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物流信息技术论文
物流信息基础技术。即有关元件、器件的制造技术，它是整个信息技术的基础。例如，微电子技术、光子技术、光电子技术、分子电子技术等。物流信息系统技术。即有关物流信息的获取、传输、处理、控制的设备和系统的技术，它是建立在信息基础技术之上的，是整个信息技术的核心。
物流信息技术论文一：浅析物流信息技术应用 [提要] 进入21世纪以来，生产、流通和消费模式正在发生重大变化，传统的物流方式向现代化迈进，信息技术在物流中占有重要地位。本文叙述物流信息技术的构成，分析物流信息技术的应用，指出物流信息技术发展趋势。
建立以信息化为依托的网络信息平台 构建信息化为核心和依托的网络信息平台，有利于为电子商务与物流配送的协同发展提供更多的活力源泉。
随着信息技术的普及应用和电子商务的发展，在实现由传统物流向现代物流快速转型的同时，物流业也被提到了前所未有的高度，越来越显示出其在社会经济发展中的重要作用和战略地位。
中国物流行业普遍存在着粗放经营，衡量一个国家物流行业是否发达的重要指标就是整体的物流社会支出占GDP的比重，发达国家大约在8%左右，而中国达到了15%以上，从简单的数据看出，中国物流行业的发展还有着很大的提升空间，还需要进一步的整合和发展。
信息技术的革新“ 无在库经营” 能成为现实， 首先是因为世纪年代后期开始的信息技术革新， 具体反映在系统和系统的导人。和系统自开发以后， 在商业领域迅速得到推广和普及， 并大大改变了流通绩效， 推动了物流管理的现代化。
浅谈数据仓库和数据挖掘本质
数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。
数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。
数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。数据仓库的组织方式非常适合与数据挖掘。我是初学者，希望回答对你有帮助。谢谢。
数据仓库就是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据挖掘就是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
数据仓库与数据挖掘技术(第2版)目录
数据仓库与数据挖掘技术(第2版)目录概览本章节首先介绍商务智能的基础概念，包括商务智能的定义，其发展与应用以及体系结构。商务智能从传统数据库演变为数据仓库，着重阐述了数据仓库的定义、特性、发展历程及其各种结构，如概念结构、虚拟数据仓库、数据集市和分布式结构等。
本书详尽阐述了数据仓库与数据挖掘技术，分为十个部分，旨在深入探讨商务智能的核心概念。首先，第一章介绍了商务智能的基础知识，为后续章节打下坚实的基础。接着，第二章详细探讨了数据仓库的开发模型，为实际项目提供了框架指导。
https：//pan.baidu.com/s/1dEUWgTKWBI5_kSzf1cpvWA 提取码：1234 《数据仓库与数据挖掘技术 》是2007年电子工业出版社出版的书籍，作者是陈京民。本书介绍了以数据仓库、数据挖掘和联机分析为核心技术的商务智能的基本概念、基本原理、开发方法、开发工具、应用领域和管理方法等内容。
数据挖掘:从业务难题到智慧之源
1、在经过净化和转换的数据集上，我们将启动数据挖掘的过程，寻找隐藏在数据中的宝藏。揭示智慧之源对数据挖掘的结果进行深入分析，将其转化为易于理解的知识。这就像把深埋在矿石中的宝石打磨出来，展现其璀璨的光芒。
2、数据挖掘是一项与业务流程交互的业务流程。数据挖掘以数据作为开始，通过分析来启动或激励行为，这些行为反过来又将创建更多需要数据挖掘的数据。因此，对于那些充分利用数据来改善业务的公司来说，不应仅仅把数据挖掘看作是细枝末节。相反，在业务策略上必须包含：数据收集。为长期利益分析数据。
3、数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
4、深度学习是机器学习比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。数据挖掘与机器学习的关系数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
5、BI的基础架构层，需要建立起数据挖掘云服务平台，而这个平台，必然是高可用性的。从高可用性来看，需要集中解决三个方面的问题：一是数据保护，需要利用CRC、ECC等硬件机制来对传输的数据进行校验、纠错，如果无法纠正，就将损坏的数据进行隔离，以保证不造成更大的数据，避免系统的重启和宕机。
6、数据挖掘技术在信用卡业务中的应用数据挖掘技术在信用卡业务中的应用主要有分析型客户关系管理、风险管理和运营管理。分析型CRM分析型CRM应用包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失。
数据挖掘的国内外研究现状
国外的研究重点从发现方法逐渐向系统应用直到转向大规模综合系统开发，并且注重多种发现策略和技术的集成。与国外相比，国内对DMKD研究较晚，没有形成整体力量。目前国内许多的科研单位和高等院校竞相开展知识发现的基础理论及其应用研究。具体研究方向建议去数据堂看一下。
有。国内外有用数据挖掘技术判断西瓜好坏分析的。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
在国外，数学模型的研究现状主要表现在三个方面：一是从精确数学分析角度研究几何模型，以及其它物理学、化学和生物学模型；二是从统计学、机器学习和数据挖掘等角度去研究非线性模型；三是从计算机科学角度研究计算机科学模型，如算法分析、程序设计语言、网络架构、智能系统等。
他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
浅谈数据挖掘与数据仓库
数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。
数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。
【答案】：(1)数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。
数据仓库与数据挖掘的联系 (1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。
数据仓库就是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据挖掘就是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
从信息技术的角度来看，数据仓库的目标是在组织中，在正确的时间，将正确的数据交给正确的人。许多人对于Data Warehousing和数据挖掘时常混淆，不知如何分辨。其实，数据仓库是数据库技术的一个新主题，利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考，让作业方式改变，决策方式也跟着改变。
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