基于決策樹的港口后方堆場(chǎng)輔助決策應(yīng)用的研究.pdf

1、隨著港口行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)加劇,后方堆場(chǎng)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(duì)于企業(yè)掌握發(fā)展先機(jī)具有重要意義。目前,堆場(chǎng)想用系統(tǒng)實(shí)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(yíng)策略這一目標(biāo),條件還是很不成熟的。因?yàn)?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(cāng)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取整合,并且比較使用了兩種決策樹算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

2、,對(duì)堆場(chǎng)各種業(yè)務(wù)模式的收益率進(jìn)行分析。
　　首先,要想對(duì)各業(yè)務(wù)模式的收益率進(jìn)行分析,必須建立起堆場(chǎng)的業(yè)務(wù)模型。本文梳理了堆場(chǎng)的日常業(yè)務(wù)操作,從企業(yè)用戶的角度對(duì)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(jìn)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(cāng)庫(kù),因?yàn)楹蠓蕉褕?chǎng)的業(yè)務(wù)對(duì)運(yùn)行中操作數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)時(shí)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(cāng)庫(kù)還可以對(duì)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定程度的匯總,并利用OL

3、AP深化對(duì)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(chǎng)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(diǎn),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(duì)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和驗(yàn)證,并發(fā)現(xiàn)了可以用于輔助決策的新知識(shí)。
　　最終,經(jīng)過有效的利用信息技術(shù)對(duì)當(dāng)前堆場(chǎng)業(yè)務(wù)模式進(jìn)行分析,本文得出適合堆場(chǎng)企業(yè)自身