嵌入式數(shù)據(jù)挖掘研究及其在物流行業(yè)的應(yīng)用.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)應(yīng)用的普及，信息化帶來的數(shù)據(jù)量爆炸性的增長(zhǎng)，對(duì)于數(shù)量大、涉及面寬的數(shù)據(jù)，依靠傳統(tǒng)的那種由簡(jiǎn)單匯總、按指定模式去分析的統(tǒng)計(jì)方法是無法完成這類數(shù)據(jù)的分析需求的。因此，在八十年代末興起的數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD)技術(shù)為解決此問題開辟了一條道路[1]。數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)觀測(cè)到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，目的是發(fā)現(xiàn)未知的關(guān)系和以數(shù)據(jù)擁有者可

2、以理解并對(duì)其具有價(jià)值的新穎方式來總結(jié)數(shù)據(jù)[2]。 經(jīng)過十余年的研究探索，數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)已經(jīng)取得了很大的成果，并且已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域，如保險(xiǎn)業(yè)、零售業(yè)、投資銀行、電信業(yè)等多個(gè)行業(yè)中應(yīng)用。然而，隨著市場(chǎng)份額和利潤(rùn)競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈，各個(gè)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的依賴性愈發(fā)明顯、要求更高，這也為數(shù)據(jù)挖掘提出了新的挑戰(zhàn)，如在面對(duì)更海量數(shù)據(jù)時(shí)的性能效率、準(zhǔn)確率等方面。 本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，從理論的角度分析了數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)流程、

3、開銷和實(shí)施步驟，并且針對(duì)當(dāng)前新興的嵌入式數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行研究，從數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的緊密耦合(tightcoupling)角度，分析了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，以實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘的性能效率優(yōu)勢(shì)。 從應(yīng)用的角度方面，本文選取了物流行業(yè)作為分析背景，詳細(xì)論述了物流行業(yè)中信息化建設(shè)存在的問題，創(chuàng)新性的提出了使用嵌入式數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，通過對(duì)物流快遞客戶的行為分類分析，提供可靠的商業(yè)決策參考，以降低該行業(yè)商業(yè)運(yùn)作中普遍存在的現(xiàn)