淺議第三方物流企業(yè)論文
淺議第三方物流企業(yè)論文
進入21世紀，隨著經(jīng)濟全球一體化的到來，物流的發(fā)展方興未艾。物流作為一種新興產(chǎn)業(yè)受到了世界各國前所未有的關(guān)注，物流業(yè)也被我國列為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。下面是學習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)并購分析
論文關(guān)鍵詞：第三方物流 并購 方式 整合
論文摘要：在分析第三方物流企業(yè)并購必要性的基礎(chǔ)上，探討了第三方物流企業(yè)并購的具體方式，提出第三方物流企業(yè)并購應注意的問題。最后指出并購雖然是推動產(chǎn)業(yè)成長的一種有效方式，但并購本身只是社會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)營的好壞并不是通過并購就能完全解決的。
1第三方物流企業(yè)并購的必要性分析
企業(yè)并購是“兼并”、“合并”以及“收購”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)并購是指在市場經(jīng)濟體制條件下，兩個或更多的物流企業(yè)根據(jù)特定的法律制度所規(guī)定的程序，通過簽訂市場合約的形式合并為一個新物流企業(yè)的行為。我國的物流資源過于分散、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潛力巨大同時并存的現(xiàn)象，對第三方物流企業(yè)并購提出了直接的要求。主要可以從以下幾個方面來分析：
1.1物流服務(wù)綜合化、專業(yè)化的需要。面對日益激烈的市場競爭和迅速變化的市場需求，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)，很難實現(xiàn)全過程服務(wù)，處于低水平的粗放經(jīng)營狀態(tài)。這就需要對第三方物流企業(yè)進行并購整合，改原來的分散式、小規(guī)模經(jīng)營為集約化控制，實現(xiàn)資源與資金、市場與客戶的整合效應，真正實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)營效益。
1.2整合物流資源并實現(xiàn)資源優(yōu)化配置的需要。市場集中度低、大量小型第三方物流企業(yè)在低端物流服務(wù)市場的涌現(xiàn)已經(jīng)成為制約中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最大障礙。所以，對物流市場進行各種資源(包括人才資源)整合，提高物流產(chǎn)業(yè)市場集中度是促進中國物流業(yè)發(fā)展的必然要求，這可以通過物流企業(yè)間的并購方式來實現(xiàn)。對于高端物流企業(yè)來說，需要通過并購小企業(yè)來擴充其網(wǎng)絡(luò)，對企業(yè)的資產(chǎn)進行補充和調(diào)整，達到最佳經(jīng)濟規(guī)模，降低企業(yè)的物流成本，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟效益;而對于低端市場的小企業(yè)來說，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)核心競爭力的需要。近年來全球企業(yè)的并購浪潮，不難發(fā)現(xiàn)，很多企業(yè)正是試圖通過并購來構(gòu)建新的、更高層次的核心競爭力，以期實現(xiàn)企業(yè)的持久競爭優(yōu)勢。一些比較有實力的第三方物流企業(yè)可以通過并購某些有特色的具有專長的或與其擁有互補優(yōu)勢的物流企業(yè)來構(gòu)建和提升企業(yè)的核心競爭力。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爭能力，但因為太小而無法充分運用此能力。采用并購模式后可以獲得更大的市場發(fā)展空間，以便能夠使用核心能力，獲得更大的競爭優(yōu)勢。
1.4應對國際競爭的需要。隨著2005年底我國物流業(yè)的全面開放，外資物流企業(yè)憑借資本和技術(shù)優(yōu)勢，大張旗鼓地布局中國物流市場，面對外界壓力，我國本土的物流企業(yè)最有效和最直接的做法就是改變自然增長的模式，采用并購的模式進行快速擴張，形成規(guī)模經(jīng)濟。
2第三方物流企業(yè)并購的方式
結(jié)合第三方物流企業(yè)自身的實際情況，第三方物流企業(yè)并購整合的方式大致分為三種，即橫向并購、縱向并購和混合并購。
2.1第三方物流企業(yè)橫向并購
所謂橫向并購是指同屬于一個產(chǎn)業(yè)或行業(yè)，或產(chǎn)品處于同一市場的企業(yè)之間發(fā)生的并購行為。第三方物流企業(yè)橫向并購即生產(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。物流企業(yè)橫向并購容易生成規(guī)模經(jīng)濟，產(chǎn)生技術(shù)和管理上的協(xié)同效應，即1+1>2的效應，實現(xiàn)規(guī)模效益遞增。所以，橫向并購適用于并購后能實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟的物流企業(yè)。 但是過度的橫向并購可能導致獨占，從而限制競爭。當物流企業(yè)通過橫向并購取得了足夠大的市場份額的時候，相關(guān)企業(yè)就可以憑借取得的市場優(yōu)勢地位不顧其它中小物流企業(yè)而濫用市場勢力，提高市場價格，限制物流服務(wù)量。其它小企業(yè)就不得不跟隨大企業(yè)的行為來調(diào)整自己的經(jīng)營戰(zhàn)略，從而達成一個非正式的卡特爾。
2.2第三方物流企業(yè)縱向并購
