基于数据挖掘的物流成本管理模型研究

降低成本是增强第三方物流企业竞争力的重要途径。本文采用数据挖掘技术建立物流成本管理模型,分析物流成本数据中隐含的有用信息。该模型首先引入聚类分析方法将物流成本依据自身特征分成若干簇。再引入关联规则分析方法挖掘物流成本数据之间的关联规则,形成物流成本管理决策知识库。通过挖掘物流成本数据中隐含的关键信息,可以有效管理物流成本。     

关联规则挖掘技术在商场中的应用

在关联规则数据挖掘概念的基础上,分析了关联规则挖掘技术实施的步骤,并从商品关联挖掘分析、销售营业员评价挖掘分析两个方面提出了关联规则数据挖掘技术在商场中的应用。     

基于关联规则Apriori算法进行购物篮分析

关联规则是数据挖掘领域中一个重要的研究课题,广泛应用于各个领域,既可以检验行业内长期形成的知识模式,也能够发现隐藏的新规律。本文利用关联规则进行购物篮分析,首先介绍几种典型的关联规则挖掘算法原理,然后利用Apriori算法构造模型,采用Clementine12.0软件对选取的样本进行关联规则挖掘,最后对挖掘出的规则进行分析和应用。实验结果表明,利用关联规则对购物篮进行挖掘是可行的、有效的,它为企业进行数据挖掘提供了一种新的参考依据,在数据分析及预测方面有广泛的应用前景。     

基于数据流的频繁闭项集挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘的一项重要技术,它主要是通过频繁闭项集挖掘得到关联规则。因此,频繁项集挖掘算法的性能对关联规则挖掘算法起到了决定性的作用。基于数据流的频繁闭项集挖掘能针对数据流有效地挖掘频繁闭项集,本文主要分析基于数据流的频繁闭项集挖掘算法及其在关联规则挖掘中的应用。     

物流价值链及第三方物流运作探究

第三方物流竞争激烈,在"红海"中生存发展就必须获取价值。企业获取价值完全建立在拥有技术、资源等持续且稳定的竞争优势上,企业运作就是解决如何获取竞争优势。文章以物流价值链思想为理论基础,进行物流价值链与第三方物流运作对应分析,并在此基础上,通过优化功能要素、整合价值链节点企业,研究企业运作中如何挖掘价值。     

大数据驱动制造企业与物流企业协同发展的实证研究

大数据和大数据技术的快速发展和应用,为制造企业和物流企业的生存和发展带来了新的机遇和挑战,如何运用大数据和大数据技术推动制造企业与物流企业有效协同,成为当前理论界和实业界关注的焦点。为探究大数据驱动制造企业与物流企业协同发展的内在机理,可基于大数据可挖掘性、价值性、真实性、多样性等主要特性,构建大数据驱动制造企业与物流企业协同发展概念模型并提出研究假设,进而运用结构方程模型对研究假设进行验证。研究结果发现,大数据的价值性、真实性、多样性对制造企业发展水平具有显著正向影响,而可挖掘性对其正向影响不显著;大数据的真实性、可挖掘性、多样性对物流企业服务水平具有显著正向影响,而价值性对其正向影响不显著;大数据的可挖掘性、真实性对制造企业与物流企业协同程度具有显著正向影响,而多样性、价值性对其正向影响不显著,不过价值性可以通过影响制造企业发展水平产生间接影响作用。这与目前我国制造企业、物流企业运用新一代信息技术驱动自身转型升级尚处于起步阶段存在很大关系。未来,随着科学技术的进步以及制造企业智能化与高端物流的发展,大数据将在驱动制造企业与物流企业协同方面发挥显著重要作用,最终促使制造企业与物流企业形成长期稳定的协同发展关系。     

现状企业物流管理中的数据挖掘技术

本文基于现代企业物流管理现状中存在的问题,分析了将数据挖掘技术引入现代企业物流管理中的意义与应用前景,并对相关的数据挖掘技术的应用的难点进行了归纳总结。     

现代企业物流管理中的数据挖掘技术

本文基于现代企业物流管理现状中存在的问题,分析了将数据挖掘技术引入现代企业物流管理中的意义与应用前景,并对相关的数据挖掘技术的应用的难点进行了归纳总结。     

房地产CRM的挖掘算法应用

本文重点讨论了在CRM中应用关联规则挖掘技术进行房地产业客户意向分析的问题。对调查数据进行了挖掘得出了较多有价值的模型和规则,并比较客观地反映了城市居民对住房的需求情况。     

