數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流倉(cāng)儲(chǔ)管理中的應(yīng)用

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在物流倉(cāng)儲(chǔ)管理中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘(dat a mi ning,DM)就是從大量的、不完全的、模糊的、有噪聲 中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的 持。 有效方法,尤其是在物倉(cāng)儲(chǔ)管理中更是發(fā)揮著舉 足輕重的作用.言:是 等許多環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)中產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),而這 正文:的、先前不知道的、潛在有用 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、 、信息檢索、高性能計(jì)算和可視化等多 濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)甚至文學(xué)、藝術(shù)研究中得 術(shù)包括聚類、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。數(shù)據(jù)挖 性與對(duì)比、關(guān)聯(lián)分析、分類與預(yù)測(cè)、聚類分 析、異類分析、演化分析等六類.過(guò)程中，適者生存、不適者將被淘汰是必 倉(cāng)儲(chǔ)是物流系統(tǒng)的支柱之一，能創(chuàng)造 管理做好

2、，勢(shì)必能提高物流企業(yè)的競(jìng) 爭(zhēng)力.運(yùn)輸、客戶服務(wù)等多方面的內(nèi)容，因此 業(yè)又 有用的信息，從而導(dǎo)致倉(cāng)儲(chǔ)管理中存在著大 不合理；倉(cāng)庫(kù)數(shù)量大，但布局不夠合理；自 及時(shí)處理幫助決策者快速準(zhǔn)確的做出決策,解決 的具體應(yīng)用(1 )倉(cāng)庫(kù)選址 需要以下四個(gè)方面的數(shù)據(jù)：倉(cāng)庫(kù)的位置每個(gè)倉(cāng)庫(kù)的 同時(shí)確定了每年每個(gè)倉(cāng)庫(kù)的配送量,是企業(yè)能夠確定合適 (2)合理安排貨品的儲(chǔ)存位置 放在一起可以提高揀貨效率？哪些貨品放一起卻達(dá) 不到這樣的效果？這些問(wèn)題可以運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)模式分析技術(shù)解決. 組 It e m 和一個(gè)記錄集合,通過(guò)分析記錄集合，推導(dǎo)出Ite m 間的相關(guān)性。 現(xiàn)的概率;支持度-產(chǎn)品集A、B同時(shí)出現(xiàn)的概率;期

3、望可信度-產(chǎn)品集B出現(xiàn) 信度的比值.通過(guò)上述關(guān)聯(lián)分析可以得出關(guān)于 貨品的在貨架上的擺放配置,合理安排貨位,提 據(jù)挖掘技術(shù)取得成果的例子不勝枚舉,例如:沃 進(jìn)行市場(chǎng)分組分析，即分析哪些商品顧客最有希 戶的菜籃子分析，從客戶購(gòu)買的記錄中得到 濕-是因?yàn)檫@個(gè)歲數(shù)的男子,其孩子尚在哺乳期，其 末是美國(guó)體育比賽的高峰期，正好買上啤酒看比 時(shí)間,這樣全年下來(lái)，營(yíng)業(yè)額增加了幾百萬(wàn)美元。由 (3)最優(yōu)揀貨路徑的選擇大的環(huán)節(jié)就是貨物揀選,如果設(shè)計(jì)出最短效率最 和比較各個(gè)路線的成本和利潤(rùn)，及時(shí)調(diào)整路線安 (4)制定合理的庫(kù)存策略，降低庫(kù)存成本，實(shí)現(xiàn)“零”庫(kù)存 可能在儲(chǔ)存過(guò)程中發(fā)生損壞或缺失；庫(kù)存過(guò)少,又會(huì) 有客戶,造成不可彌補(bǔ)的損失。因此,使庫(kù)存水平保 (5)客戶關(guān)系管理要因素之一,而要了解客戶就要對(duì)客戶 收集、 中有價(jià)值的信息,這就需要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。利用數(shù)據(jù) 交易數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析來(lái)挖掘哪些是企業(yè)希望保存的有 待開發(fā)的潛在客戶。例如,可以通過(guò)挖掘找到流失客戶的共 舉足輕重的地位,在隨機(jī)的倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)作中產(chǎn)生了大 很難為物流倉(cāng)儲(chǔ)決策提供很有價(jià)值的信息。將數(shù)據(jù) 中,可以有效地解決倉(cāng)儲(chǔ)管理中出現(xiàn)的各種問(wèn)題,有助于 據(jù)挖掘