陳曉杰　許振華　張婭鋒

[摘要]介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念、體系、過程和技術方法，分析基于數(shù)據(jù)挖掘的煙草物流綜合管理系統(tǒng)的體系架構，指出應用數(shù)據(jù)挖掘技術的煙草物流綜合管理系統(tǒng)的優(yōu)勢。

[關鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉庫 煙草物流

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-7597（2009）0110098-02

一、引言

現(xiàn)代物流是極具潛力的新興產(chǎn)業(yè)，作為繼物質資源、人力資源之后的“第三利潤源”而被高度重視。中國煙草行業(yè)的銷售配送網(wǎng)絡經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)具有現(xiàn)代物流的基本特征，包括卷煙運輸、卷煙存儲、卷煙分揀（加工）和卷煙配送等環(huán)節(jié)。由于現(xiàn)在卷煙物流配送實施地區(qū)統(tǒng)一配送，客戶基數(shù)非常大，因此導致每個物流環(huán)節(jié)都產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。另外現(xiàn)代物流信息技術的使用也使得數(shù)據(jù)庫的規(guī)模不斷擴大，產(chǎn)生了巨大的數(shù)據(jù)流，使企業(yè)很難對這些數(shù)據(jù)進行準確、高效的收集和及時處理，因此也很難幫助決策者做出快速、準確的決策，難以實現(xiàn)對卷煙物流過程的全程監(jiān)控，降低整個卷煙物流的成本。數(shù)據(jù)挖掘技術正可以解決這些問題，能夠幫助企業(yè)在物流信息管理中，及時、準確的收集和分析客戶、市場及整個企業(yè)內部的各種信息，對客戶的行為及市場趨勢進行有效的分析，了解不同客戶的需求，從而可以為客戶提供針對性的服務，大大提高客戶對企業(yè)和產(chǎn)品的滿意度。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database，KDD）是指從大量的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學科，涉及到數(shù)據(jù)庫技術、人工智能技術、數(shù)理統(tǒng)計、可視化技術、信息提取、空間數(shù)據(jù)提取和并行計算等方面，它把人們對數(shù)據(jù)的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識，提供決策支持。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)一般由數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫，數(shù)據(jù)庫服務器，知識庫，數(shù)據(jù)挖掘引擎，模式評估模塊和圖形用戶界面組成。數(shù)據(jù)模式可以從不同類型的數(shù)據(jù)庫挖掘，如關系數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫，面向對象的數(shù)據(jù)庫，也可以從其他類型的信息存儲中提取，包括空間的、時間相關的、文本的、多媒體的和遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫，以及萬維網(wǎng)等。數(shù)據(jù)挖掘過程一般由三個步驟組成，即數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結果的解釋和評價。在數(shù)據(jù)挖掘的處理過程中，數(shù)據(jù)挖掘方法是最為關鍵的，目前數(shù)據(jù)挖掘的方法主要有以下幾類：關聯(lián)規(guī)則方法、分類和聚類方法、數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法、機器學習方法、多層次數(shù)據(jù)匯總歸納、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、決策樹方法和序列模式分析方法。

三、數(shù)據(jù)挖掘在煙草物流綜合管理系統(tǒng)中的應用

煙草卷煙物流經(jīng)過幾年的發(fā)展，逐步建立了半自動卷煙分揀系統(tǒng)、自動卷煙分揀系統(tǒng)、數(shù)字倉儲系統(tǒng)和配送車輛GIS系統(tǒng)等物流相關的信息系統(tǒng)。這些信息系統(tǒng)通過應用網(wǎng)絡技術、EDI、人工智能、條形碼、無線pos、電子標簽，RFID等各種先進技術，將物流作業(yè)信息化，物流信息處理電子化和計算機化，極大的提高了工作效率，但是由此也產(chǎn)生了大量的信息，難以及時準確的處理，給領導決策帶來了困難。在這個背景下，物流綜合管理系統(tǒng)的開發(fā)迫在眉睫。物流綜合管理系統(tǒng)是架構在分揀系統(tǒng)、倉儲系統(tǒng)、車輛監(jiān)控系統(tǒng)之上的物流決策系統(tǒng)，是一種結合了數(shù)據(jù)挖掘技術和人工智能的新型經(jīng)營決策系統(tǒng)。它通過數(shù)據(jù)收集、智能篩選對卷煙采購、卷煙存儲、卷煙分揀、卷煙配送、日常管理和績效考核的各個環(huán)節(jié)的大量信息進行采集，并利用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術對其進行分析處理，以此確定相應的卷煙物流管理決策。物流綜合管理系統(tǒng)的開發(fā)和應用，實現(xiàn)了商業(yè)企業(yè)卷煙商流、物流各個環(huán)節(jié)的無縫銜接，滿足了卷煙物流配送中心精細化管理的要求。通過調度管理、倉儲管理、分揀管理、送貨管理，實現(xiàn)配送中心各作業(yè)活動的前后銜接、左右貫通；通過現(xiàn)場管理、安全管理、設備管理對配送中心的作業(yè)細節(jié)進行細致管理；通過成本核算，對配送中心的費用進行計算，并生成各項費用指標，實現(xiàn)物流成本監(jiān)控與分析；通過績效考核模塊，對配送中心進行多級考核；通過監(jiān)控預警模塊，以文字、表格、圖形等多種形式展現(xiàn)作業(yè)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全面的管理監(jiān)控與管理優(yōu)化分析，為配送中心的高效、服務、低成本運作提供管理決策工具。

