淺議第三方物流企業(yè)論文
淺議第三方物流企業(yè)論文
進(jìn)入21世紀(jì)，隨著經(jīng)濟(jì)全球一體化的到來(lái)，物流的發(fā)展方興未艾。物流作為一種新興產(chǎn)業(yè)受到了世界各國(guó)前所未有的關(guān)注，物流業(yè)也被我國(guó)列為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的第三方物流企業(yè)論文，供大家參考。
第三方物流企業(yè)論文范文一：淺析第三方物流企業(yè)并購(gòu)分析
論文關(guān)鍵詞：第三方物流 并購(gòu) 方式 整合
論文摘要：在分析第三方物流企業(yè)并購(gòu)必要性的基礎(chǔ)上，探討了第三方物流企業(yè)并購(gòu)的具體方式，提出第三方物流企業(yè)并購(gòu)應(yīng)注意的問(wèn)題。最后指出并購(gòu)雖然是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)的一種有效方式，但并購(gòu)本身只是社會(huì)資源的一種重新布局和優(yōu)化組合，第三方物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)的好壞并不是通過(guò)并購(gòu)就能完全解決的。
1第三方物流企業(yè)并購(gòu)的必要性分析
企業(yè)并購(gòu)是“兼并”、“合并”以及“收購(gòu)”等概念的統(tǒng)稱，區(qū)別于企業(yè)重組及戰(zhàn)略聯(lián)盟等概念。物流企業(yè)并購(gòu)是指在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制條件下，兩個(gè)或更多的物流企業(yè)根據(jù)特定的法律制度所規(guī)定的程序，通過(guò)簽訂市場(chǎng)合約的形式合并為一個(gè)新物流企業(yè)的行為。我國(guó)的物流資源過(guò)于分散、第三方物流企業(yè)規(guī)模小、專業(yè)化程度低、服務(wù)功能單一和第三方物流市場(chǎng)潛力巨大同時(shí)并存的現(xiàn)象，對(duì)第三方物流企業(yè)并購(gòu)提出了直接的要求。主要可以從以下幾個(gè)方面來(lái)分析：
1.1物流服務(wù)綜合化、專業(yè)化的需要。面對(duì)日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和迅速變化的市場(chǎng)需求，為客戶提供全程物流業(yè)務(wù)服務(wù)，即所謂“一站式”一體化的綜合物流服務(wù)，成了現(xiàn)代第三方物流企業(yè)生存與發(fā)展的關(guān)鍵。但是我國(guó)大多數(shù)第三方物流企業(yè)只能提供基礎(chǔ)物流服務(wù)，很難實(shí)現(xiàn)全過(guò)程服務(wù)，處于低水平的粗放經(jīng)營(yíng)狀態(tài)。這就需要對(duì)第三方物流企業(yè)進(jìn)行并購(gòu)整合，改原來(lái)的分散式、小規(guī)模經(jīng)營(yíng)為集約化控制，實(shí)現(xiàn)資源與資金、市場(chǎng)與客戶的整合效應(yīng)，真正實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營(yíng)效益。
1.2整合物流資源并實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置的需要。市場(chǎng)集中度低、大量小型第三方物流企業(yè)在低端物流服務(wù)市場(chǎng)的涌現(xiàn)已經(jīng)成為制約中國(guó)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最大障礙。所以，對(duì)物流市場(chǎng)進(jìn)行各種資源(包括人才資源)整合，提高物流產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)集中度是促進(jìn)中國(guó)物流業(yè)發(fā)展的必然要求，這可以通過(guò)物流企業(yè)間的并購(gòu)方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。對(duì)于高端物流企業(yè)來(lái)說(shuō)，需要通過(guò)并購(gòu)小企業(yè)來(lái)擴(kuò)充其網(wǎng)絡(luò)，對(duì)企業(yè)的資產(chǎn)進(jìn)行補(bǔ)充和調(diào)整，達(dá)到最佳經(jīng)濟(jì)規(guī)模，降低企業(yè)的物流成本，實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益;而對(duì)于低端市場(chǎng)的小企業(yè)來(lái)說(shuō)，被兼并重組，又何嘗不是另一種出路。
1_3構(gòu)建并提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的需要。近年來(lái)全球企業(yè)的并購(gòu)浪潮，不難發(fā)現(xiàn)，很多企業(yè)正是試圖通過(guò)并購(gòu)來(lái)構(gòu)建新的、更高層次的核心競(jìng)爭(zhēng)力，以期實(shí)現(xiàn)企業(yè)的持久競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。一些比較有實(shí)力的第三方物流企業(yè)可以通過(guò)并購(gòu)某些有特色的具有專長(zhǎng)的或與其擁有互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)的物流企業(yè)來(lái)構(gòu)建和提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。此外。一些有特色的小型物流企業(yè)本身具有它們的核心競(jìng)爭(zhēng)能力，但因?yàn)樘《鵁o(wú)法充分運(yùn)用此能力。采用并購(gòu)模式后可以獲得更大的市場(chǎng)發(fā)展空間，以便能夠使用核心能力，獲得更大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
