1. 物流数据挖掘方法
物流信息系统（Logistics Information System，MIS）是指由人员、设备和程序组成的、为物流管理者执行计划、实施、控制等职能提供信息的交互系统，它与物流作业系统一样都是物流系统的子系统。
构成物流信息系统的主要组成要素有硬件、软件、数据库和数据仓库、相关人员以及企业管理制度与规范等，物流信息系统将这些结合在一起，对物流活动进行管理、控制和衡量。(1)硬件。包括计算机、必要的通信设施等,例如计算机主机、外存、打印机、服务器、通信电缆、通信设施,它是物流信息系统的物理设各、硬件资源,是实现物流信息系统的基础,它构成系统运行的硬件平台。(2)软件。在物流信息系统中,软件一般包括系统软件、实用软件和应用软件。系统软件是指那些管理和支持计算机资源及其信息处理活动的程序,这些程序是计算机硬件和应用程序之间重要的软件接口。系统软件主要有操作系统、网络操作系统等。实用软件主要有数据库管理系统、计算机语言、各种开发工具、浏览器等,主要用于开发应用软件、管理数据资源、实现通信等。应用软件指为了用户处理信息的需求,具有特定功能的程序。对于物流信息系统而言,它是为了企业进行相关的物流管理活动开发的程序,应用软件一般面向的是具体问题,不同的企业有不同的物流活动,因此其物流应用软件,甚至物流信息系统也是千差万别的。
(3)数据库与数据仓库。数据库和数据仓库用来存放与应用相关的数据,是实现辅助企业管理和支持决策的数据基础。随着国际互联网的深人应用以及计算机安全技术、网络技术、通信技术等发展,以及市场专业化分工与协作的深人,企业和企业之间数据交换趋势日益增强,企业许多物流信息来源于外部,因此企业数据库的设计将面临采取集中、部分集中或分布式管理的选择。同时,随着物流信息系统应用的深入,采用数据挖掘技术的数据仓库也应运而生。
(4)相关人员。无论是物流信息系统的开发、运行和维护,都离不开各级人员的参与。这些人员既有专业人员、终端用户,还有管理人员、业务人员等,不同的人员在物流信`患系统开发、运行和维护中起着不同的作用。对于企业而言,不仅要考虑开发、选择合适的物流信息系统,还要注意员工计算机系统使用能力的培养。(5)企业的管理思想、制度和规范。企业本身的决策者和管理者的管理思想和理念决定的物流信息系统的结构;同时管理制度与规范,如组织机构、部门职责、业务规范和流程、岗位制度等,都是物流信`息系统成型开发和运行的管理基础和保障,它是构造物流信息系统模型的主要参考依据,制约着系统硬件平台的结构、系统计算模式、应用软件的功能。
2. 物流数据采集技术
四项关键技术
满足客户需求与控制合理成本之间的平衡，对于所有企业来说都是一项艰巨的任务；如果没有合适的技术工具，这项工作就会变得更具挑战性。传统的人工操作显然已无法满足需要，Excel或第一代运输管理系统（TMS）也只能提供有限的帮助。
TMS系统如今被许多货主企业及物流企业所应用，但是大家对其评价参差不齐，因为供应链复杂性及客户服务需求均在不断升级，对于技术、系统均有更高的期望。报告数据显示，在受访者对于TMS功能的预期中，成本分析、绩效监测、货运可视化、需求预测等四项能力最受关注。
而在具体的技术工具方面，研究团队根据受访者的反馈，从规模化应用时间及变革性影响两个维度，将12项物流供应链技术进行了进一步的排序与分析。从中我们发现，大家普通认为“预测性分析”是近期就会规模化应用且对于现状有较高变革性影响的技术。
一方面，越来越多的货主企业比以前更加重视前端，希望能实现以销定产或者产销协同，前几天与华为员工交流中也发现他们正在加强这方面的努力，希望借助需求的预测分析来更好地指导生产，减少库存。
