数据挖掘技术在物流管理中的应用

通过介绍数据挖掘技术,并结合物流企业的管理探讨了如何将数据挖掘技术具体应用于物流管理领域,以提高物流企业的管理水平和效益.     

现代物流管理中的数据挖掘技术研究

数据挖掘就是从海量数据中提取有用的知识。文章介绍了数据挖掘的基本概念,为物流管理决策提供的模型的分类。研究了数据挖掘在这一领域的具体应用,即：需求预测问题、物流决策问题以及逆向物流等问题。     

论数据挖掘在物流管理中的应用

首先对数据挖掘技术从其技术含义以及应用现状进行了简单介绍,然后对流数据挖掘的相关内容进行概述,利用图文结合的形式就物流数据的挖掘过程进行分析,并基于当下主流的神经网络分析了物流数据实现挖掘的驱动方式,总结出物流数据的管理措施,以供参考。     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识,揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系,为决策提供有用的参考。     

数据挖掘在物流管理中的应用

随着现代科学技术尤其是因特网的发展,人类积累的数据量正以前所未有的速度增长。物流业和其他行业一样,信息化的物流网络体系产生巨大的数据流,如何准确、及时的收集和分析这些信息就成为一个难题。而数据挖掘技术通过去伪存真、去粗存精、由此及彼、由表及里从海量的信息中挖掘出有效的准确的信息,从而帮助企业迅速的做出决策,制定科学的物流管理方案,提高运作效率,降低运作成本,取得良好的效益。     

数据挖掘技术在物流信息系统中的应用

伴随着信息时代的数据量剧增的显著特征，深化物流信息管理的最有效的方法是在其中引进数据挖掘技术。文中介绍了数据挖掘技术用于物流管理的优势．分析了数据挖掘过程及关键技术。最后，在论述数据挖掘技术在物流管理中的应用的基础上。指出数据挖掘技术将为企业物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

数据挖掘技术在物流业中的应用

数据挖掘是从大量已有数据中找出隐藏在其中的、有用的信息和规律。当前大部分物流企业实现了信息化建设,随着物流管理工作的不断推进,会产生大量数据,如何有效利用这些数据是物流企业实现现代化的关键所在。文章首先介绍了常用的数据挖掘方法,接着阐述数据挖掘技术在物流业中的应用,最后指出物流企业应用数据挖掘技术时应注意的问题。     

数据挖掘在现代物流中应用的再度探析

本文介绍了数据挖掘在现代物流中应用的必要性，以及如何在物流中应用数据挖掘，并提出基于活动的现代物流剖析(ABP)的方法，进而使数据挖掘在现代物流中得以应用，提升现代物流管理的效绩。     

数据挖掘技术在烟草物流管理中的应用

介绍了数据挖掘的概念和主要技术,针对烟草物流运营数据特征,探讨了数据挖掘技术在烟草客户分析、仓储管理和配送线路优化的应用,帮助烟草企业进行科学的决策。     

数据挖掘在生产物流过程中的应用

重点讨论了物流领域实施数据挖掘项目的应用,结合实际工作介绍了用WITNESS实现数据挖掘在生产物流的具体应用.     

数据挖掘在第三方物流企业中的应用

分析了数据挖掘技术在第三方物流企业中应用的优势,探讨了第三方物流企业运作中数据挖掘技术面临的问题并提出解决对策。     

基于数据挖掘技术的现代物流决策研究

在系统分析数据挖掘理论、过程和关键技术的基础上,分析了数据挖掘技术在现代物流决策中的作用,指出了这一技术必将为企业的物流决策提供越来越强大的支持功能。     

基于数据挖掘的物流信息系统的分析和设计

介绍了数据挖掘技术的作用、过程。针对现代物流企业中存在的大量数据,提出如何利用数据挖掘技术挖掘出有效的信息,以帮助决策者做出正确、有效地决策。     

数据挖掘在人力资源管理中的应用及展望

在经济全球化和知识经济主导的趋势下,人力资源是经济社会发展重要而稀缺的资源,人力资源管理在提高企业竞争力、建立核心竞争优势中将扮演更为重要的角色。未来的人力资源管理将更具战略性、更具人性化,更具有弹性和适应性。新兴的数据挖掘技术能很好地适合海量的动态的人力资源信息,从中提取有用的人力资源知识,为人力资源管理提供有力的分析、决策工具。     

基于数据仓库的生产物流决策管理系统研究

传统的操作型数据库存在数据分散、数据规范不统一、数据可分析能力较差等缺点,所以论文引入数据仓库技术,在分析其系统体系结构的基础上,提出基于数据仓库的生产物流决策管理系统,同时构建生产物流决策管理系统的数据仓库体系结构,通过对数据仓库的多维分析和数据挖掘形成有效数据,从而有利于生产物流决策管理人员做出科学的决策,提高自身在市场竞争中的地位。     

基于数据挖掘的现代物流信息系统管理问题研究

首先探讨了物流信息系统的模块组成及其功能,接着简要地阐述了物流信息系统中数据挖掘的一般步骤过程及物流信息系统中数据挖掘的定义,最后重点就物流信息系统中数据挖掘技术的应用进行了实证研究,从物流企业信息系统中随机抽取了客户的2 000个业务记录作为数据挖掘样本,利用关联挖掘规则分析了客户企业类型、经营时间、注册资本和信息反馈率四个字段属性对物流企业物流服务质量的影响,并就挖掘结果给物流企业的管理决策提出了方案和建议.     

数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

高校在教学和管理中逐渐聚集了相当数量的数据资料,要充分的使用好这些数据资料研究技术对这些数据进行分析和挖掘,从中找出相对于教育教学和监督管理有关的知识,帮助管理者更好的做出决策,与此同时也能够促进学校合理设置课程、制定培养方案和有效管理学生,从而推动学校的全面发展。     

论管理会计中数据挖掘技术的应用

管理会计在其发展的进程中，不仅需要理论的推动也需要技术方法的创新。数据挖掘是在信息化环境下发展起来的一门新技术，其在信息的深入加工、充分利用方面具有独到的功能。探讨管理会计中应用数据挖掘技术的可行性，探讨数据挖掘技术在管理会计中应用的途径与领域，对于完善管理会计的技术方法体系，提升管理会计作为信息系统的功能，推动管理会计方法的创新均具有重要意义。     

数据挖掘在企业知识管理中的应用研究

在高度竞争的市场环境中,我国企业必须从过去单纯注重技术水平和网络建设转向注重知识管理水平的提高。数据挖掘是知识管理非常关键的部分,能够快速有效地挖掘出对管理和决策有效的信息与知识,提高企业知识管理的效率。因此,在企业知识管理中运用数据挖掘技术是非常必要的。