1.4應(yīng)對(duì)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的需要。隨著2005年底我國(guó)物流業(yè)的全面開放，外資物流企業(yè)憑借資本和技術(shù)優(yōu)勢(shì)，大張旗鼓地布局中國(guó)物流市場(chǎng)，面對(duì)外界壓力，我國(guó)本土的物流企業(yè)最有效和最直接的做法就是改變自然增長(zhǎng)的模式，采用并購(gòu)的模式進(jìn)行快速擴(kuò)張，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)。
2第三方物流企業(yè)并購(gòu)的方式
結(jié)合第三方物流企業(yè)自身的實(shí)際情況，第三方物流企業(yè)并購(gòu)整合的方式大致分為三種，即橫向并購(gòu)、縱向并購(gòu)和混合并購(gòu)。
2.1第三方物流企業(yè)橫向并購(gòu)
所謂橫向并購(gòu)是指同屬于一個(gè)產(chǎn)業(yè)或行業(yè)，或產(chǎn)品處于同一市場(chǎng)的企業(yè)之間發(fā)生的并購(gòu)行為。第三方物流企業(yè)橫向并購(gòu)即生產(chǎn)同類產(chǎn)品或提供同類服務(wù)的第三方物流企業(yè)之間的并購(gòu)。物流企業(yè)橫向并購(gòu)容易生成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，產(chǎn)生技術(shù)和管理上的協(xié)同效應(yīng)，即1+1>2的效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益遞增。所以，橫向并購(gòu)適用于并購(gòu)后能實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的物流企業(yè)。 但是過(guò)度的橫向并購(gòu)可能導(dǎo)致獨(dú)占，從而限制競(jìng)爭(zhēng)。當(dāng)物流企業(yè)通過(guò)橫向并購(gòu)取得了足夠大的市場(chǎng)份額的時(shí)候，相關(guān)企業(yè)就可以憑借取得的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)地位不顧其它中小物流企業(yè)而濫用市場(chǎng)勢(shì)力，提高市場(chǎng)價(jià)格，限制物流服務(wù)量。其它小企業(yè)就不得不跟隨大企業(yè)的行為來(lái)調(diào)整自己的經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略，從而達(dá)成一個(gè)非正式的卡特爾。
2.2第三方物流企業(yè)縱向并購(gòu)
所謂縱向并購(gòu)是指生產(chǎn)和銷售過(guò)程處于產(chǎn)業(yè)鏈的上下游、相互銜接、緊密聯(lián)系的企業(yè)之間的并購(gòu)行為。第三方物流企業(yè)縱向并購(gòu)即供應(yīng)鏈中的物流企業(yè)把其承擔(dān)的功能轉(zhuǎn)移到供應(yīng)鏈的上游或下游，前者稱為上游替代，后者稱為下游替代。采用縱向并購(gòu)的方式，其目的是為了減少經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的交易費(fèi)用。縱向并購(gòu)適用于經(jīng)營(yíng)的產(chǎn)業(yè)比較多，包括有志建立和形成自己核心價(jià)值鏈的物流集團(tuán)公司。
2_3第三方物流企業(yè)混合并購(gòu)
所謂混合并購(gòu)是指生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)彼此沒有關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)之間的并購(gòu)行為。混合并購(gòu)的主要目的是分散經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)的市場(chǎng)適應(yīng)能力。第三方物流企業(yè)混合并購(gòu)即物流企業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)、行業(yè)的企業(yè)之間的并購(gòu)行為，混和并購(gòu)適用于在其經(jīng)營(yíng)主業(yè)中實(shí)力很強(qiáng)，居產(chǎn)業(yè)龍頭地位的物流企業(yè)，在原來(lái)主業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，同時(shí)有較好的管理能力和有剩余的資金、精力等資源的條件下，物流企業(yè)可以根據(jù)市場(chǎng)條件，通過(guò)混合并購(gòu)，積極尋找新的行業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)多元化經(jīng)營(yíng)。
3第三方物流企業(yè)并購(gòu)應(yīng)注意的問(wèn)題
并購(gòu)對(duì)企業(yè)發(fā)展具有重大的意義，但是從實(shí)際情況來(lái)看，許多并購(gòu)案都是失敗的。為保證第三方物流企業(yè)并購(gòu)的成功，應(yīng)該注意以下幾個(gè)問(wèn)題：
3.1并購(gòu)目標(biāo)一定要明確
第三方物流企業(yè)在并購(gòu)前必須清楚地了解自己通過(guò)并購(gòu)所要達(dá)到的戰(zhàn)略目標(biāo)，之后根據(jù)戰(zhàn)略目標(biāo)甄別、選擇市場(chǎng)上的目標(biāo)企業(yè)，只有這樣才能保證自己所并購(gòu)企業(yè)能真正為自己所用，達(dá)到整合資源、擴(kuò)張規(guī)模的基本目的。而且，并購(gòu)目標(biāo)明確后，也有助于各項(xiàng)并購(gòu)工作的開展和決策方向性的制定。
