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基础数据挖掘技术论文

摘要：随着经济的发展，物流发展会越来越被人们所关注，

在激烈的市场竞争下，企业必须以客户为中心，满足客户多样化

的需求，而面对如此巨大的客户数据，运用数据挖掘技术能有效

的挖掘客户信息，为物流企业提供准确的决策信息，促进物流企

业的发展。本文则详细分析基础数据挖掘技术下的物流企业管理

策略。

关键词：基础数据挖掘技术；物流企业；管理

现代物理管理是一项科学的、系统的管理概念，随着经济的

不断发展，物流需求的个性化、多样化以及集成化特点，要求物

流企业必须不断的改进企业的运作流程，不断的创新物流服务，

适应市场发展的变化。数据挖掘技术以其强大的关联、分类、预

测等功能，将物流信息数据进行有效的整理，为物流企业决策项

目提供准确的依据。

一、物流企业管理中存在的问题

进入21世纪以后，人们开始跨入全球化与信息化时代，各

个企业间的竞争越来越激烈，在给企业带来机遇的同时也给企业

带来很大的挑战。特别是物流企业，在面对竞争如此激烈的市场，

更应该积极改变管理策略，集中资源优势，提高自身竞争力。

1.现代企业物流观念淡薄。我国很多企业长期在重商流、轻“

物流”的理念下经营，对发展一体化物流意识比较淡薄，没有对

物流在企业发展中的作用给予足够的重视。随着我国加入WTO，

国际间的合作不断扩大，以及生产机械化、自动化技术的发展，

企业必须走集约化道路，降低运营成本，提高经济效益。把竞争

的焦点从生产领域转向非非生产领域，包括采购、运输、储存、

加工、分销、售后等各个程序，这就是物流企业的基本内容。而

我国仍有很多企业将物流置于附属地位，致使物流很难起到优化

生产的作用。

2.不合理的会计核算掩盖了物流成本。在我国的企业财务管

理中，企业会计科目仅仅把支付给外部运输、仓储企业的费用列

入到企业成本中，忽略了物流基础建设费、库房保管、包装、装

卸费等物流费用。没有统计完整的物流费用，掩盖了物流费用的

真面目，也无法使企业领导从根本上重视物流。

3.企业物流运作效率低下。很多企业把物流中仓储、运输、

采购、包装、配送等环节分散在不同的部分，没有对物流进行系

统的规划与统一的管理，很难提高整个物流系统的运作效率。

4.物流管理方式落后。我国很多企业在物流管理中缺乏对新

技术的应用，比如对人工智能、通信、条码、扫描等先进的信息

技术运用比较落后，致使物流企业不能实现内、外部物流一体化

进行，不利于物流系统化发展。

二、数据挖掘技术的应用模式

数据挖掘是建立在传统数据分析基础上的一种高层次的数据

分析方法，它主要是利用统计学、人工智能等技术进行自动化分

析数据然后对数据节能型相应的推理，从中挖掘出潜在的信息，

进而利用这些信息对未来的情况作出较为准确的预测，辅助决策

者评估企业风险。数据挖掘解决的问题主要可以分为以下几个模

式：

1.分类分析。数据挖掘的这种分析方式是找出一组可以描述

数据集合典型特征的函数，用于对未知数据进行整理、归纳。物

流企业在进行客户关系管理中可以利用数据挖掘技术对商场销

售商品情况进行挖掘，依据商品要素对顾客的影响程度，分析顾

客对于商品的感觉，进而可以预测顾客对商品的感觉的分类规

则，帮助企业管理者展开商业活动。

2.聚类分析。聚类分析是一种对具有共同趋势和模式的数据

进行的分组，组与组之间存在差别，但是组内记录具有相似性，

在物流企业客户管理中，聚类分析主要应用与客户细分中，能有

效的分析客户类型与偏好。

3.关联分析。关联分析是利用数学上的规则归纳法进行的数

据挖掘，对过对数据的分析、归纳，挖掘隐藏在数据间的相互联

系，这个数据的挖掘主要是从产品目录中导出与产品有关的商用

信息，从这些信息中发现商品销售规则，从而评估规则的正确性。

关联信息的置信度越高，规则越可靠，也就代表此商品的商业价

值越高。

三、基础数据挖掘技术在物流企业管理中的应用

现代物流信息系统环节繁多、流程复杂、数据杂乱，信息流

量巨大，传统的单纯利用信息的沟通、传递、调控功能而决策的

形式已经不能满足现代物流的发展，现代物流必须挖掘信息中的

有效数据，建立数据仓库，对数据库中的数据进行分析、挖掘，

从而协助企业管理者做出正确的决策。数据库在物流企业中的应

用可以从以下几个方面进行分析。

1.市场预测。从产品销售规则来看，一种商品进入市场都要

经历四个阶段：导入期、增长期、成熟期、