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.     

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。     

谈数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术，以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用，并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

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。     

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。     

计算机智能技术在物流系统中的应用

智能物流系统可以实现将各物流企业的信息以各种方式自动转换为与本企业相关的数据,帮助企业人员进行科学的管理与决策,这对于物流企业的管理者和工作者都带来了极大的方便。换句话说,计算机的智能技术就是包含数据仓库DW,Data Wanehouse,联机分析处理(OLAP),数据挖掘DW,Data Wanehouse,并且可     

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.     

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。     

苏州物流业发展现状及对策分析

苏州物流业的发展优势主要表现为物流规模增长幅度较大、物流企业逐渐发展壮大、物流服务模式不断创新及先进的物流公共信息平台应用等方面;通过挖掘数据,发现苏州物流业呈现出区位优势、产业导向、港口和保税物流及集群效应均突出等特征,但也发现苏州物流业在取得丰硕成果的同时,存在着发展粗放、资源浪费严重,物流企业规模偏小,信息化水平不高以及＂营改增＂政策制约大中型物流企业发展等问题;最后结合现状提出了相应的发展对策。     

浅论信息技术在物流企业中的应用和发展

随着信息技术的发展和普及,其已经被应用到政治、经济、文化和个人生活等各个领域,并发挥着越来越重要的作用。现代物流业与传统物流业的区别就在于信息化和网络化在现代企业中的应用。现代物流作为复杂、精确、有组织、有计划的活动,自然也离不开信息技术的支持。但是我国物流企业的信息化技术起步较晚,与国外发达国家存在一定差距,在应用上还存在一些误区。本文就以物流企业在进行信息化建设过程中的问题入手,论述信息化在物流行业中的发展趋势。     

基于RSSVM的快递物流服务风险评价研究

电子商务环境下,高质量的物流服务成为快递供应链上各环节商家和客户关注的焦点。大数据时代背景下,数据挖掘方法可以更有效帮助快递企业管理其物流服务风险。首先构建了B2C快递物流风险评价指标体系,然后结合粗糙集和支持向量机建立了物流风险评价框架模型,最后结合算例进行了应用研究,对风险信息集进行了识别和分类。     

数字矿山的空间数据基础设施建设

进入二十一世纪以来,信息技术的快速发展和越来越广泛的应用为高速发展的煤炭企业带来了良好的机遇,也带来了压力。"数字矿山"已为矿山高级决策者和工程技术人员所密切关注并开始提到议事日程。本文根据我国煤矿企业的生产实际和信息技术在矿山企业的应用现状并结合近年来的实践,对"数字矿山"的空间数据基础设施建设,包括现阶段我国"数字矿山"的空间数据基础设施的内涵、构成以及建设过程中的关键技术等若干问题进行了探讨。     

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。     

数据挖掘对物流园区企业迁移支持

分析了物流园区数据挖掘的重要意义和物流园区协同信息平台的数据来源。利用数据挖掘技术和园区协同信息平台的历史数据,建立基于协同信息平台的数据挖掘模型,为物流企业合理选择物流园区,辅助企业迁移、入驻等协同行为提供决策支持。     

基于供应链的企业物流信息系统研究

随着信息技术与物流系统的不断融合,物流信息系统逐渐成为现代物流体系的核心。物流信息系统通过物流供应链的一体化和信息化实现了企业物流管理的系统性和集成性,它既是企业信息化和网络化的基础,也是降低物流成本和提高物流运作效率的关键因素。建立一个完善的物流信息系统,对于提高现代物流企业的竞争力和经济效益具有积极的作用。