3.2注意目標(biāo)公司合法性。并購(gòu)是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體之間的產(chǎn)權(quán)交易，交易主體是否具有合法資質(zhì)至關(guān)重要。交易主體是否依法成立并合法存續(xù)，是否具備從事特定行業(yè)的特定資質(zhì)等等都會(huì)影響并購(gòu)的進(jìn)行，甚至可能會(huì)造成收購(gòu)方重大損失，導(dǎo)致并購(gòu)失敗。
3.3并購(gòu)后對(duì)目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行迅速有效的整合。目標(biāo)公司被收購(gòu)以后，很容易形成經(jīng)營(yíng)混亂的局面，尤其是在敵意收購(gòu)的情況下，這時(shí)許多管理人員紛紛離去、客戶流失、生產(chǎn)混亂，因此需要對(duì)目標(biāo)公司進(jìn)行迅速有效的整合。通過(guò)向目標(biāo)公司派駐高級(jí)管理人員穩(wěn)定目標(biāo)公司的日常經(jīng)營(yíng)，然后對(duì)各個(gè)方面進(jìn)行的整合。其中企業(yè)文化整合尤其應(yīng)該受到重視，因?yàn)樵S多研究發(fā)現(xiàn)：很多并購(gòu)的失敗都是由于雙方企業(yè)文化不能很好的融合所造成的。
4結(jié)束語(yǔ)
從當(dāng)前我國(guó)第三方物流業(yè)發(fā)展的內(nèi)外特點(diǎn)看，并購(gòu)是其必由之路。也是整個(gè)市場(chǎng)走向成熟的標(biāo)志。并購(gòu)雖然是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)成長(zhǎng)的一種有效方式，但并購(gòu)本身只是社會(huì)資源的一種重新布局、一種優(yōu)化組合，企業(yè)經(jīng)營(yíng)的好壞并不是通過(guò)并購(gòu)就能徹底解決的。并購(gòu)后為了確保企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，還必須從產(chǎn)品、市場(chǎng)、財(cái)務(wù)、計(jì)劃、人事管理以及企業(yè)文化等方面對(duì)被并購(gòu)企業(yè)進(jìn)行一體化管理。
第三方物流企業(yè)論文范文二：談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在第三方物流企業(yè)的應(yīng)用
內(nèi)容摘要：數(shù)據(jù)挖掘是商務(wù)智能技術(shù)的重要組成部分，是一個(gè)新的重要的研究領(lǐng)域。本文介紹了商務(wù)智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀和組成，闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在第三方物流企業(yè)的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：商務(wù)智能 數(shù)據(jù)挖掘 第三方物流 研究
在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，第三方物流企業(yè)都希望能夠從浩如煙海的商務(wù)數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)的物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)帶來(lái)巨額利潤(rùn)的商機(jī)。只有那些利用先進(jìn)的信息技術(shù)成功地收集、分析、理解信息并依據(jù)信息進(jìn)行決策的物流企業(yè)才能獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，才是物流市場(chǎng)的贏家。因此，越來(lái)越多的物流管理者開始借助商務(wù)智能技術(shù)來(lái)發(fā)現(xiàn)物流運(yùn)營(yíng)過(guò)程中存在的問(wèn)題，找到有利的物流解決方案。
商務(wù)智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀
我國(guó)加入了WTO，在許多領(lǐng)域，如金融、保險(xiǎn)、物流等領(lǐng)域?qū)⒅鸩綄?duì)外開放，這就意味著許多第三方物流企業(yè)將面臨來(lái)自國(guó)際大型跨國(guó)物流公司的巨大競(jìng)爭(zhēng)壓力。國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家各種企業(yè)采用商務(wù)智能的水平已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了我國(guó)。美國(guó)Palo Alto 管理集團(tuán)公司1999年對(duì)歐洲、北美和日本375家大中型企業(yè)的商務(wù)智能技術(shù)的采用情況進(jìn)行了調(diào)查。結(jié)果顯示，在金融領(lǐng)域，商務(wù)智能技術(shù)的應(yīng)用水平已經(jīng)達(dá)到或接近70%，在營(yíng)銷領(lǐng)域也達(dá)到50%，并且在其他應(yīng)用領(lǐng)域?qū)υ摷夹g(shù)的采納水平都提高約50%。現(xiàn)在，許多第三方物流企業(yè)都把數(shù)據(jù)看成寶貴的財(cái)富，紛紛利用商務(wù)智能發(fā)現(xiàn)其中隱藏的信息，借此獲得巨額的回報(bào)。