（一）卷煙物流管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的建立

數(shù)據(jù)倉庫的建立是數(shù)據(jù)挖掘的基礎。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數(shù)據(jù)集合，支持管理決策制定。煙草物流分揀、倉儲、配送等各個作業(yè)系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)倉庫的原始數(shù)據(jù)源，為數(shù)據(jù)倉庫提供訂單、配貨單、客戶信息、結算信息、倉儲信息、分揀信息等大量數(shù)據(jù)資料和報表。另外，日常管理的臺賬、應急預案等信息也通過相應的數(shù)據(jù)接口導入到數(shù)據(jù)倉庫中。數(shù)據(jù)倉庫通過ETL過程（抽取、轉換和加載）處理這些原始數(shù)據(jù)，并且根據(jù)煙草物流的特點和公司領導決策的要求，按照工作流的方式組織、存儲和管理這些數(shù)據(jù)。物流綜合管理系統(tǒng)的領導決策、成本核算、績效考核、報表查詢和作業(yè)管理等子模塊通過數(shù)據(jù)倉庫接口，對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行聯(lián)機分析和數(shù)據(jù)挖掘，從而取得用戶需要的數(shù)據(jù)模式，并以合適方式展現(xiàn)給用戶。

（二）應用數(shù)據(jù)挖掘的煙草物流綜合管理系統(tǒng)的體系架構

根據(jù)煙草物流綜合管理系統(tǒng)項目建設目標和主要需求的分析，基于數(shù)據(jù)挖掘的煙草物流綜合管理系統(tǒng)的總體框架可分為基礎網(wǎng)絡層、核心數(shù)據(jù)層、應用支撐層、應用服務層以及表現(xiàn)層五個層次，同時還綜合考慮到物流綜合管理系統(tǒng)的標準體系建設和信息安全體系建設，系統(tǒng)體系架構如圖1所示：

1．網(wǎng)絡基礎層：基礎網(wǎng)絡層包括物流綜合管理系統(tǒng)所涉及的計算機設備、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、應用服務器、通訊系統(tǒng)等，操作系統(tǒng)選擇安全、穩(wěn)定，支持多用戶并發(fā)請求的系統(tǒng)，并同時考慮到與數(shù)據(jù)庫服務和應用服務系統(tǒng)軟件選型的兼容性問題；數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)滿足安全、穩(wěn)定、大容量、面向事務等關系型數(shù)據(jù)庫基本功能。

2．核心數(shù)據(jù)層：核心數(shù)據(jù)層是物流綜合管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息中心，即數(shù)據(jù)倉庫，包含物流綜合管理系統(tǒng)及其他相關應用的所有數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)的種類看，有結構化和非結構化兩類數(shù)據(jù)，從物流管理系統(tǒng)的應用來區(qū)分，包括基礎信息庫、業(yè)務信息庫及物流信息庫。除了物流管理系統(tǒng)自行管理的數(shù)據(jù)之外，很多業(yè)務數(shù)據(jù)和物流信息，來自于其他信息系統(tǒng)如：業(yè)務，分揀、倉儲、營銷、呼叫中心等各類系統(tǒng)。因此，建立數(shù)據(jù)倉庫，對原始數(shù)據(jù)進行轉換、處理、加載，形成統(tǒng)一的接口和交換模式，就成了這些數(shù)據(jù)順利應用的前提。

3．應用支撐層：應用支撐層通過選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術和方法向物流應用服務層提供所需的各種服務，如數(shù)據(jù)交換服務的統(tǒng)一接口、和統(tǒng)一交換等；同時用戶權限和日志管理服務也歸入這個層次。服務支撐層的目標是為應用服務建立一個支撐環(huán)境：一方面可以為應用系統(tǒng)的開發(fā)提供幫助，另一方面，通過一致的應用支撐層的建設，可以為建成系統(tǒng)的統(tǒng)一性、一致性提供保證。應用支撐層的實現(xiàn)內容：應用支撐層需要實現(xiàn)的功能包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)訪問、消息服務、事務處理、日志處理等。

