基于电商行业的前置仓选址问题研究

为应对当前电商企业仓库容量饱和的现状,以及客户对配送的严苛要求,在“区域配送中心+前置仓”的布局模式下,对前置仓的选址及数量问题进行优化研究。结合H电商的现有区域配送中心仓库布局,采取混合整数规划方法来建立数学模型,以运输成本、仓储运营成本、退供成本之和的总物流成本为目标函数,并借助LINGO软件进行编程求解,通过结果比较分析,求得使得总物流成本最少的最优前置仓位置及布局。     

基于数据仓库和作业的高效改进Apriori算法

数据挖掘需要有"纯净"的数据和良好的数据组织,数据的质量直接影响到数据挖掘的效果,数据仓库从各类数据源中抽取数据,经过清洗、集成、选择、转换处理,为数据挖掘所需要的高质量数据提供了保证.本文提出以数据仓库为数据源,采用作业定时预先生成简化的频繁2.项集,应用存储过程执行效率高的特点,在压缩数据库大小的同时也压缩频繁i项集的大小,实现高效改进Apriori算法.     

数据仓库和数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据仓库与数据挖掘的概念,具体对数据仓库与数据挖掘在客户生命周期中发现新客户、挖掘现有客户价值以及保持老客户3个不同阶段的应用进行了分析.     

电信决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流,本文利用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术给出了电信企业的决策支持系统的逻辑架构和物理架构,并简单介绍了该系统中的几种数据挖掘方法。     

OLAP在现代企业DSS中的应用研究

如何迅速从海量数据中获得准确的决策信息是现代商业企业致胜的关键。以数据仓库及OLAPServices为工具,通过建立多维数据模型和数据立方体,针对企业销售数据设计一个数据仓库管理系统,把事务数据库中原始混乱的数据集成转化变成数据仓库中规范的数据方便用户的查询,进而辅助企业决策。实际证明系统实用方便,大大提高企业信息管理效率。     

数据挖掘技术在气田压裂效果评价中的应用

通过对数据挖掘体系结构的研究,结合气田压裂施工的特点,建立了一种适合于气井压裂效果评价的技术体系。该体系数据仓库采用SQL Server2005实现,数据挖掘算法采用决策树和神经网络模型,可以实现气井压裂的选井选层和施工参数的优化。应用结果表明,该数据挖掘体系集成度高,预测精度高,可为压裂决策提供参考。     

基于物流成本主题域数据仓库的DSS开发

基于物流成本主题域数据仓库的DSS的研究,在我国尚属一个新的研究课题。在基于物流成本主题域的数据仓库的设计上,采用了星型模型,即一个以物流成本事实表为中心,若干维度表环绕四周的数据仓库模型。在数据挖掘部分,首先对数据进行了聚集,然后使用关联规则挖掘技术,从不同维度对物流成本库中的纪录进行资料挖掘。     

带有两仓库需求时变且允许短缺的变质性物品库存模型

作者研究了需求是时间的函数且允许短缺的带有个两仓库的变质性物品库存模型, 给出了数学模型,证明了目标函数的稳定点是库存模型的最优解, 最后给出了数字算例.     

基于应力损伤的电力机车传动系统损伤度模型

参照现有机械结构应力损伤基本原理,分析电力机车传动系统设备故障的本质原因,提出一种基于应力分析的电力机车传动系统损伤度模型.该模型采用迈因纳准则和可靠性原理,对电力机车传动系统设备进行大修期限估算,计算出各个关键设备的损伤度,从而估算出电力机车传动系统的大修期限.     

浅谈数据仓库成功实施的关键因素

根据数据仓库实施的方法论,剖析了数据仓库实施过程的关键任务环节,从9个方面探讨了影响数据仓库实施的关键因素,并结合多年的实践经验为数据仓库的成功实施提供了有价值的建议.