據(jù)IDC對(duì)歐洲和北美62家采用了商務(wù)智能技術(shù)的企業(yè)的調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，這些企業(yè)的3年平均投資回報(bào)率為401%，其中25%的企業(yè)的投資回報(bào)率超過(guò)600%。調(diào)查結(jié)果還顯示，一個(gè)企業(yè)要想在復(fù)雜的環(huán)境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復(fù)雜的商業(yè)結(jié)構(gòu)，若沒有詳實(shí)的事實(shí)和數(shù)據(jù)支持，是很難辦到的。因此，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷改進(jìn)和日益成熟，它必將被更多的第三方物流企業(yè)采用，使更多的物流管理者得到更多的商務(wù)智能。
商務(wù)智能技術(shù)的組成
具體地說(shuō)，商務(wù)智能技術(shù)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(data warehousing)、聯(lián)機(jī)分析處理(on-line analytical processing，簡(jiǎn)稱OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(data mining)，包括這三者在內(nèi)的用于綜合、探察和分析商務(wù)數(shù)據(jù)的先進(jìn)的信息技術(shù)的統(tǒng)稱就是商務(wù)智能技術(shù)。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的主要用于決策支持的數(shù)據(jù)的集合。一般來(lái)說(shuō)，大的物流公司或企業(yè)內(nèi)存在著各種各樣的信息系統(tǒng)，這些應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的操作型信息系統(tǒng)為企業(yè)不同的物流業(yè)務(wù)系統(tǒng)服務(wù)，具有不同接口和不同的數(shù)據(jù)表示方法，互相孤立。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)可以動(dòng)態(tài)地將各個(gè)物流企業(yè)子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取集成到一起，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換等處理之后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，通過(guò)周期性的刷新，為物流用戶提供一個(gè)統(tǒng)一的干凈的數(shù)據(jù)視圖，為數(shù)據(jù)分析提供一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。
對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，可以使用一些增強(qiáng)的查詢和報(bào)表工具進(jìn)行復(fù)雜的查詢和即時(shí)的報(bào)表制作，可以利用OLAP技術(shù)從多種角度對(duì)物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多方面的匯總、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算，還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)其中隱含的有用的物流信息。
數(shù)據(jù)挖掘又稱知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database，簡(jiǎn)稱KDD)，是從大量數(shù)據(jù)中抽取有意義的、隱含的、以前未知的并有潛在使用價(jià)值的知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多學(xué)科交叉性學(xué)科，它涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模式識(shí)別、可視化以及高性能計(jì)算等多個(gè)學(xué)科。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分析各種類型的數(shù)據(jù)，例如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、靜態(tài)的歷史數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)等。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在第三方物流企業(yè)的應(yīng)用分析
數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在規(guī)律的技術(shù)，是當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的熱點(diǎn)之一。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，積累的有關(guān)物流行業(yè)的數(shù)據(jù)量劇增，如何從大量的物流數(shù)據(jù)中提取有用的知識(shí)成為第三方物流企業(yè)當(dāng)務(wù)之急。數(shù)據(jù)挖掘就是為順應(yīng)需要應(yīng)運(yùn)而生發(fā)展起來(lái)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。
