数据挖掘在物流管理决策中的作用

伴随着信息时代数据量剧增的显著特征,深化物流管理决策的最有效的方法是在其中引入数据挖掘技术。介绍了数据挖掘技术在物流管理决策中的作用,分析了数据挖掘在物流管理信息中的挖掘过程及实现的关键技术。指出数据挖掘技术将为物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

序列模式挖掘技术在货物流向分析中的应用

网络的普及、信息技术的发展．使得现代物流的信息化水平得到迅猛发展．物流活动的数据库规模也不断扩大;序列模式数据挖掘技术可以有效发现数据间的联系。分析数据之间的前因后果。本文对序列模式数据挖掘技术在现代物流管理中货物流向的应用进行了分析,提出了UGSP算法,并作了实例分析。     

关于数据仓库和数据挖掘在物流系统中的应用研究

针对近年来我物流行业急剧发展,物流经营的各个环节对数据管理要求越来越高,物流管理信息系统在其中 扮演的角色越来越重要。本文浅谈如何将数据仓库技术、数据挖掘技术结合起来用于物流管理业,为决策层提供技术支持。 首先对数据仓库和数据挖掘作了简单介绍;其次着重论述了在物流管理信息系统的构建过程中数据仓库、数据挖掘和OLAP 各自的作用,最后站在企业生存的角度上,建议应加大物流系统的建设。本文对物流业的从业人员具有一定的积极意义。     

基于数据挖掘技术在物流决策系统中的应用

为了帮助物流决策者采用新技术分析和处理数据,从而在物流过程中提供科学、准确的预测和决策信息,介绍了数据挖掘技术,针对物流过程中大量数据的特点,提出了如何用数据挖掘技术帮助物流企业作出决策的方法。实践表明,该方法对企业提高管理水平、工作效率、作出正确的决策,起到了重要的作用。     

数据挖掘技术在中小型制造企业CRM中的应用

客户关系管理（CRM）是一种全新的管理理念，是提高企业竞争力的一种手段，而数据挖掘技术为CRM的实施提供了良好的支持。简单介绍了CRM系统的基本理论知识，分析了数据挖掘技术在中小型制造企业CRM系统中的主要应用，详细论述中小型制造企业运用数据挖掘技术，提高企业信息管理水平和企业竞争力，使企业建立以客户为中心的经营模式。结合中小型制造企业的特点，详细分析当前制造企业管理的困境，提出了中小型制造业具体在CRM中实施的步骤和方法。     

数据挖掘在电信运营商经营决策系统中的应用

介绍了在电信运营企业中，数据挖掘技术在经营决策系统中的应用情况。该论文对数据挖掘技术的关键部分、体系结构、功能模块进行了研究，报告了电信运营企业的经营决策系统的现状。通过对数据挖掘在实际应用中的问题的调查．指出了国内运营企业在进行该技术时存在的问题。同时阐述了数据挖掘技术的应用将有利于增强电信运营企业的市场竞争力。     

讯宝科技积极参与物流论坛在京召开

在日前结束的“现代物流管理与物流信息化高层论坛”上，美国讯宝科技公司(Symbol Technologies,Inc．)总裁兼CEO William Nuti先生就如何让供应链实现移动管理、数据采集技术的演进以及企业移动技术带给现代企业新的竞争优势等内容做了题为“企业移动：提高经营效率，打造竞争优势”的主题讲演。讯宝还就全球物流供应链管理的最新发展趋势、物流信息化未来建设、讯宝企业移动解决方案在全球的应用等内容同与会代表展开深入探讨。     

基于Interbus总线技术的汽车生产物料呼叫系统

介绍了Interbus现场总线技术在汽车组装企业车间物流中的应用。通过现场总线,及时提供所需的物料．提高企业物流管理水平,保证生产部门和物流部门信息沟通．提高生产效率,最终满足企业同步化物流管理的要求。     

数据挖掘在电机制造行业中的应用

介绍了电机制造业的特点,指出在电机制造业销售管理中实施客户关系管理(CRM)以及物流管理中实施供应链风险管理的重要性,从而引出数据挖掘(DM)技术.最后.叙述数据挖掘在电机制造业中的应用.     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM（客户关系管理）是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用于CRM中，能够加强和改善客户关系管理，从而为企业带来更多的利润。该文对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和过程进行了研究。     