基于需求开发的天津滨海新区物流企业产品创新

天津滨海新区的区域优势、政策环境以及产业聚集效应将会给滨海新区的物流业带来前所未有的发展契机。面对如此良机,滨海新区的物流企业应该如何挖掘潜在的大市场?物流企业应该从生产企业需要物流服务的动机出发,挖掘物流需求,进行物流产品创新。     

发达国家现代物流技术的发展及其借鉴

物流技术的发展是促进现代物流业形成和发展的基础和条件。发达国家在现代物流技术发展中积累了许多经验。与发达国家相比，我国物流技术的发展与应用仍处于落后状态。应借鉴发达国家经验，采取相应措施。     

物流企业CRM与数据挖掘技术

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,还是一种管理软件和技术。推行客户关系管理是物流企业获得顾客、增强市场竞争力的重要途径。有效的客户关系管理离不开客户数据分析,而数据挖掘则是进行客户数据分析的基本技术和方法。数据挖掘技术为物流企业CRM的成功提供了有力的技术保障。     

基于信息化的物流发展

随着信息技术、网络科技的迅猛发展,物流信息网络化发展的趋势日益显著。本文对信息经济环境下物流业的发展趋势作了一定分析,明确提出了我国物流业未来重点发展的三种趋势。     

国际物流供应链安全政策法律体系研究

经过近十年的努力和完善,世界海关组织、国际海事组织、国际标准组织、货物资产保护协会等国际组织以及包括美国、欧盟和我国在内的全球主要贸易国及地区分别针对加强海上货物运输供应链的安全保护开展了新一轮立法和规范,国际物流供应链安全规范性法律体系建设已日臻完善。推进全球物流供应链安全一体化的的政策策略,建立物联网下视频识别技术智能化供应链的安全规范以及推进食品等特殊商品领域的国际物流供应链安全保护应当成为国际物流供应链安全政策法律的发展方向。     

网络零售环境下的物流信息技术创新

网络零售的兴起,对于新兴战略服务产业的物流业的支撑要求也日益凸显,本文基于技术创新的角度,针对网络零售环境下物流业的信息技术创新背景及内容进行分析探讨,具体涵盖条码与二维码技术、电子数据交换、射频识别技术、地理信息系统、全球定位系统和物流管理软件等.     

浅析我国物流统计发展现状

近年来,我国国民经济持续飞速发展,推动了现代物流业的规模扩张。但物流统计没有与物流业同步发展,普遍存在着忽视物流服务,信息化的标准滞后以及统计方法不够完善等问题,设置合理、系统的物流统计指标体系和统计分析方法能够更好地促进物流业的发展。     

第三方物流的规模经济性和发展策略研究

规模经济是社会化大生产的产物。第三方物流作为一种专业化的社会物流组织,具有很强的规模经济性。本文在分析了第三方物流的规模经济含义的基础上,深入探讨了第三方物流规模经济的内外部支撑条件,认为内部支撑条件包括生产技术、资本和管理组织能力,外部支撑条件包括市场需求规模、市场范围和市场交易效率。从解决支撑条件的途径提出我国第三方物流实现规模经济的发展策略。     

物流产业发展存在的问题及对策研究

物流产业在我国起步较晚,存在着专业化物流服务水平较低,物流基础设施、装备条件比较落后,物流管理制度不健全等问题。要推动我国物流产业发展,必须把物流作为提高企业核心竞争力的战略资源,大胆引进和吸取国际先进物流管理技术,积极发展现代物流。     

Consumer Awareness of the Legal Obligations of Funeral Providers

The results from a consumer survey that examined consumer knowledge of some parameters of the Funeral Rule are presented. Currently, all funeral home activities are regulated under the Funeral Industry Practices Rule of the Federal Trade Commission. The rule is premised on the assumption that it is difficult for consumers to make careful, informed purchase decisions in at‐need situations because of emotional stress, time pressure, and lack of familiarity with available goods and services. However, limited research has assessed how much consumers know about the legal obligations of funeral providers as provided for by the Funeral Rule. Implications for consumer protection and policy are discussed.     

浅析物流信息技术在网络销售中的应用

随着近年来电子商务如火如荼的发展，网商数量不断增多，网络销售规模日益壮大，给我们的生活带来了全新的模式，但传统的物流模式严重地制约了网络销售的快速发展，希望通过分析网络销售物流技术的现状及存在的问题，力争利用先进的现代物流信息技术为电子商务存在的物流问题提供有效的解决方案。