數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(relational database)中通常存儲(chǔ)和管理的是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，它將一個(gè)實(shí)體的各方面信息通過(guò)離散的屬性進(jìn)行描述。而文本數(shù)據(jù)庫(kù)(text database)或文檔數(shù)據(jù)庫(kù)(document database)則通常存儲(chǔ)和管理的是半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，例如新聞稿件、研究論文、電子郵件、書籍以及WEB頁(yè)面等都屬于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?？臻g數(shù)據(jù)庫(kù)、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)中存放的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如地圖、圖片、音頻、視頻等都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對(duì)于半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)比較成熟，市場(chǎng)上有很多的商品軟件可以使用，用的較多的包括IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SGI MineSet、Clementine SPSS以及Microsoft SQL Server 2000等。關(guān)于半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘軟件尚不多，相應(yīng)的算法相對(duì)還較少。從另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘的分析對(duì)象分為兩種類型：靜態(tài)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)流(data stream)數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在的多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法是用于分析靜態(tài)數(shù)據(jù)的。
數(shù)據(jù)挖掘的分析
無(wú)論要分析的數(shù)據(jù)對(duì)象的類型如何，常用的數(shù)據(jù)挖掘分析包括關(guān)聯(lián)分析、序列分析、分類、預(yù)測(cè)、聚類分析以及時(shí)間序列分析等。
關(guān)聯(lián)分析 關(guān)聯(lián)分析是由Rakesh Apwal等人首先提出的。兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。關(guān)聯(lián)分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。一般用支持度和可信度兩個(gè)閥值來(lái)度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性，還不斷引入興趣度、相關(guān)性等參數(shù)，使得所挖掘的規(guī)則更符合需求。關(guān)聯(lián)分析主要用于發(fā)現(xiàn)不同事件之間的關(guān)聯(lián)性，即一個(gè)事件發(fā)生的同時(shí)，另一個(gè)事件也經(jīng)常發(fā)生。關(guān)聯(lián)分析的重點(diǎn)在于快速發(fā)現(xiàn)那些有實(shí)用價(jià)值的關(guān)聯(lián)發(fā)生的事件。其主要依據(jù)是事件發(fā)生的概率和條件概率應(yīng)該符合一定的統(tǒng)計(jì)意義。 對(duì)于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，以物流客戶的采購(gòu)習(xí)慣數(shù)據(jù)為例，利用關(guān)聯(lián)分析，可以發(fā)現(xiàn)物流客戶的關(guān)聯(lián)采購(gòu)需要。例如，對(duì)于第三方物流企業(yè)來(lái)說(shuō)，一個(gè)托運(yùn)貨物的貨主很可能同時(shí)有貨物的包裝、流通加工等物流業(yè)務(wù)的需求。利用這種知識(shí)可以采取積極的物流運(yùn)營(yíng)策略，擴(kuò)展物流客戶采購(gòu)物流服務(wù)的范圍，吸引更多的物流客戶。通過(guò)調(diào)整服務(wù)的內(nèi)容便于物流顧客采購(gòu)到各種物流服務(wù)，或者通過(guò)降低一種物流業(yè)務(wù)的價(jià)格來(lái)促進(jìn)另一種物流業(yè)務(wù)的銷售等。
分類分析 分類分析是通過(guò)分析具有類別的樣本的特點(diǎn)，得到?jīng)Q定樣本屬于各種類別的規(guī)則或方法。利用這些規(guī)則和方法對(duì)未知類別的樣本分類時(shí)應(yīng)該具有一定的準(zhǔn)確度。分類分析可以根據(jù)顧客的消費(fèi)水平和基本特征對(duì)物流顧客進(jìn)行分類，找出對(duì)第三方物流企業(yè)有較大利益貢獻(xiàn)的重要的物流客戶的特征，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化物流服務(wù)，提高他們的忠誠(chéng)度。
聚類分析 聚類分析是根據(jù)物以類聚的原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組，并且對(duì)每一個(gè)這樣的組進(jìn)行描述的過(guò)程。其主要依據(jù)是聚到同一個(gè)組中的樣本應(yīng)該彼此相似，而屬于不同組的樣本應(yīng)該足夠不相似。