另一方面，新零售的推进以及快速履约的要求，催生出越来越多的前置仓与即时配送，而时效提升的背后需要大量的投入，为了平衡时效与成本，就需要高度依赖于预测性分析，从而更好地决定前置仓的选址、选品、存储数量等决策问题，提高现货率的同时减少库存浪费。比如叮咚买菜会根据周边商圈、用户画像、菜谱特征以及用户实时意图等参数，预测某个前置仓的销售情况，将单仓SKU压缩至1500个左右，实现更加精细、精准的运营管理。
另一项关键技术组合则是物联网与人工智能，物联网传感器可以帮助我们及时了解在途情况、地理围栏等信息，以实现货运可视化，并优化对交付过程及结果的绩效监测；人工智能主要应用于成本效率、劳动效率等方面的优化，减少对人的依赖。在将来5G网络普及的时代，物流行业将迎来物联网+AI+物流的新模式；物联网主要解决信息数据采集与上传问题，5G网络主要解决数据的实时上传及交互，人工智能则在大数据的基础上实现对深度分析与有效应用，指导流程优化、效率提升。物联网+5G+人工智能，将帮助我们实现从数据采集到数据传输，再到数据应用的完整数据链条，更好地发挥数字化供应链的效用。
最后一项关键技术是区块链，也是被较多受访认可为将在5年内实现规模化应用且将产生变革性影响的技术。区块链技术是一种分布式、共享式的账本，用于存储数字交易的记录，且具有不可篡改性。区块链由于有去中心、公开、透明，防篡改等特点，有助于解决供应链中信息不对称、数据信任等问题，尤其是在供应链金融、跨境长途远洋运输、食品与药品安全溯源等领域，正在被逐渐应用。
3. 数据挖掘算法在物流中的应用
蚁群算法的应用非常广泛，包括：数据挖掘，模糊建模，群体智能，聚类分析，网络路由优化，物流配送车辆调度及无线传感器网络。其中的应用都有很多成功的实例。
4. 物流数据挖掘方法分析
控制运输成本的措施
1. 强化运输成本的核算和考核
要树立现代物流理念，引进先进的物流运输管理和优化方法，结合企业自身实际，寻找改善运输管理，降低运输成本的最佳途径。健全物流管理体制，建立物流运输管理专职部门，实现物流管理的专门
2. 增强全员的物流成本意识
运输成本占物流总成本和销售额比例较大，凸显了运输成本管理的重要性。对运输成本的控制并不是哪一个或几个部门、哪几个工作人员或哪几个工作岗位就能完成的，而是需要以物流管理部门为主导，物流运输乃至于整个物流功能环节及所涉及到的各个部门、所有人员的共同配合，科学规划和协调，做到人人关心成本管理，全员参与成本控制，共同降低物流运输成本和物流总成本。
3. 提高企业物流运输管理水平
运用系统观点不断优化运输资源配置，提高管理技术和手段的运用，提高企业运输管理水平，树立物流战略成本管理的理念，追求整个供应链、整个流通过程的物流运输成本最小化，不断发掘运输成本降低潜力，持续降低物流运输成本水平。
4. 消除运输中不合理现象
物流运输不是一个孤立的环节，在组织运输时，要对运输活动及涉及到的其他环节要科学规划，统筹安排，尽量压缩不必要的环节，减少个别环节所占用成本
5. 合理选择运输方式，提高运输效率
合理选择运输工具。在目前多种运输工具并存的情况下，必须注意根据不同货物的特点及对物流时效的要求，对运输工具所具有的特征进行综合评价，以便作出合理选择运输工具的策略，并尽可能选择廉价运输工具。
6. 科学设计运输网络，实现优化运输
在运费、运距及生产能力和消费量都已确定的情况下，可充分运用运筹学、管理数学中的线性和非线性规划技术、网络技术等解决运输的组织问题，制定科学合理的运输计划和方案；运用“送奶线路”、定制化运输等方法和手段，合理设计
7. 运用现代化的物流信息系统控制和降低物流运输成本
现代物流的开展离不开现代化的物流信息系统。信息技术的关键在于提高信息的收集、处理、传播的速度以及信息的准确性，实现信息的共享，有效减少冗余信息传递。通过运输管理系统（TMS）和其他管理信息系实现有效对接，可使运输环节作业或业务处理准确、迅速.
