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文檔簡介
1、隨著港口行業(yè)的競爭加劇,后方堆場企業(yè)的信息系統(tǒng)如果具備一定的業(yè)務(wù)輔助決策能力,則對于企業(yè)掌握發(fā)展先機具有重要意義。目前,堆場想用系統(tǒng)實現(xiàn)在戰(zhàn)略規(guī)劃或戰(zhàn)術(shù)技巧這兩方面輔助制定經(jīng)營策略這一目標,條件還是很不成熟的。因為,現(xiàn)有的生產(chǎn)管理中雖然也應(yīng)用了相關(guān)的管理信息系統(tǒng),但是都是服務(wù)于日常的事務(wù)操作;雖然也積累了很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),但是其數(shù)據(jù)利用率低、分析決策能力差。為此,本文利用了數(shù)據(jù)倉庫對數(shù)據(jù)進行抽取整合,并且比較使用了兩種決策樹算法進行數(shù)據(jù)挖掘
2、,對堆場各種業(yè)務(wù)模式的收益率進行分析。
首先,要想對各業(yè)務(wù)模式的收益率進行分析,必須建立起堆場的業(yè)務(wù)模型。本文梳理了堆場的日常業(yè)務(wù)操作,從企業(yè)用戶的角度對企業(yè)所需的數(shù)據(jù)的內(nèi)容以及數(shù)據(jù)間的關(guān)系進行了抽象,制作了結(jié)構(gòu)圖和事件圖,為分析數(shù)據(jù)提供了商業(yè)邏輯。
其次,搭建了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫,因為后方堆場的業(yè)務(wù)對運行中操作數(shù)據(jù)庫的實時事務(wù)處理要求比較高,不宜在其上直接挖掘。而且,數(shù)據(jù)倉庫還可以對細節(jié)數(shù)據(jù)進行一定程度的匯總,并利用OL
3、AP深化對數(shù)據(jù)的理解,為數(shù)據(jù)挖掘奠定了一定的基礎(chǔ)。
第三,由于該分析屬于分類問題,因此本文使用分類挖掘模式中比較適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境的決策樹算法。又由于堆場的業(yè)務(wù)模式多樣、作業(yè)環(huán)節(jié)復(fù)雜、發(fā)展變化較快的特點,增加了挖掘任務(wù)的變數(shù)。因此,分別使用了C5.0和CART兩種決策樹算法對業(yè)務(wù)經(jīng)營數(shù)據(jù)進行了分析和驗證,并發(fā)現(xiàn)了可以用于輔助決策的新知識。
最終,經(jīng)過有效的利用信息技術(shù)對當前堆場業(yè)務(wù)模式進行分析,本文得出適合堆場企業(yè)自身
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