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[摘要]：随着信息技术的发展，企业为了在激烈的市场竞争中占得一席之地，纷纷建立相应的数据库，通过数据挖掘技术获取有用的信息，以便更好的制定决策。本文首先介绍了数据挖掘技术的内涵，接着主要具体阐述该技术在物流与供应链管理领域的多方面应用，最后进行总结与展望。

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[关键词]：数据挖掘、物流与供应链管理、应用

1引言

现代物流系统是一个庞大复杂的系统,特别是全程物流,它包括运输、仓储、配送、搬运、包装和物流再加工等诸多环节,每个环节的信息流量都十分巨大。同时,信息化物流网络体系的应用也使得数据库规模不断扩大,巨大的数据流使企业难以对其进行准确、高效的收集和及时处理。为了帮助决策者快速、准确地作出决策,实现对物流过程的制约,提高企业的运作效率,降低整个过程的物流成本,增加收益,就需要一种新的数据分析技术来处理数据。

对供应链管理的理解

2数据挖掘技术的内涵

数据挖掘(Data Mining)，就是从海量数据中挖掘出隐含在其中的知识。数据挖掘的概念应该分为狭义的和广义的两种。

一般认为，广义的数据挖掘又称数据库中的知识发现(Knowledge Dis数据挖掘技术在物流与供应链管理中的应用相关范文由写论文的好帮手提供,转载请保留******.covery in Database)，简称知识发现(KDD)。它是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是可信的、潜在的和有价值的信息和知识的过程。

这个概念包含以下几层含义：

(1)作为数据挖掘的数据源，其数据必须是海量的、含有噪声的。

(2)挖掘出来的模式是可理解的、易描述的、有用的。

(3)通过数据挖掘发现的知识是用户感兴趣的。所谓感兴趣，是指知识的可信度、新颖性、潜在作用性和可理解性的综合。

(4)通过数据挖掘发现的知识不是放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明，数据挖掘发现的知识是相对的，是有特定的条件约束的，面向特定领域的。

狭义的数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，是知识发现过程中的一个步骤。

数据挖掘是一门诞生时间不长却飞速发展的计算机分析技术，其策略有很多种,其中比较典型的有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它的常用算法有：统计分析策略、决策树策略、遗传算法、运筹学等。除此之外还有关联规则、神经网络、小波分析策略等。

3数据挖掘在物流与供应链管理领域的主要应用

3.1 选址决策

3.1.1 概述

物流供应链选址决策主要是物流中心的选址理由，它是指在一个具有若干供应网点及若干需求网点的经济区域内，选取一个或多个地址来设置物流中心的规划过程。最佳的物流配送中心选址方案使商品通过物流中心汇集、中转、分发，直至输送到需求网点的全过程的效益最好。如果选址不当，将产生极大的负面影响甚至付出沉重的代价。

3.1.2 数据挖掘技术的应用

在物流中心选址时，基于以上的考虑因素，使用数据挖掘技术来找出自然环境、经营环境、基础设施状况、物流费用等指标，然后建立模型，对其分析，得出最终的选址方案。

目前运用决策树策略对其进行研究，它的主要步骤为：

(1)选择目标数据，预处理和数据转换

对影响供应链选址的因素如交通便利等进行数据收集，再按公式进行统一数据转换，如转换为百分制，以便于选址评价。

(2)建立决策树

根据选址评价样本数据集，利用公式得出各属性的信息增益，信息增益最大的属性作为决策树的根，再对其属性值分别引出一个分支，重复上述步骤，最后生成决策树。

(3)结果评价，选址

3.2 库存仓储决策

3.2.1概述

物流中的仓储是包括储备、库存在内的广义的仓储概念，它是以转变“物”的时间状态为目的的活动，是与运输并列的两大主要功能要素。仓储是社会物质生产的必要条件，可创造“时间效用”，即调节生产的不均衡、消费的不均衡、价格的不均衡。仓储成本与服务水平紧密相关，例如：为了降低成本而减少库存，很可能会造成客户等待时间过长，服务质量下降。在进行仓储决策时，应考虑存储成本、生产准备(生产变化)成本、******成本、短缺成本和所需物料的市场成本。

3.2.2库存仓储的数据挖掘过程

1．确定数据挖掘的目的

进行数据挖掘必须有清晰业务对象和明确的挖掘对象，由此确定数据挖掘的目的。应以企业内部、 外部相关的数据记录作为数据挖掘的对象，目的是更好地制约库存的数量与质量，为企业节约资金和时间成本。

2．数据整理

1) 数据清理：清除噪声数据或不一致数据，对缺失数据及异常数据进行处理，筛选掉不希望包括进来的观测值。

2) 数据集成：数据的来源越广泛，则包含有效数据的可能性就越大。对企业内部而言，涉及到企业ERP的各个方面和PDM(产品数据管理)的相关数据。而对企业外部的数据，则包括供应链上各个企业的信息、 企业营销反馈信息、 企业网站、BBS论坛等服务相关信息。

3) 数据选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，辨别出需要进行分析并适用于数据挖掘应用的数据集合，缩小挖掘范围，避开盲目搜索。若数据量太大，则可采用取样技术，这样最终得到的数据来源，才能充分反映出数据挖掘对象的特性，实现数据挖掘的目的。

3. 数据转换：根据具体理由建立相应的数学模型后，针对某一个挖掘算法需要将数据转换成适用于挖掘算法使用的范围或格式，然后将转换后的值作为新的变量存放在样本数据中。转换目的是使数据更好地和将来要建立的模型拟合。

4. 建立数据挖掘库：对于大型企业，可以通过上述步骤建立数据仓库，在数据挖掘的同时进行联机分析(OLAP)，这需要有专用的数据仓库服务器支持，对中小企业而言，没有大规模投入的情况下，也可以通过上面的步骤建立数据挖掘库，直接用于数据挖掘。

3.3 配送决策

3.3.1 概述

在现代物流企业中数据预处理技术 论文，物流配送过程是关系到企业经营业绩的重要环节，通过对配送需求的预测可以保证合理的资源配置和降低配送费用。企业在经营活动中，积累了大量的数据，如销售数据、历史配送数据、库存数据、商品结构数据、地区数据、客户数据、市场数据等，这些数据蕴涵着宝贵的信息，如能充分利用，对企业的发展极为有利。

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