文｜张淑丽，崔岩，董洋溢

数据挖掘在物流信息管理中的应用

文｜张淑丽，崔岩，董洋溢

众所周知，物流业是一个新兴产业，它是指商品、物资、物料等从发送地向接受地的实体流动过程；它又是融合包装、运输、仓储、销售、信息等的综合型服务业，是现代社会及企业发展的“第三利润源”，更是支撑我国国民经济的战略性支柱产业。随着国内经济的高速增长，电子商务得到了快速发展，行业需求急剧增加，由此物流产业也得到了大力发展，物流模式逐渐从传统的物资供应行业向智慧物流转变。

物流各个环节产生的数据信息呈爆炸式增长，这些海量的信息既有显性的又有隐性的信息显性的信息可以用语言表达清楚、可以很方便的编码实现，隐性的信息存在于个人的行为，思想的世界观、价值观和情感之中，通常很难用某种方式简单、直接表达出来或发现，也难以传递、交流，但是隐性的信息一般都可以直接转化为有效的行动，其价值远远高于和大于显性的信息。因此，为了充分发挥各种信息的作用，需要我们对显性的信息进行整理、提取和加工等，充分挖掘出隐藏在其后面的有价值的信息，这正是数据挖掘的重要任务。

一、物流业信息管理现状分析

2017年3月9日，国家发改委通报，截止到2016年底我国社会物流总额已经达到229.7万亿元（如图1所示），虽然这一数据已经达到相当规模，但是我国物流成本占GDP的比重依然非常高，当前我国的这一比值为14.8%，同期日本的只有11%，而美国的仅为8%，究其原因是在物流业务运行过程中，没有把数据背后的有用信息充分挖掘出来，使得物流行业间的管理混乱、效率低下、利益链加长。……