论数据挖掘技术与调度决策及其在氧气生产中的应用

数据挖掘(DM)是由决策环境变化所驱动的。当前,许多连续制造业需要对长期管理中的大量数据做更深层次的分析与处理,需要找到一个连接数据与调度决策知识规则之间的桥梁。把DM技术集成到氧气生产调度决策支持系统中,从而可以提供更多的调度决策支持信息。     

论数据挖掘技术与调度决策及其在氧气生产中的应用

数据挖掘(DM)是由决策环境变化所驱动的.当前,许多连续制造业需要对长期管理中的大量数据做更深层次的分析与处理,需要找到一个连接数据与调度决策知识规则之间的桥梁.把DM技术集成到氧气生产调度决策支持系统中,从而可以提供更多的调度决策支持信息.     

现代物流管理中的数据挖掘

物流管理可以看作是存货流、信息流、资金流的综合管理。存货流管理包括操作层次的库存补充和运输路径规划以及战略层次的设施地点规划。信息流管理便是本着物流信息系统构建原则,借助先进的计算机技术、网络技术以及在电子商务中跨越部门与企业的相关应用的集成式管理。本文介绍了现代物流和数据挖掘技术的国内外发展状况,提出了将数据挖掘技术应用于物流信息管理中的益处,阐述了电子商务时代运用数据挖掘技术进行现代物流信息管理的方向,重点论述了数据挖掘技术在物流管理中的重要作用,指出数据挖掘为进一步的数据分析和决策支持提供了强有力的技术支撑。     

物流管理数据挖掘综述

数据挖掘可以从海量数据中提取有用的知识。本文针对物流管理方面,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,包括需求预测问题、物流决策问题以及逆向物流问题。并指出了企业在具体应用时需要注意的问题及应用前景。     

物流在商品流通中的作用

伴着现代科学技术的发展和全球经济一体化步伐的加快，现代信息网络技术的日益完善和世界流通领域的自由化，物流服务业的加快发展将成为我国流通领域的一个主流趋势。这就要求我国物流的发展中要时刻紧跟世界物流技术发展的最新动态，利用先进技术改造我国仓储、运输、包装等物流环节，以提高我国物流效率，增强我国物流企业在国际物流市场上的竞争力，加快我国物流现代化的步伐。物流产业在我国流通领域将发挥着越来越突出的作用。同时也将成为我国21世纪经济发展的重要产业和新的经济增长点，在我国发展物流产业的潜力很大，有巨大的发展空间，并在商品流通中日益突出地被提到了一个战略的高度。     

电子商务企业的物流模式决策研究

电子商务企业能够在网上快速、准确的完成商流、信息流和资金流,而作为最特殊要素的“物流”一般只能在网下完成。因此,对于企业来说,选择何种物流模式建立合乎要求的物流体系,是电子商务得以成功实施的关键。本文首先简要阐述了电子商务企业运用的典型物流模式并试图在分析现有物流模式决策方法的基础上,从定性与定量两个方面提出物流模式决策的新方法。     

现代物流在企业发展中的作用

正企业要生存与进步扩展,不但要提高人才与资金的管制,提高企业物流的进步也是不容忽视的重点内容。本文就市场经济条件下正确了解物流的重点还有对企业营销的直接作用,简要地解析了怎样全面展现现今物流的推进影响,推荐选择符合事实的举措,提升物流的进步,减少生产成本,从而带来公司经济效益的提升。     

数据挖掘分析方法在烟草商业物流工作中的应用研究

本文结合山东省淄博市烟草专卖局(公司)卷烟物流中心工作实际,探讨运用大数据思维和数据挖掘分析方法,对卷烟仓储、分拣、配送、综合等数据进行日统计、月汇总,着力构建卷烟物流信息数据的收集、整理、分析、应用、共享管理机制,建立月度数据分析报告制度,为企业决策提供有效数据支撑。     

饭店物流社会化研究

物流社会化将成为饭店物流的重要选择方向，它日益成为饭店节约经营管理成本和实现绿色经营的重要手段。从饭店物流社会化的基本内涵出发，划分了饭店物流社会化的类型，研究了饭店物流社会化的决策要素，提出了饭店物流社会化的决策过程，并对饭店物流社会化的障碍因素进行了分析。     

企业物流服务组织模式与决策动因的对应分析

企业物流服务组织中的主要模式一般包括物流外包、物流自营以及部分外包部分自营。在现实中,由于受到复杂主、客观环境因素的影响,企业在进行物流服务模式的选择时必须考虑诸多因素,以形成合理的、具有针对性的决策方案。因此,研究企业物流服务组织模式与决策动因之间的关系非常重要。本文通过对物流服务需求方实体企业的抽样调查分析,从企业所在系统和环境因素入手来挖掘企业决定其物流组织模式的主要动因,运用对应分析方法对不同物流服务模式与决策动因之间的关系进行研究,从而为企业的物流决策行为提供借鉴。     

数据挖掘在企业中的应用

数据挖掘是一门新兴的信息处理技术,在企业决策和商业信息的提取等方面发挥着日益重要作用。本文从数据挖掘的技术定义出发,讨论了数据挖掘在现代企业和相关行业的应用,以及如何利用数据挖掘提高企业核心竞争力。     

数据挖掘在通信行业营销中的应用

目前,随着国内电信通信行业的快速发展和改革,各运营商在企业大客户、长途业务等领域展开了激烈的竞争,传统的技术支持手段逐渐被技术进步所取代,同时通信行业也逐渐明确了客户资源以及相关的客户关系管理在其领域营销过程中的重要性,本文针对数据挖掘的常用技术以及其在通信行业营销中的重要性进行了分析,并提出了通信行业利用数据挖掘技术实现良好营销发展的相关对策。     

基于群决策的第三方物流商选择

全球资源短缺和环境污染等问题促进逆向物流的发展,第三方逆向物流模式是逆向物流的发展方向,第三方物流商的选择决定其是否能成功运作.本文设计选择第三方逆向物流商的指标并运用群决策方法进行运算,结果证明是可行的,并具有很好的实用价值.     

基于群决策的第三方物流商选择

全球资源短缺和环境污染等问题促进逆向物流的发展,第三方逆向物流模式是逆向物流的发展方向,第三方物流商的选择决定其是否能成功运作。本文设计选择第三方逆向物流商的指标并运用群决策方法进行运算,结果证明是可行的,并具有很好的实用价值。     

数据挖掘在电子商务系统中的应用

电子商务数据挖掘与传统商业领域中的数据挖掘相比,具有便于客户掌握更多的动态信息、有助于形成完整信息化的基础、有利于企业形象的发展等独特性.可通过设计网站、优化页面,分析客户、驻留客户,制定方案、策略营销,比较服务、个性化推荐,适应需求、交叉销售等途径加强数据挖掘在电子商务系统中的应用.     

数据挖掘在金融行业CRM中的应用

金融行业的业务特点决定了它必然要处理海量的数据,激烈的行业竞争决定了它对信息化领域有着更为迫切的要求。数据挖掘技术可以帮助金融企业公司获取最有价值的客户,然后针对客户特点采取独特的产品或市场营销战略,以求获得最佳收益。     

物流管理在经济发展过程中的作用

物流是指物品从供应地向接收地的实体流动过程。作为一门学科受到人们的普遍关注是在1973年石油危机之后,许多企业因致力于物流方面采取强有力措施,控制物流费用的增长,从而在稳定经济、防止危机扩大等方面取得了丰硕的成果,从此,节约费用就是创造利润的观念成为人们的共识,物流也就成为企业的第三利润源。