数据挖掘技术在物流仓储管理中的应用
摘要:
数据挖掘(dat a mi ning,DM)就是从大量的、不完全的、模糊的、有噪声
的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的
信息和知识的过程,并通过挖掘出的有用信息为企业管理提供有力的决策支持。
数据挖掘技术是物流系统管理最有效方法,尤其是在物仓储管理中更是发挥着举
足轻重的作用.
关键字:数据挖掘、物流仓储管理
引言:
随着经济的发展和信息技术的进步,对物流信息化的要求不断提高,尤其是
仓储在仓储管理中对信息化的要求更高。 因为仓储管理涉及到入库管理、 出库管
理、库存管理、商品盘点等许多环节,这些环节中产生了大量的业务数据,而这
些数据中蕴藏着大量的、 未知的对企业管理有用的价值信息, 这就需要通过数据
挖掘提取出企业管理所需的知识和信息。
正文:
一、 数据挖掘概述
数据挖掘技术是一门从数据中发现隐含的、先前不知道的、潜在有用
信息的多学科交叉的技术,它涉及数据库、统计学、人工智能、机器学习、
神经网络、模式识别,知识库系统、信息检索、高性能计算和可视化等多
个领域. 同时他又是一门被许多领域与部门应用的学科。 目前已经在自然科
学、医药科学、工程技术科学、经济学、社会学甚至文学、艺术研究中得
到了广泛的应用。
当前数据挖掘的主要方法包括分类、估计、预测、组合或关联法则、
聚类、描述与可视化,主要技术包括聚类、决策树、神经网络等。数据挖
掘的技术方法类型主要有:定性与对比、关联分析、分类与预测、聚类分
析、异类分析、演化分析等六类.
二、 在仓储管理中应用数据挖掘的必要性与可行性
随着经济的发展及国家政策的调控,物流正在不断地发展和壮大。 但想