勢進(jìn)行有效的分析，提高客戶的滿意度，開拓新的市場。

數(shù)據(jù)挖掘在物流信息系統(tǒng)中的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方面：

（1）采購進(jìn)貨管理系統(tǒng)。根據(jù)物資的價(jià)值從數(shù)據(jù)中分析出物資的重要程度。從而對不同的物資采用不同的庫存管理策略，提高企業(yè)的效率。

（2）銷貨出貨管理系統(tǒng)。通過對客戶需求信息的采集分析，掌握客戶的需求規(guī)律，從而更好的服務(wù)老客戶，挖掘新客戶。

（3）運(yùn)輸配送管理系統(tǒng)。通過對物流配送線路的分析，采用運(yùn)籌學(xué)的知識，規(guī)劃出最佳線路，降低企業(yè)的運(yùn)輸成本。

2.3數(shù)據(jù)挖掘在物流信息系統(tǒng)中存在的問題

同時(shí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也面臨著許多的問題，這也為數(shù)據(jù)挖掘未來的發(fā)展提供了更大的空間。

（1）數(shù)據(jù)挖掘的基本問題就在于數(shù)據(jù)的數(shù)量和維數(shù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也因此顯的非常復(fù)雜，如何進(jìn)行探索，選擇分析變量，也就成為首先要解決的問題。

（2）面對如此大的數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)方法等都遇到了問題，我們直接的想法就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，那么怎么抽樣，抽取多大的樣本，又怎樣評價(jià)抽樣的效果，這些都是值得研究的難題。

（3）既然數(shù)據(jù)是海量的，那么數(shù)據(jù)中就會(huì)隱含一定的變化趨勢，在數(shù)據(jù)挖掘中也要對這個(gè)趨勢做應(yīng)有的考慮和評價(jià)。

（4）各種不同的模型如何應(yīng)用，其效果如何評價(jià)。不同的人對同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可能產(chǎn)生不同的結(jié)果，甚至差異很大，這就涉及到可靠性的問題。

（5）數(shù)據(jù)挖掘涉及到數(shù)據(jù)，也就碰到了數(shù)據(jù)的私有性和安全性。

（6）數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果是不確定的，要和專業(yè)知識結(jié)合才能對其作出判斷。

3.結(jié)束

數(shù)據(jù)挖掘只是一個(gè)工具，不是萬能的，它可以發(fā)現(xiàn)一些潛在的用戶，但是不會(huì)告訴你為什么，也不能保證這些潛在的用戶成為現(xiàn)實(shí)。數(shù)據(jù)挖掘的成功要求對期望解決問題的領(lǐng)域有深刻的了解，理解數(shù)據(jù)，了解其過程，才能對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果找出合理的解釋。

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