5. 物流数据挖掘技术
三大物流体系的不同可以分为以下三个方面：
1、定位不同
京东物流成立较早，属于第二方物流，是唯一拥有中小件、大件、冷链、B2B、跨境和众包六大物流网络的企业。
菜鸟成立较晚，属于第三方物流，是价值链共赢的生态中枢，并以数据驱动和社会化协同的智慧平台，从一开始就在阿里巴巴生态链中占据重要的地位。
顺丰是三者之中成立最早的快递物流综合服务商，也属于第三方物流，主要为客户提供一体化的综合物流解决方案。
2、区别
1）平台层面：
京东物流战略核心是以仓配供应链服务为主，采用“仓配一体化”为中心的B2C模式，同时利用无人机等创新技术，完成“仓储-运输-配送”的业务流程。
菜鸟网络专注于通过物流大数据的挖掘进行快递行业标准化整合和衍生服务运营；一方面，淘宝、天猫作为流量池向快递公司们分配订单，快递公司承载阿里电商旗下的海量快递业务，另一方面，通过对各大快递公司的投资入股来实现在资本上掌控物流行业的话语权，反向推进其对物流公司的数字化、标准化改造。
顺丰的传奇性在于革新了传统物流行业的效率体验，“隔天达”、“包机空运”等让它成为国内快递行业当之无愧的革命者，其主营业务环节是“揽件-分拨-配送”，是以分拨和运输网络为中心的C2C模式。
2）物流层面：
京东物流和顺丰服务中高端市场，菜鸟服务中低端市场。 从物流模式上看：
顺丰：自有干线运输+自有落地配送
京东：本地仓储+落地配+外包干线运输
菜鸟：建立和租赁大量物流仓储，其余大部分外包，共享大数据驱动。
顺丰由于拥有大量的飞机，利用自有干线运输和配送，在物流的时效性领先；京东物流耗巨资搭建起的仓储物流体系和无人机配送等创新技术，逐步布局智慧物流；菜鸟将传统物流行业对于劳动力深度依赖的仓储、配送等环节完全交托给了合作伙伴，只将最核心的订单、数据、用户与技术标准掌控在手中，通过对物流公司全流程的信息系统整合和标准化流程构建，菜鸟网络将整个物流产业进行数字化的重构。
3、优劣势分析
京东最主要的优势在于仓储和配送，但是自建实体仓成本较高，租金贵，需要平衡好运输时效和盈利；菜鸟主要依靠数据驱动，负责部分仓储建设，其余如物流，快递，以及大部分的仓储配送工作，则是由合作伙伴完成，因此在物流运送时效方面有待提升；对于顺丰而言，虽然基础设施方面是国内最强大的，但是也面临着互联网电商入场物流，导致市场占有率下降，原有效率优势逐渐下降等问题。
4、未来展望
很显然的是，顺丰和京东的发展具有更多的排他性，做大之后，将会与全社会的其他物流企业竞争，规模越大，垄断优势越明显。
京东物流拥有诸多的便利条件，但如何在日益增长的成本和效率之间如何找到平衡点是未来需要探索的。
菜鸟则从数据驱动的，人工智能加持的智慧物流企业，开始大踏步布局仓储物流和自动化体系，与京东物流在未来的形式上是殊途同归的。
6. 数据挖掘技术应用在物流环节的哪些系统
邮政工程专业毕业生可以在邮政行业管理部门、邮政快递企业、信息通信企业等从事信息网络系统及平台研发与技术管理、数据分析与应用等技术工作。
本专业的核心课程有运筹学、数据结构、邮政运作管理、操作系统原理、计算机网络、现代物流信息技术、网络安全技术、数据库系统原理、数据挖掘、邮政物联网技术与应用、邮政网络优化等。
本专业的特色是基础知识与前沿技术、理论方法与实践技能相结合，以大信息技术为主线，结合现代邮政应用背景，突出新一代信息技术在邮政行业中的应用。
7. 数据挖掘在物流管理中的应用
随着科技和经济的快速发展，物流市场日趋完善，在国内及国际物流市场的竞争机制的作用下，物流企业对于数据挖掘技术的应用表现出了极大的兴趣。
大多数生产型企业与零售企业为了快速发展经营规模、迎合当前物流市场的发展，迫切的需要借助数据挖掘技术来分析企业存在的问题并据此优化企业规划，提升企业的市场竞争力。