4．應用服務層：以瀏覽器/服務器（B/S）模式部屬了物流應用服務，并通過IE瀏覽器提供表現(xiàn)層訪問。應用服務包括物流調度管理系統(tǒng)、物流作業(yè)管理系統(tǒng)（一號工程、倉儲、分揀、送貨）、物流管理系統(tǒng)（日常管理、安全管理、費用管理、績效管理）、分析決策系統(tǒng)（各類預案管理、監(jiān)控預警、分析決策）等。

5．表現(xiàn)層：該層次提供系統(tǒng)使用人員訪問應用服務的接入方式。實現(xiàn)界面顯示邏輯和集成，比如信息在不同終端瀏覽器等設備上展現(xiàn)。

（三）應用數(shù)據(jù)挖掘的煙草物流綜合管理系統(tǒng)的優(yōu)勢

與傳統(tǒng)的煙草物流信息管理系統(tǒng)相比，應用數(shù)據(jù)挖掘技術的煙草物流綜合管理系統(tǒng)有以下優(yōu)勢。

1．傳統(tǒng)的煙草物流信息系統(tǒng)通常就是將涉及到的卷煙物流環(huán)節(jié)劃分成各個功能模塊，模塊間信息相對獨立，信息交互能力差，存在大量的信息孤島，無法為用戶領導決策提供幫助。應用數(shù)據(jù)挖掘的煙草物流綜合管理系統(tǒng)，通過采用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術來抽取、處理、挖掘整個煙草物流環(huán)節(jié)的信息，統(tǒng)一組織管理數(shù)據(jù)，并且將業(yè)務部門、物流部門以及上游供應商（煙廠）等信息綜合在一起，實現(xiàn)了整個煙草供應鏈信息的高度共享和快速反應。

2．傳統(tǒng)的煙草物流信息系統(tǒng)考慮到系統(tǒng)的運行效率，對于歷史數(shù)據(jù)一般不會保存太久，通常的做法是將歷史數(shù)據(jù)另庫存放，如果要查詢歷史信息，需要選擇歷史數(shù)據(jù)庫才能查詢，作同比和環(huán)比分析時非常麻煩。而應用數(shù)據(jù)挖掘的煙草物流綜合管理系統(tǒng)由于使用了數(shù)據(jù)倉庫，因此具有長時間的歷史數(shù)據(jù)存儲。這為數(shù)據(jù)的趨勢分析，同比分析以及模型預測提供了基礎，也為決策者決策提供了長期的數(shù)據(jù)支持。

3．應用數(shù)據(jù)挖掘的煙草物流綜合管理系統(tǒng)由于對原始數(shù)據(jù)都進行了統(tǒng)一的處理加工，因此具有非常強的可擴展性。如果物流綜合管理系統(tǒng)有新的需求需要用到其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，那么只要根據(jù)統(tǒng)一的接口規(guī)則，將數(shù)據(jù)導入到數(shù)據(jù)倉庫中進行處理、加工，然后通過事先定義好的挖掘方法就可以根據(jù)用戶的需求展現(xiàn)給用戶。

四、結束語

基于數(shù)據(jù)挖掘的煙草物流綜合管理系統(tǒng)是一個綜合性的現(xiàn)代物流管理系統(tǒng)，系統(tǒng)既解決了物流動態(tài)管理問題，又解決了各個子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對接問題，使數(shù)據(jù)資源得到有效利用，更解決了行業(yè)內物流成本統(tǒng)計中，因費用界限、口徑不清造成統(tǒng)計可比性較差的問題，同時也為領導決策和預算管理奠定了基礎。

參考文獻：

[1]JIAWEI HAN，MICHELINE KAMBER著、范明、孟小峰等譯，《數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術（原書第2版）》，機械工業(yè)出版社，2007.2-1版次.

[2]李其芳，《數(shù)據(jù)挖掘技術在物流信息系統(tǒng)中的應用》，載《商品儲運與養(yǎng)護》，2006.第01期，第17-19頁.

[3]畢方明、張永平，《數(shù)據(jù)挖掘技術研究》，載《計算機工程與設計》，2004.第12期，第25卷，第2242-2244頁.

[4]吳慧香，《數(shù)據(jù)挖掘在物流企業(yè)信息系統(tǒng)中的應用》，載《科技信息（學術版）》，2007.第29期，第324頁.

[5]別文群、鐘其，《基于數(shù)據(jù)挖掘的物流信息系統(tǒng)的分析和設計》，載《物流技術》，2005.第6期，第83-84頁.

[6]李宗璞，《數(shù)據(jù)挖掘技術在物流系統(tǒng)中的應用》，載《商場現(xiàn)代化》，2006.第05期，134-135頁.

[7]劉曉華，《數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)中的應用》，載《商場現(xiàn)代化》，2006.第34期，第74-75頁.

作者簡介：

陳曉杰，浙江省煙草公司臺州市公司信息中心。