数据挖掘技术在物流企业的应用

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摘要：在当前现状下，物流行业需求呈现突显的扩大趋向。面对市场中的物流行业竞争，作为物流企业有必要妥善应对现阶段的激烈竞争，通过运用共享物流信息的途径与手段来助推企业自身实现转型。物流信息共享应当建立于数据挖掘技术之上，确保能够紧密融合物流信息共享以及数据挖掘手段。在此前提下，物流企业应当全面明晰数据挖掘技术的本质与内涵，并且将其渗透于全过程的物流企业运行中。

关键词：数据挖掘技术；物流企业；信息共享；具体应用

从根本上来讲，数据挖掘的内涵就在于筛选并且分析现存的数据库信息，并且据此获得可用的关系模式。在目前看来，数据挖掘手段已经能够灵活适用于各个行业，从而全面助推了现阶段的企业信息化。为了能够妥善应对物流领域的竞争，物流企业有必要凭借数据挖掘的方式来获取实时性的物流市场信息，据此拟定适合当前真实物流需求的企业决策[1]。因此可以得知，运用数据挖掘方式在客观上有益于共享物流企业信息。

1数据挖掘技术对于物流信息共享的重要价值

从技术内涵的角度讲，数据挖掘指的是借助数据筛选以及信息分析的手段来完成全方位的数据分析处理，在此前提下给出可用性、有效性与易懂性的数据模式或者数据关系。与此同时，数据挖掘手段针对随机与模糊的不完全数据能够做到有效予以深入挖掘，确保在数据库现有的海量信息中搜寻相关的可用信息，并且将其归纳为特定的关系模式[2]。进入信息化的时期，信息资源共享正在迅速拓宽范围，各个领域对其也给予了较多关注。企业通过共享特定领域的信息，即可共同占有上述的行业信息，并且将其用于实现信息分享[3]。因此作为传播信息的有关主体而言，其在共享过程中并非意味着丢失信息，而是占据了更多的流动性信息。在此前提下，信息共享有助于公开当前的有关行业信息，企业据此也能够拥有更优的经营收益。因此可以得知，物流企业如果要全面助推现阶段的企业转型，那么需要依赖于数据挖掘技术。与此同时，物流企业针对数据挖掘手段如果能予以灵活适用，则有益于创建更广范围的物流信息共享，从而创建了规范性更强的物流企业日常管理模式。对于外部性以及内部性的物流资源而言，运用数据挖掘也能够用于创建更广范围的物流共享平台，以此来提升并且优化物流企业自身具备的综合竞争实力。

2物流企业当前运用数据挖掘技术的现状

截至目前，已有较多的物流企业正在逐渐意识到物流信息共享的必要性，同时也在探求多样化的信息共享方式[4]。相比而言，数据挖掘技术本身具备了突显的共享性优势，物流企业针对上述手段应当予以全方位的引进。但从现状来看，物流企业仍然没能达到最优化的信息共享程度，其中体现为如下的弊端或者缺陷：2．1欠缺专门性的物流信息化人才。在目前看来，较多物流企业都在致力于数据资源的全方位获取，因此具备了显著的物流信息量优势。但是与此同时，物流市场整体上仍然欠缺优质人才作为必要支撑，尤其是涉及到信息化人才而言。面对现阶段的信息海量趋势，物流企业如果没能拥有较高水准的信息化人才为其提供支撑，那么存在较大可能将会陷入竞争劣势。物流企业由于欠缺上述的专门信息化人才，以至于很难真正突破瓶颈，同时也无法着眼于灵活适用数据挖掘的手段。在此状态下，企业将会浪费物流领域的珍贵资源[5]。2．2相对较低的物流信息化水准。物流行业如果要得以顺利转型并且提升物流效益，则需全面建立于物流信息化的前提下。然而截至目前，物流企业仍停滞于较低层次的信息化水准，因此亟待提升当前现有的信息化建设层次[6]。由于受到上述现状的显著影响，以至于物流企业欠缺顺畅性的内部沟通机制，企业营业部以及物流总部很难着眼于及时沟通物流信息。与此同时，物理行业整体上呈现突显的人员流动趋势，因此多数基层职员针对信息共享机制都无法真正做到认同。因此可见，企业如果无法拥有顺畅的物流信息渠道，那么将会阻碍物流效率的全面提升。2．3物流企业习惯于忽视共享物流信息。面对现阶段的激烈竞争，作为物流企业有必要更多关注信息共享。但是实质上，当前多数的物流企业并没能表现为较强的共享物流信息意识，因此在客观上阻碍了物流企业引进全新的数据挖掘手段。探究其中根源，就在于上述企业本身欠缺应有的信息共享认识，从而在面对现阶段的激烈行业竞争时无法做到适应。在此前提下，物流企业亟待在根源上实现针对自身意识的转型，以便于灵活应对日益加剧的物流领域竞争。