所謂縱向并購是指生產(chǎn)和銷售過程處于產(chǎn)業(yè)鏈的上下游、相互銜接、緊密聯(lián)系的企業(yè)之間的并購行為。第三方物流企業(yè)縱向并購即供應鏈中的物流企業(yè)把其承擔的功能轉(zhuǎn)移到供應鏈的上游或下游，前者稱為上游替代，后者稱為下游替代。采用縱向并購的方式，其目的是為了減少經(jīng)營活動的交易費用?？v向并購適用于經(jīng)營的產(chǎn)業(yè)比較多，包括有志建立和形成自己核心價值鏈的物流集團公司。
2_3第三方物流企業(yè)混合并購
所謂混合并購是指生產(chǎn)和經(jīng)營彼此沒有關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)之間的并購行為?；旌喜①彽闹饕康氖欠稚⒔?jīng)營風險，提高企業(yè)的市場適應能力。第三方物流企業(yè)混合并購即物流企業(yè)和其他產(chǎn)業(yè)、行業(yè)的企業(yè)之間的并購行為，混和并購適用于在其經(jīng)營主業(yè)中實力很強，居產(chǎn)業(yè)龍頭地位的物流企業(yè)，在原來主業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟效益，同時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)市場條件，通過混合并購，積極尋找新的行業(yè)增長點，實現(xiàn)多元化經(jīng)營。
3第三方物流企業(yè)并購應注意的問題
并購對企業(yè)發(fā)展具有重大的意義，但是從實際情況來看，許多并購案都是失敗的。為保證第三方物流企業(yè)并購的成功，應該注意以下幾個問題：
3.1并購目標一定要明確
第三方物流企業(yè)在并購前必須清楚地了解自己通過并購所要達到的戰(zhàn)略目標，之后根據(jù)戰(zhàn)略目標甄別、選擇市場上的目標企業(yè)，只有這樣才能保證自己所并購企業(yè)能真正為自己所用，達到整合資源、擴張規(guī)模的基本目的。而且，并購目標明確后，也有助于各項并購工作的開展和決策方向性的制定。
3.2注意目標公司合法性。并購是市場經(jīng)濟主體之間的產(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)等等都會影響并購的進行，甚至可能會造成收購方重大損失，導致并購失敗。
3.3并購后對目標企業(yè)進行迅速有效的整合。目標公司被收購以后，很容易形成經(jīng)營混亂的局面，尤其是在敵意收購的情況下，這時許多管理人員紛紛離去、客戶流失、生產(chǎn)混亂，因此需要對目標公司進行迅速有效的整合。通過向目標公司派駐高級管理人員穩(wěn)定目標公司的日常經(jīng)營，然后對各個方面進行的整合。其中企業(yè)文化整合尤其應該受到重視，因為許多研究發(fā)現(xiàn)：很多并購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
從當前我國第三方物流業(yè)發(fā)展的內(nèi)外特點看，并購是其必由之路。也是整個市場走向成熟的標志。并購雖然是推動產(chǎn)業(yè)成長的一種有效方式，但并購本身只是社會資源的一種重新布局、一種優(yōu)化組合，企業(yè)經(jīng)營的好壞并不是通過并購就能徹底解決的。并購后為了確保企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略目標的實現(xiàn)，還必須從產(chǎn)品、市場、財務(wù)、計劃、人事管理以及企業(yè)文化等方面對被并購企業(yè)進行一體化管理。
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，是一個新的重要的研究領(lǐng)域。本文介紹了商務(wù)智能技術(shù)應用現(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
在當今競爭日益激烈的市場環(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)帶來巨額利潤的商機。只有那些利用先進的信息技術(shù)成功地收集、分析、理解信息并依據(jù)信息進行決策的物流企業(yè)才能獲得競爭優(yōu)勢，才是物流市場的贏家。因此，越來越多的物流管理者開始借助商務(wù)智能技術(shù)來發(fā)現(xiàn)物流運營過程中存在的問題，找到有利的物流解決方案。
商務(wù)智能技術(shù)應用現(xiàn)狀
我國加入了WTO，在許多領(lǐng)域，如金融、保險、物流等領(lǐng)域?qū)⒅鸩綄ν忾_放，這就意味著許多第三方物流企業(yè)將面臨來自國際大型跨國物流公司的巨大競爭壓力。國外發(fā)達國家各種企業(yè)采用商務(wù)智能的水平已經(jīng)遠遠超過了我國。美國Palo Alto 管理集團公司1999年對歐洲、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)的應用水平已經(jīng)達到或接近70%，在營銷領(lǐng)域也達到50%，并且在其他應用領(lǐng)域?qū)υ摷夹g(shù)的采納水平都提高約50%?，F(xiàn)在，許多第三方物流企業(yè)都把數(shù)據(jù)看成寶貴的財富，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。