深入研究数据挖掘技术及其在物流管理、仓储、运输、配送、信息共享等环节的中的应用势必会进一步加快物流行业的快速发展。
8. 物流大数据分析与挖掘
数据分析目的1：分类
检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。
数据分析目的2：预测
预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。
数据分析目的3：关联规则和推荐系统
关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。
在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。
数据分析目的4：预测分析
预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。
数据分析目标5：数据缩减和降维
当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。
数据分析目的6：数据探索和可视化
数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。
数据分析目的7：有监督学习和无监督学习
9. 物流数据分析方法
统计员要能吃苦，但是接触到的都是一手的数据，能够快速了解这个行业，培养逻辑和洞察力，德邦很多领导都是这个岗位走出来的。不过一开始当然都苦，加班熬夜啥的在所难免
10. 物流数据挖掘方法包括
构成物流企业信息系统的主要组成要素有硬件、软件、数据库和数据仓库、相关人员以及企业管理制度与规范等，物流信息系统将这些结合在一起，对物流活动进行管理、控制和衡量。(1)硬件。包括计算机、必要的通信设施等,例如计算机主机、外存、打印机、服务器、通信电缆、通信设施,它是物流信息系统的物理设各、硬件资源,是实现物流信息系统的基础,它构成系统运行的硬件平台。
(2)软件。在物流信息系统中,软件一般包括系统软件、实用软件和应用软件。系统软件是指那些管理和支持计算机资源及其信息处理活动的程序,这些程序是计算机硬件和应用程序之间重要的软件接口。系统软件主要有操作系统、网络操作系统等。实用软件主要有数据库管理系统、计算机语言、各种开发工具、浏览器等,主要用于开发应用软件、管理数据资源、实现通信等。应用软件指为了用户处理信息的需求,具有特定功能的程序。对于物流信息系统而言,它是为了企业进行相关的物流管理活动开发的程序,应用软件一般面向的是具体问题,不同的企业有不同的物流活动,因此其物流应用软件,甚至物流信息系统也是千差万别的。
(3)数据库与数据仓库。数据库和数据仓库用来存放与应用相关的数据,是实现辅助企业管理和支持决策的数据基础。随着国际互联网的深人应用以及计算机安全技术、网络技术、通信技术等发展,以及市场专业化分工与协作的深人,企业和企业之间数据交换趋势日益增强,企业许多物流信息来源于外部,因此企业数据库的设计将面临采取集中、部分集中或分布式管理的选择。同时,随着物流信息系统应用的深入,采用数据挖掘技术的数据仓库也应运而生。
(4)相关人员。无论是物流信息系统的开发、运行和维护,都离不开各级人员的参与。这些人员既有专业人员、终端用户,还有管理人员、业务人员等,不同的人员在物流信`患系统开发、运行和维护中起着不同的作用。对于企业而言,不仅要考虑开发、选择合适的物流信息系统,还要注意员工计算机系统使用能力的培养。
(5)企业的管理思想、制度和规范。企业本身的决策者和管理者的管理思想和理念决定的物流信息系统的结构;同时管理制度与规范,如组织机构、部门职责、业务规范和流程、岗位制度等,都是物流信`息系统成型开发和运行的管理基础和保障,它是构造物流信息系统模型的主要参考依据,制约着系统硬件平台的结构、系统计算模式、应用软件的功能。