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基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的現(xiàn)代物流管理
內(nèi)容摘要：隨著信息時(shí)代數(shù)據(jù)量的劇增，深化物流管理的最有效方法是在其中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。本文在系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)挖掘過程及關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，以沃爾瑪公司物流管理系統(tǒng)為例，論述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流管理應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)，指出其必將為企業(yè)物流管理決策提供越來(lái)越強(qiáng)大的支持功能�！ ￡P(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 物流管理 信息系統(tǒng)現(xiàn)代物流系統(tǒng)是一個(gè)龐大復(fù)雜的系統(tǒng)，特別是全程物流，包括運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送、搬運(yùn)、包裝和物流再加工等諸多環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)信息流量十分巨大�，F(xiàn)代信息化物流網(wǎng)絡(luò)體系的應(yīng)用使原來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)流，使企業(yè)很難對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的收集和及時(shí)處理，因此也就很難幫助決策者做出快速、準(zhǔn)確地決策，實(shí)現(xiàn)對(duì)物流過程的控制，降低整個(gè)過程的物流成本。隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)和現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，信息技術(shù)特別是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，為物流發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支撐。物流管理信息系統(tǒng)是企業(yè)信息系統(tǒng)和企業(yè)信息化的基礎(chǔ)，能夠利用信息技術(shù)對(duì)物流中的各種信息進(jìn)行實(shí)時(shí)、集中、統(tǒng)一管理。
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining) 能夠挖掘蘊(yùn)藏在海量數(shù)據(jù)中大量未知的和有價(jià)值的信息，為企業(yè)物流管理提供各種決策信息，減輕物流管理者從事低層次信息處理和分析的負(fù)擔(dān)，使他們專注于最需要決策智慧和經(jīng)驗(yàn)的工作，因此提高了管理和決策的水平。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將為企業(yè)物流管理決策提供越來(lái)越強(qiáng)大的支持功能。
數(shù)據(jù)挖掘過程及關(guān)鍵技術(shù)分析
數(shù)據(jù)挖掘過程
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是采用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)和可視化技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)庫(kù)中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在的、有用的以及最終挖掘出可理解模式的高級(jí)處理過程。有時(shí)人們也稱它為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)。它利用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行前端處理，而利用人工智能的方法從處理后的數(shù)據(jù)中提取有用的知識(shí)。其挖掘過程可分為四個(gè)步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果的解釋和評(píng)價(jià)、用戶界面。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：包括3個(gè)子步驟，數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理。在這個(gè)階段中，需要搜索所有與業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù)；研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進(jìn)一步分析做準(zhǔn)備，并確定將要進(jìn)行的挖掘操作的類型；將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型，這個(gè)分析模型是針對(duì)挖掘算法建立的，建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備需要占用整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過程的60%工作量，這也說(shuō)明了數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)的嚴(yán)格要求。
數(shù)據(jù)挖掘：對(duì)所得到的經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，除了進(jìn)一步完善挖掘算法外，其余一切工作都能自動(dòng)完成。數(shù)據(jù)挖掘一般有兩種方式，發(fā)現(xiàn)型的數(shù)據(jù)挖掘和驗(yàn)證型的數(shù)據(jù)挖掘。前者是讓數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)為用戶產(chǎn)生假設(shè)，后者是用戶自己對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)中可能包含的知識(shí)提出假設(shè)。
解釋和評(píng)價(jià)：解釋并評(píng)估結(jié)果，其使用的分析方法一般應(yīng)視不同的數(shù)據(jù)挖掘操作而定。根據(jù)最終用戶的決策目的對(duì)提取的信息進(jìn)行分析，把最有價(jià)值的信息區(qū)分出來(lái)，并且通過決策支持工具提交給決策者，因此這一步驟任務(wù)不僅是把結(jié)果表達(dá)出來(lái)，還要對(duì)信息進(jìn)行過濾處理，如果不能令決策者滿意，需要重復(fù)以上數(shù)據(jù)挖掘過程。
用戶界面：通常會(huì)用到可視化技術(shù)。選擇合適的可視化工具，通過使用者證實(shí)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)的可靠性。如果不能令使用者滿意，需要重復(fù)以上數(shù)據(jù)挖掘過程。否則可以將分析所得到的知識(shí)集成到業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。
關(guān)鍵技術(shù)分析
基于數(shù)據(jù)挖掘的物流管理信息系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析工具等。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是來(lái)自多個(gè)源的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)庫(kù)，它可通過Internet將不同的數(shù)據(jù)庫(kù)連接起來(lái)，并將數(shù)據(jù)全部或部分復(fù)制到一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)傾向于一個(gè)邏輯的概念，它建立在一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫(kù)之上，這些數(shù)據(jù)庫(kù)在物理上是可以分開的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過Internet打破地域界限，將它們合成一個(gè)邏輯整體，把一個(gè)海量的數(shù)據(jù)庫(kù)展現(xiàn)在用戶面前。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)的一項(xiàng)重要工作是實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行提取、清理和轉(zhuǎn)載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。
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