數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘在郵政速遞中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著郵政體制改革的深化和國外速遞公司的全面進入，我國速遞行業(yè)的競爭也日益激烈。與其他行業(yè)相比，郵政速遞擁有豐富的業(yè)務(wù)以及客戶數(shù)據(jù)。能否挖掘這些數(shù)據(jù)的內(nèi)容和隱含在其中的知識，對于更好地提高競爭力，為客戶提供更好的服務(wù)，因此，研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在我國郵政速遞業(yè)中的應(yīng)用具有重要的價值。 本文用數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來構(gòu)建郵政速遞決策支持系統(tǒng)。論文首先介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘需要的核心理論，包括數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載，聯(lián)機分析處理，

2、數(shù)據(jù)挖掘以及它們四者相互之間的關(guān)聯(lián)；接著本文針對郵政速遞具體的業(yè)務(wù)需求，構(gòu)建了郵政速遞決策支持系統(tǒng)，并對系統(tǒng)的框架和功能進行詳細的分析和設(shè)計；然后針對郵政速遞決策支持系統(tǒng)，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫。包括對各個異構(gòu)數(shù)據(jù)源進行ETL預處理，得到完整、一致的數(shù)據(jù)以多維數(shù)據(jù)的形式存放在數(shù)據(jù)倉庫中。最后結(jié)合郵政速遞行業(yè)的具體業(yè)務(wù)，對數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)進行OLAP分析和數(shù)據(jù)挖掘，以報表、圖表和圖形方式，進行決策支持。并運用SLIQ決策樹算法和Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則