数据挖掘在物流中的应用 摘要：随着科学技术的快速进展以及互联网、云计算、数据挖掘等技术的广泛应用，生产过程中的海量数据不再是一种负担，而已经成为了一种资源。物流人逐渐认识到，假如不能对海量的数据进行有效的分析、讨论和应用，那将是巨大的资源浪费。本文以数据挖掘技术作为切入点，分析数据挖掘技术的特点及功能，提出了数据挖掘技术在物流主要环节中的应用，对于改良物流企业管理、提高各环节工作效率、搭建信息共享平台充分利用零散数据、降低物流营运费用等方面具有一定影响。 关键词：数据挖掘；物流；应用 随着科技和经济的快速进展，物流市场日趋完善，在国内及国际物流市场的竞争机制的作用下，物流企业对于数据挖掘技术的应用表现出了极大的兴趣。大多数生产型企业与零售企业为了快速进展经营规模、迎合当前物流市场的进展，迫切的需要借助数据挖掘技术来分析企业存在的问题并据此优化企业规划，提升企业的市场竞争力。深化讨论数据挖掘技术及其在物流管理、仓储、运输、配送、信息共享等环节的中的应用势必会进一步加快物流行业的快速进展。 一、数据挖掘概述 1.数据挖掘的历史。互联网的快速进展及计算机技术的广泛运用，使人们猎取信息及搜集数据的能力得到了极大提高，数以万计的数据库被运用于工程开发、企业管理、政府办公、科学讨论等领域，并愈演愈烈，与此同时也产生了一个新的挑战：如何面对信息爆炸时代的海量信息。假如海量信息不能被及时的整理、分析并加以利用，便成为企业的拖累，也将成为新形式下的巨大资源浪费。在人工智能取得重大进展的前提下，数据库中的知识发现（KDD：KnowledgeDiscoveryinDatabases）应运而生，从而产生了数据挖掘技术，并很快得以蓬勃进展，越来越显示出其强大的生命力。1989 年 8 月召开的第 11 届国际联合人工智能学术会议上首次提出了数据挖掘这一概念。在随后的 1991 年、1993 年和 1994 年分别进行 KDD 专题讨论会，集中讨论海量数据分析算法、数据统计、知识运用、知识表示等问题[1]。1998 年在美国纽约进行的第四届知识发现与数据挖掘国际学术会议不仅进行了学术讨论，并且有 30 多家软件公司展示了他们的数据挖掘软件产品，不少软件已在北美、欧洲 等 国 得 到 应 用 。 2. 数 据 挖 掘 的 概 念 。 数 据 挖 掘 （ 英 语 ：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿，它是数据库知识发现（KDD）中的一个步骤[2]。一般是指从大量...