3探析数据挖掘要点

数据挖掘技术通常可以针对于随机性与模糊性的海量数据，在深入展开信息挖掘的前提下能够创建相应的关系模式。由此可见，物流企业如果能妥善适用上述的挖掘手段与挖掘技术，那么在根本上有助于减少物流成本并且全面改进当前现存的物流模式，从而助推物流企业自身的演变与转型[7]。同时，物流信息共享以及数据挖掘手段之间的全面融合还体现为不可忽视的独特优势。具体在涉及到信息共享的有关实践中，物流企业需要关注如下的数据挖掘要点：3．1全面创建知识化的新型物流企业。物流企业为了达到更高层次的物流知识化程度，则有必要全面引进数据挖掘技术，并且将此项技术作为物流企业赖以实现信息共享的根本保障。具体在目前实践中，创建知识化的新型物流企业通常涉及到构建物流数据库，确保企业能够凭借有关的软件设施以及硬件设施来完成信息挖掘。在云技术的辅助下，企业针对各类物流信息即可实现全方位的挖掘与存储。因此可见，数据库在全过程的物流信息共享中占据了关键地位，物流企业有必要预先构建数据库，然后据此开展综合性的物流信息筛选。除此以外，共享物流领域信息还涉及到聚类（clustering）分析。通过运用聚类分析的方式，物流企业就可以紧密结合当前的物流市场需求，从而完成了预先性的物流信息处理以及信息分析。在实现上述信息分析的前提下，企业针对某些特定的信息还需着眼于深入进行探究，并且将其作为物流决策的基本参照。在目前看来，已有很多物流企业正在逐步尝试运用聚类分析，据此创建了可预测性较强的物流发展模式[8]。3．2妥善利用各类物流数据资源。物流企业如果可以拥有海量物流信息与物流领域数据，那么有必要将其转变成物流企业自身拥有的整体竞争实力。但从目前来看，某些物流企业虽然表现为海量信息的状况，然而针对当前现存的物流信息并没能予以妥善运用，从而浪费了珍贵的物流数据资源。因此为了从根源上实现转型，那么作为物流企业就需要侧重于筛选数据并且开展综合性的物流信息分析，并且善于借助数据挖掘手段来达到上述的信息处理目标。例如针对某些原始性的物流数据而言，物流企业对其有必要着眼于多次的信息筛选，至少要保障两次的物流信息筛选过程。通过运用上述的信息筛选操作，企业针对原始信息中的某些可用信息就能予以妥善保留，据此给出减少物流运行综合成本的途径与思路。因此可以得知，数据挖掘手段在客观上拓宽了物流企业现存的获利空间。与此同时，物流企业如果能灵活掌握并且适当运用综合性的数据挖掘，那么针对深层次的物流领域风险还能予以防控与避免。3．3确保实现顺畅的信息流通。面对市场化的物流行业全新趋势，物流企业不能够单纯局限于较窄的企业盈利视角，而是要更多关注综合性与全面性的物流信息分享。这是由于物流企业只有创建了信息互通的渠道，那么针对实时性的物流需求变化以及物流市场状态才能着眼于及时掌控，并且给出与之相适应的改进思路。因此可见，顺利实现信息互通对于现阶段的物流企业体现为不可忽视的重要价值，企业有必要运用相应的举措来全面拓宽共享物流信息的渠道。具体在涉及到数据挖掘手段的过程中，企业有必要全面明晰现阶段的物流数据流向，从而运用相应措施来妥善清除某些阻碍信息流通的不良因素。通过实现上述的转变与改进，物流企业就可以拥有公开性以及透明性更强的物流行业信息，此项举措有助于企业创建实效性更高的物流运作模式。同时，物流企业如果能够拥有多层次的信息共享机制，那么还能实现物流领域各项日常事务效率的全面优化，从而避免了滞后性的物流运行模式。

4结语

数据挖掘技术体现为独特的物流领域运用优势。与企业获取信息的传统手段予以对比，可以得知数据挖掘技术更加可以简化信息获取的流程，提升物流效率并且搭设了企业沟通的新平台。因此在实践中，物流企业仍需着眼于当前的信息化进程，在全面分享物流信息的同时实现了物流企业整体效益的提升与优化。

作者:李烁 单位:湖南现代物流职业技术学院