面向CRM的数据挖掘应用

客户关系管理（CRM）已成为目前企业决策管理的重要部分，而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的支持。本文简要介绍了常用数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

决策树方法在煤炭物流客户分析中的应用

目前物流企业中积累了大量的客户历史数据,为了有效利用这些数据,使用数据挖掘方法对客户进行分类管理和服务是CRM中非常重要的一方面。而决策树是进行分类分析与数据挖掘的常用方法。研究了运用C4.5算法对煤炭物流客户信息构造决策树,并把提取到的规则应用到公路煤炭物流公司的客户关系管理中,结果证明具有较好的应用价值。     

一种基于数据挖掘技术的物流系统设计

在物流企业的ERP(企业资源规划)实施中进行BPR(业务流程重组),提高企业的信息化程度,是当务之急的事情。本文将研究和探讨如何将计算机空间数据挖掘领域中的一些关键技术与GIS技术相结合,将其应用于物流行业,期望能够更好地提高管理决策水平和经济效益。最后设计和实现了一个基于数据挖掘技术的GIS的物流信息系统的原型,并对系统的总体设计、功能设计和系统实现的关键技术作了详细的阐述。     

数据挖掘不仅要"挖外",还要"挖内"

本文首先回顾了数据挖掘技术概念以及在企业外部活动中的广泛应用，同时指出了数据挖掘在企业内部的管理活动应用上还有许多潜力可挖的问题，为正在探索数据挖掘应用的厂商提供了几条可供参考的新思路。     

MRPII系统中物流与资金流的集成研究

分析了企业生产过程中物流与资金流的关系；阐述了物流及资金流的闭环均衡控制在企业经营管理中的重要意义；针对现有ＭＲＰＩ系统中对资金流管理方面的不足，探讨了ＭＲＰＩ中资金流与物流管理进一步集成，以实现ＭＲＰＩ系统对资金流与物流的全面管理的方法，并开发了原型系统．     

数据挖掘技术在中小型制造企业CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是一种全新的管理理念,是提高企业竞争力的一种手段,而数据挖掘技术为CRM的实施提供了良好的支持。简单介绍了CRM系统的基本理论知识,分析了数据挖掘技术在中小型制造企业CRM系统中的主要应用,详细论述中小型制造企业运用数据挖掘技术,提高企业信息管理水平和企业竞争力,使企业建立以客户为中心的经营模式。结合中小型制造企业的特点,详细分析当前制造企业管理的困境,提出了中小型制造业具体在CRM中实施的步骤和方法。     

数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用

把数据仓库、数据挖掘技术运用到ERP中去，以数据仓库作为企业底层的数据源，再配合各种数据挖掘技术，结合ERP的管理思想，发挥数据仓库与数据挖掘技术在决策支持方面的长处。在此基础上，探讨了基于数据仓库的采购管理系统（DWBPMS）的实现。     

基于纺织企业纱线质量数据仓库的设计

基于纺织企业纱线质量管理数据，结合数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术，探讨了纱线质量数据仓库整体设计过程，并且实施数据挖掘，分析数据挖掘结果，对企业生产提供依据。提出了基于纺织企业纱线质量数据仓库的组成与设计思路，以实例阐述了构建数据仓库的体系结构和数学模型以及数据挖掘、联机分析处理技术，结果表明基于纱线质量的数据仓库的建立结合数据挖掘和联机分析处理技术对企业质量管理层确实提供了有效的分析手段。     

数据挖掘在银行CRM系统中的应用

数据挖掘是一种对大量信息进行分析和处理的技术,银行客户关系管理系统使用数据挖掘技术实施有效的客户关系管理,为企业决策提供有价值的信息,提高市场竞争能力。决策树方法是数据挖掘技术常用的分类方法,本文对决策树ID3算法的进行了介绍,阐述了数据挖掘技术在银行客户关系管理系统的应用。     

基于数据挖掘技术的CIMS系统信息集成方法

对CIMS工程的现状进行了分析，明确了形成CIMS系统信息孤岛的原因，提出一种基于数据挖掘技术进行CIMS系统信息集成的方法，以原有的数据库为基础，利用网络技术和数据挖掘技术，建立数据挖掘系统，通过数据挖掘的下钻处理、上卷递交与数据信息的析取和融合，建立了相关的模糊理论模型和实现的算法，较好地解决了CIMS系统的资金流、物流与信息流的集成问题。