叶敏

【摘要】本文通过从数据挖掘技术的研究历程开始，介绍了几种常用的数据挖掘的技术，以及数据挖掘的过程；重点说明了数据挖掘技术在物流企业决策系统、仓储管理以及电子商务中的应用，同时指出数据挖掘技术存在的问题。

【关键词】数据挖掘技术 物流企业

一、数据挖掘技术研究现状

（一）数据挖掘的定义

数据挖掘（Data Mining）是从海量的噪声数据中识别提取具有应用价值的数据的过程。这里的数据源必须是真实的、大量的、含噪声的。

（二）国外研究现状

世界上对数据挖掘的正式研究开始于1989年8月举行的第一届KDD国际学术会议，数据库中的知识的发现（Konwledge Dis-covery in Database）在这次会议中第一次被提出。研究重点逐渐从发现方法转向系统应用，并且注重多种策略和技术的集成和多种学科的相互渗透。国外在应用方面发明了多款用于数据挖据的软件，如spss model等，并开发了hadoop和spark等支持数据挖掘的框架，使得数据挖掘技术的发展空间更为宽广。

（三）国内研究现状

国内对数据挖掘的研究相对国外较晚，1993年国家自然科学基金首次支持中科院合肥分校对该领域的研究项目，目前进行的大多数研究是由政府资助进行，如863计划、“九五”计划等。

在数据挖掘软件平台上，MSMiner平台是由中科院计算技术研究所智能信息处理实验室开发的。

二、数据挖掘常用的技术

（一）人工神经网络

人工神经网络从信息处理方面对人脑神经元网络进行抽象简单的模型，它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。……