據(jù)IDC對歐洲和北美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年平均投資回報率為401%，其中25%的企業(yè)的投資回報率超過600%。調(diào)查結(jié)果還顯示，一個企業(yè)要想在復雜的環(huán)境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復雜的商業(yè)結(jié)構(gòu)，若沒有詳實的事實和數(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，商務(wù)智能技術(shù)有數(shù)據(jù)倉庫(data warehousing)、聯(lián)機分析處理(on-line analytical processing，簡稱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)倉庫是一個面向主題的、集成的、隨時間變化的主要用于決策支持的數(shù)據(jù)的集合。一般來說，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)，這些應用驅(qū)動的操作型信息系統(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)倉庫技術(shù)可以動態(tài)地將各個物流企業(yè)子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)抽取集成到一起，進行清洗、轉(zhuǎn)換等處理之后加載到數(shù)據(jù)倉庫中，通過周期性的刷新，為物流用戶提供一個統(tǒng)一的干凈的數(shù)據(jù)視圖，為數(shù)據(jù)分析提供一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。
對于數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，可以使用一些增強的查詢和報表工具進行復雜的查詢和即時的報表制作，可以利用OLAP技術(shù)從多種角度對物流業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行多方面的匯總、統(tǒng)計、計算，還可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自動發(fā)現(xiàn)其中隱含的有用的物流信息。
數(shù)據(jù)挖掘又稱知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database，簡稱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值的知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個多學科交叉性學科，它涉及統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、模式識別、可視化以及高性能計算等多個學科。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)的應用分析
數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、模糊的、隨機的數(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)，是當前計算機科學研究的熱點之一。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)中提取有用的知識成為第三方物流企業(yè)當務(wù)之急。數(shù)據(jù)挖掘就是為順應需要應運而生發(fā)展起來的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。
數(shù)據(jù)挖掘的對象
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(relational database)中通常存儲和管理的是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，它將一個實體的各方面信息通過離散的屬性進行描述。而文本數(shù)據(jù)庫(text database)或文檔數(shù)據(jù)庫(document database)則通常存儲和管理的是半結(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頁面等都屬于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。空間數(shù)據(jù)庫、多媒體數(shù)據(jù)庫中存放的是非結(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)。相對于半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來說，針對結(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，相應的算法相對還較少。從另一個角度來說，數(shù)據(jù)挖掘的分析對象分為兩種類型：靜態(tài)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)流(data stream)數(shù)據(jù)。現(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
無論要分析的數(shù)據(jù)對象的類型如何，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、預測、聚類分析以及時間序列分析等。
