检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郑诗禹 李莉 ZHENG Shi-yu;LI Li(School of Transportation and Logistics Engineering,Xinjiang Agricultural University,Urumqi 830052,China)
机构地区:[1]新疆农业大学交通与物流工程学院,新疆乌鲁木齐830052
出 处:《物流工程与管理》2020年第11期89-91,共3页Logistics Engineering and Management
摘 要:数据挖掘是探查和分析大量的数据并发现隐藏在其中有价值的信息的过程。而物流管理过程中会产生大量数据,如何把这些数据更有效的利用就成为了现代物流企业核心竞争力的关键所在。文中总结了数据挖掘理论的概念、数据挖掘的主要技术并分析了现代物流业存在的问题。接着阐述了数据额挖掘技术在我国现代物流业中的应用。为今后数据挖掘技术在物流管理中的应用研究提供方向。Data mining is the process of exploring and analyzing large amounts of data and discovering valuable information hidden in it.However,a large amount of data will be generated in the process of logistics management.How to use these data more effectively has become the key to the core competitiveness of modern logistics enterprises.This article summarizes the concept of data mining theory,the main technology of data mining and analyzes the problems existing in modern logistics industry.Then it explains the application of data mining technology in modern logistics industry in our country.Provide direction for future application research of data mining technology in logistics management.
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