基于決策樹的港口后方堆場輔助決策應用的研究.pdf

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)實現在戰(zhàn)略規(guī)劃或戰(zhàn)術技巧這兩方面輔助制定經營策略這一目標,條件還是很不成熟的。因為,現有的生產管理中雖然也應用了相關的管理信息系統(tǒng),但是都是服務于日常的事務操作;雖然也積累了很多業(yè)務數據,但是其數據利用率低、分析決策能力差。為此,本文利用了數據倉庫對數據進行抽取整合,并且比較使用了兩種決策樹算法進行數據挖掘

2、,對堆場各種業(yè)務模式的收益率進行分析。
　　首先,要想對各業(yè)務模式的收益率進行分析,必須建立起堆場的業(yè)務模型。本文梳理了堆場的日常業(yè)務操作,從企業(yè)用戶的角度對企業(yè)所需的數據的內容以及數據間的關系進行了抽象,制作了結構圖和事件圖,為分析數據提供了商業(yè)邏輯。
　　其次,搭建了業(yè)務數據倉庫,因為后方堆場的業(yè)務對運行中操作數據庫的實時事務處理要求比較高,不宜在其上直接挖掘。而且,數據倉庫還可以對細節(jié)數據進行一定程度的匯總,并利用OL

3、AP深化對數據的理解,為數據挖掘奠定了一定的基礎。
　　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據環(huán)境的決策樹算法。又由于堆場的業(yè)務模式多樣、作業(yè)環(huán)節(jié)復雜、發(fā)展變化較快的特點,增加了挖掘任務的變數。因此,分別使用了C5.0和CART兩種決策樹算法對業(yè)務經營數據進行了分析和驗證,并發(fā)現了可以用于輔助決策的新知識。
　　最終,經過有效的利用信息技術對當前堆場業(yè)務模式進行分析,本文得出適合堆場企業(yè)自身