關(guān)聯(lián)分析 關(guān)聯(lián)分析是由Rakesh Apwal等人首先提出的。兩個或兩個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)庫中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識。關(guān)聯(lián)分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(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)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關(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，即一個事件發(fā)生的同時，另一個事件也經(jīng)常發(fā)生。關(guān)聯(lián)分析的重點在于快速發(fā)現(xiàn)那些有實用價值的關(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該符合一定的統(tǒng)計意義。 對于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，以物流客戶的采購習慣數(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)采購需要。例如，對于第三方物流企業(yè)來說，一個托運貨物的貨主很可能同時有貨物的包裝、流通加工等物流業(yè)務(wù)的需求。利用這種知識可以采取積極的物流運營策略，擴展物流客戶采購物流服務(wù)的范圍，吸引更多的物流客戶。通過調(diào)整服務(wù)的內(nèi)容便于物流顧客采購到各種物流服務(wù)，或者通過降低一種物流業(yè)務(wù)的價格來促進另一種物流業(yè)務(wù)的銷售等。
分類分析 分類分析是通過分析具有類別的樣本的特點，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)則和方法對未知類別的樣本分類時應該具有一定的準確度。分類分析可以根據(jù)顧客的消費水平和基本特征對物流顧客進行分類，找出對第三方物流企業(yè)有較大利益貢獻的重要的物流客戶的特征，通過對其進行個性化物流服務(wù)，提高他們的忠誠度。
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，并且對每一個這樣的組進行描述的過程。其主要依據(jù)是聚到同一個組中的樣本應該彼此相似，而屬于不同組的樣本應該足夠不相似。
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)物流客戶的個人特征以及物流業(yè)務(wù)消費數(shù)據(jù)，可以將客戶群體進行細分。例如，可以得到這樣的一個物流業(yè)務(wù)消費群體：生產(chǎn)企業(yè)對物流業(yè)務(wù)中運輸需求占41%，對物流業(yè)務(wù)中倉儲業(yè)務(wù)的需求占23%;商業(yè)企業(yè)對物流業(yè)務(wù)中運輸需求占59%，對物流業(yè)務(wù)中倉儲業(yè)務(wù)需求占77%。針對不同的客戶群，可以實施不同的物流服務(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)問題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。
數(shù)據(jù)準備：首先第三方物流企業(yè)在大型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)選擇;其次進行數(shù)據(jù)的預處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、填補丟失的域，刪除無效數(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)的特點選擇相應的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過的數(shù)據(jù)集上進行數(shù)據(jù)挖掘。
結(jié)果分析：第三方物流企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進行解釋和評價，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被理解的知識。
知識的運用：第三方物流企業(yè)將分析所得到的知識集成到物流業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)中去。
評價數(shù)據(jù)挖掘軟件需要考慮的問題
越來越多的軟件供應商加入了數(shù)據(jù)挖掘這一領(lǐng)域的競爭。第三方物流企業(yè)如何正確評價一個商業(yè)軟件，選擇合適的軟件成為數(shù)據(jù)挖掘成功應用的關(guān)鍵。評價一個數(shù)據(jù)挖掘軟件主要應從以下四個主要方面：
計算性能：如該軟件能否在不同的物流業(yè)務(wù)平臺運行;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，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)易于擴展;運行的穩(wěn)定性等;
功能性：如軟件是否提供足夠多樣的算法;能否避免挖掘過程黑箱化;軟件提供的算法能否應用于多種類型的數(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)集隨機抽取數(shù)據(jù)建立預挖掘模型;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;軟件是否易學易用;軟件面對的用戶是初學者、高級用戶還是專家;錯誤報告對用戶調(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)集中的錯誤值或進行數(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)是一個年輕且充滿希望的研究領(lǐng)域，利益的強大驅(qū)動力將會不停地促進它的發(fā)展。每年都有新的數(shù)據(jù)挖掘方法和模型問世，人們對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)挖掘問題;動態(tài)數(shù)據(jù)和知識的數(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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