数据挖掘在物流管理中的应用研究.doc
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数据挖掘在物流管理中的应用研究, 1.65万字我自己原创的毕业论文，仅在本站独家提交，大家放心使用 摘要 随着信息技术的飞速发展, 物流企业积累了大量的历史数据，但由于缺乏有力的数据分析工具和完善的数据分析与决策系统，使得重要的决策常常不是基于数据库中丰富的数据,而是基于决策者的直觉, 因此建立决策支持系统以提高数据分析...
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数据挖掘在物流管理中的应用研究
1.65万字
我自己原创的毕业论文，仅在本站独家提交，大家放心使用
摘要 随着信息技术的飞速发展, 物流企业积累了大量的历史数据，但由于缺乏有力的数据分析工具和完善的数据分析与决策系统，使得重要的决策常常不是基于数据库中丰富的数据,而是基于决策者的直觉, 因此建立决策支持系统以提高数据分析能力, 从而为决策者提供科学合理的依据所做的研究就十分重要。传统的数据库管理信息系统不能够很好地利用、分析数据库中积累的大量数据,而数据挖掘技术是近几年发展起来的数据组织和分析的新技术，它与数据仓库技术的结合则可以很好地解决这一问题。
关键词 数据挖掘，数据仓库，物流管理，CRM
The application of data mining in logistics management
Abstract With the rapid development of information technology, logistics enterprises have accumulated a large amount of historical data, but due to the lack of powerful data analysis tools and sophisticated data analysis and decision-making system, making the important decisions are often not based on a wealth of data in the database, but on intuitive decision-makers, so build decision support systems to improve data analysis capabilities to provide a scientific basis for rational decision-makers on the importance of research done. Traditional database management information system is not able to make good use of analysis of large amounts of data accumulated in the database, and data mining technology is developed in recent years for data organization and analysis of new technology, which combines data warehouse technology can be very a good solution to this problem.
Keyword data mining, data warehousing, logistics management, Customer Relationship Management
目 录
第一章 绪 论 1
1.1 课题的研究背景及意义 1
1.1.1选题背景 1
1.1.2研究目的及意义 1
1.2 国内外研究与应用现状 2
1.2.1国外研究现状 2
1.2.2国内研究现状 2
1.3本文主要研究内容 3
第二章 数据挖掘及物流信息系统 4
2.1 相关理论与概念 4
2.2 数据挖掘 4
2.2.1数据挖掘概述 4
2.2.2数据挖掘与数据仓库 4
2.2.3数据挖掘的主要方法和技术 5
2.2.4数据挖掘的常用工具 6
2.3物流信息系统 7
2.3.1物流信息系统概述 7
2.3.2物流信息系统的内涵与特点 7
2.3.3物流信息系统所要解决的主要问题 8
第三章 数据挖掘在物流管理中的应用 9
3.1 应用背景 9
3.2 在客户关系管理中的应用 9
3.2.1发掘新客户 10
3.2.2挖掘现有客户的价值 11
3.2.3留住老客户 11
3.3 在物流配送中的应用 12
3.3.1物流配送问题描述 12
3.3.2物流配送问题数学模型的构建 12
3.3.3物流配送问题的数学求解 14
第四章 数据挖掘在物流管理中存在的问题及其解决办法 16
4.1 数据挖掘在物流管理中存在的问题 16
4.1.1缺少第三方物流公共服务平台开发的智能分析系统 16
4.1.2对物流数据的整合程度不高 16
4.1.3数据的私有性及安全性 16
4.1.4相关技术人员的缺乏 16
4.2 加强数据挖掘在物流管理中应用的解决办法 16
4.2.1 面向第三方物流公共服务平台的智能分析系统的设计 16
4.2.2 对物流数据的整合 16
4.2.3确保数据的私有性和安全性 17
总结与展望 18
参考文献 20
1.65万字
我自己原创的毕业论文，仅在本站独家提交，大家放心使用
摘要 随着信息技术的飞速发展, 物流企业积累了大量的历史数据，但由于缺乏有力的数据分析工具和完善的数据分析与决策系统，使得重要的决策常常不是基于数据库中丰富的数据,而是基于决策者的直觉, 因此建立决策支持系统以提高数据分析能力, 从而为决策者提供科学合理的依据所做的研究就十分重要。传统的数据库管理信息系统不能够很好地利用、分析数据库中积累的大量数据,而数据挖掘技术是近几年发展起来的数据组织和分析的新技术，它与数据仓库技术的结合则可以很好地解决这一问题。
关键词 数据挖掘，数据仓库，物流管理，CRM
The application of data mining in logistics management
Abstract With the rapid development of information technology, logistics enterprises have accumulated a large amount of historical data, but due to the lack of powerful data analysis tools and sophisticated data analysis and decision-making system, making the important decisions are often not based on a wealth of data in the database, but on intuitive decision-makers, so build decision support systems to improve data analysis capabilities to provide a scientific basis for rational decision-makers on the importance of research done. Traditional database management information system is not able to make good use of analysis of large amounts of data accumulated in the database, and data mining technology is developed in recent years for data organization and analysis of new technology, which combines data warehouse technology can be very a good solution to this problem.
Keyword data mining, data warehousing, logistics management, Customer Relationship Management
目 录
第一章 绪 论 1
1.1 课题的研究背景及意义 1
1.1.1选题背景 1
1.1.2研究目的及意义 1
1.2 国内外研究与应用现状 2
1.2.1国外研究现状 2
1.2.2国内研究现状 2
1.3本文主要研究内容 3
第二章 数据挖掘及物流信息系统 4
2.1 相关理论与概念 4
2.2 数据挖掘 4
2.2.1数据挖掘概述 4
2.2.2数据挖掘与数据仓库 4
2.2.3数据挖掘的主要方法和技术 5
2.2.4数据挖掘的常用工具 6
2.3物流信息系统 7
2.3.1物流信息系统概述 7
2.3.2物流信息系统的内涵与特点 7
2.3.3物流信息系统所要解决的主要问题 8
第三章 数据挖掘在物流管理中的应用 9
3.1 应用背景 9
3.2 在客户关系管理中的应用 9
3.2.1发掘新客户 10
3.2.2挖掘现有客户的价值 11
3.2.3留住老客户 11
3.3 在物流配送中的应用 12
3.3.1物流配送问题描述 12
3.3.2物流配送问题数学模型的构建 12
3.3.3物流配送问题的数学求解 14
第四章 数据挖掘在物流管理中存在的问题及其解决办法 16
4.1 数据挖掘在物流管理中存在的问题 16
4.1.1缺少第三方物流公共服务平台开发的智能分析系统 16
4.1.2对物流数据的整合程度不高 16
4.1.3数据的私有性及安全性 16
4.1.4相关技术人员的缺乏 16
4.2 加强数据挖掘在物流管理中应用的解决办法 16
4.2.1 面向第三方物流公共服务平台的智能分析系统的设计 16
4.2.2 对物流数据的整合 16
4.2.3确保数据的私有性和安全性 17
总结与展望 18
参考文献 20