以第三方物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理為例，利用聚類分析，根據(jù)物流客戶的個(gè)人特征以及物流業(yè)務(wù)消費(fèi)數(shù)據(jù)，可以將客戶群體進(jìn)行細(xì)分。例如，可以得到這樣的一個(gè)物流業(yè)務(wù)消費(fèi)群體：生產(chǎn)企業(yè)對(duì)物流業(yè)務(wù)中運(yùn)輸需求占41%，對(duì)物流業(yè)務(wù)中倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)的需求占23%;商業(yè)企業(yè)對(duì)物流業(yè)務(wù)中運(yùn)輸需求占59%，對(duì)物流業(yè)務(wù)中倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)務(wù)需求占77%。針對(duì)不同的客戶群，可以實(shí)施不同的物流服務(wù)方式，從而提高客戶的滿意度。
數(shù)據(jù)挖掘流程
定義問(wèn)題：第三方物流企業(yè)首先清晰地定義出各種物流業(yè)務(wù)問(wèn)題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：首先第三方物流企業(yè)在大型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇;其次進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、填補(bǔ)丟失的域，刪除無(wú)效數(shù)據(jù)等。
數(shù)據(jù)挖掘：第三方物流企業(yè)根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過(guò)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。
結(jié)果分析：第三方物流企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被理解的知識(shí)。
知識(shí)的運(yùn)用：第三方物流企業(yè)將分析所得到的知識(shí)集成到物流業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。
評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘軟件需要考慮的問(wèn)題
越來(lái)越多的軟件供應(yīng)商加入了數(shù)據(jù)挖掘這一領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)。第三方物流企業(yè)如何正確評(píng)價(jià)一個(gè)商業(yè)軟件，選擇合適的軟件成為數(shù)據(jù)挖掘成功應(yīng)用的關(guān)鍵。評(píng)價(jià)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘軟件主要應(yīng)從以下四個(gè)主要方面：
計(jì)算性能：如該軟件能否在不同的物流業(yè)務(wù)平臺(tái)運(yùn)行;軟件的架構(gòu);能否連接不同的數(shù)據(jù)源;操作大數(shù)據(jù)集時(shí)，性能變化是線性的還是指數(shù)的;算的效率;是否基于組件結(jié)構(gòu)易于擴(kuò)展;運(yùn)行的穩(wěn)定性等;
功能性：如軟件是否提供足夠多樣的算法;能否避免挖掘過(guò)程黑箱化;軟件提供的算法能否應(yīng)用于多種類型的數(shù)據(jù);第三方物流企業(yè)能否調(diào)整算法和算法的參數(shù);軟件能否從數(shù)據(jù)集隨機(jī)抽取數(shù)據(jù)建立預(yù)挖掘模型;能否以不同的形式表現(xiàn)挖掘結(jié)果等。
可用性：如用戶界面是否友好;軟件是否易學(xué)易用;軟件面對(duì)的用戶是初學(xué)者、高級(jí)用戶還是專家;錯(cuò)誤報(bào)告對(duì)用戶調(diào)試是否有很大幫助。
輔助功能：如是否允許第三方物流企業(yè)更改數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤值或進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗;是否允許值的全局替代;能否將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化;能否根據(jù)用戶制定的規(guī)則從數(shù)據(jù)集中提取子集;能否將數(shù)據(jù)中的空值用某一適當(dāng)均值或用戶指定的值代替;能否將一次分析的結(jié)果反饋到另一次分析中等等。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個(gè)年輕且充滿希望的研究領(lǐng)域，利益的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力將會(huì)不停地促進(jìn)它的發(fā)展。每年都有新的數(shù)據(jù)挖掘方法和模型問(wèn)世，人們對(duì)它的研究正日益廣泛和深入。盡管如此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)仍然面臨著許多問(wèn)題和挑戰(zhàn)：如數(shù)據(jù)挖掘方法的效率亟待提高，尤其是超大規(guī)模數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)挖掘的效率;開發(fā)適應(yīng)多數(shù)據(jù)類型的挖掘方法，以解決異質(zhì)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題;動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和知識(shí)的數(shù)據(jù)挖掘;網(wǎng)絡(luò)與分布式環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘等。
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