数据挖掘及其在物流运输系统中的应用研究

针对现代物流领域,介绍了数据挖掘的基本流程、相关技术以及其在物流运输系统中的应用情况,并给出了基于数据挖掘服务的物流运输系统模型。     

数据挖掘及其在物流运输系统中的应用研究

针对现代物流领域,介绍了数据挖掘的基本流程、相关技术以及其在物流运输系统中的应用情况,并给出了基于数据挖掘服务的物流运输系统模型.     

基于DM的公共物流信息服务平台VAS研究

物流增值服务开发需要建立在以现代信息技术为基础，把运输、包装、储存、流通加工、配送、信息处理、支付等功能结合起来的综合服务平台上；平台的信息化、网络化和智能化发展为数据挖掘技术的应用提出了要求。以数据仓库技术、数据挖掘技术为重点，分析了公共物流信息服务平台的数据挖掘过程及实现技术，提供一种基于物流精简数据库开发公共物流信息服务平台增值服务的思路和方法。     

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。     

基于数据挖掘的物流信息系统研究与设计

首先,介绍了现代物流管理对信息技术的迫切需求,指出物流管理信息化是电子商务的必然要求;然后,阐述了数据挖掘技术用于物流管理的优势;最后,在论述基于数据挖掘物流信息系统结构和特点的基础上,分析了系统建设中相关的关键技术。     

基于数据挖掘的物流信息系统研究与设计

首先,介绍了现代物流管理对信息技术的迫切需求,指出物流管理信息化是电子商务的必然要求;然后,阐述了数据挖掘技术用于物流管理的优势;最后,在论述基于数据挖掘物流信息系统结构和特点的基础上,分析了系统建设中相关的关键技术.     

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。     

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。     

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.     

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.     

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RFID技术的仓储数据处理

仓储作为物流产业重要环节,降低仓储管理成本,提高仓储作业效率,已经成为热门的话题。通过在仓储管理中数据挖掘技术的有效应用,可以控制物流成本,提高仓储效率,帮助公司在竞争中处于更加有力的地位,比如库存平衡控制、货品摆放、运输路径。而基于RFID技术又为仓储管理中数据挖掘技术的有效应用提供保障,开阔了数据挖掘技术工作空间,提升了数据挖掘结果的准确度。     

零售业逆向物流管理中的数据挖掘技术研究

数据挖掘可以从海量数据中提取有用的知识。本文针对来自零售业逆向物流系统的数据数量大且更新速度快的特点，运用统计分析方法，研究数据挖掘在这一领域的具体应用，为零售企业提供了一种在产品质量上对供应商进行评估的方法。     

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。     

SQL数据挖掘技术在物流企业管理中的应用

SQL数据挖掘是计算机数据处理技术的重要发展,是目前物流企业日常管理和商业智能的重要部分.首先概述了数据挖掘技术的概念、过程和方法,接着分析了其在物流企业业务数据挖掘中的流程和作用,重点对物流企业客户关系管理、供应链系统管理以及决策系统管理中的数据挖掘应用进行了分析,指出了SQL数据挖掘技术在上述领域应用的主要方式、作用及机制,最后就SQL数据挖掘在X物流企业中的应用进行了案例剖析,并从分析问题、准备数据、挖掘数据和应用结果四个方面详细介绍了数据挖掘过程.     

数据挖掘技术在物流供应链合作伙伴选择中的应用

通过数据挖掘技术对物流供应链中轴心企业对合作伙伴的选择和价值评定问题进行研究。首先构建物流供应链中合作伙伴选择的模型,进而对数据挖掘的分类和群算法进行概述,对数据挖掘技术在物流供应链中合作伙伴选择的步骤和流程进行探讨,最后进行案例分析,为汽车生产制造物流供应链中轴心企业对合作伙伴的选择进行数据挖掘,并且给出了具体的数据挖掘步骤和算法流程。     

基于ITS技术的现代物流体系的构建

从ITS技术在物流中应用的角度出发，对智能运输系统（ITS）作了阐述，论证了ITS技术与现代物流的关系，并详细分析了ITS技术对现代物流的影响；最后针对物流活动的特点和ITS技术的应用，提出了基于ITS技术的现代物流体系。     

基于心理契约视角的企业物流供应链模糊应用研究

针对物流企业现代客户管理中的供应链战略伙伴关系,从心理契约的理论出发,提出引入模糊数学的方法,探索将模糊方法与心理契约综合应用的可能。该方法的提出将有利于企业实施供应链管理时的战略伙伴关系分析,可以有助于物流企业通过差异化客户管理提高赢利能力,也有助于企业物流信息化的深层次应用与提高。并分析比较了模糊数据挖掘算法和模糊神经网络算法应用的性能差异。     

基于数据挖掘技术的第四方物流系统

介绍了第四方物流的概念及作用,设计了第四方物流的体系结构,并将数据挖掘技术引入到第四方物流系统中,构建了基于数据挖掘技术的第四方物流体系结构。