[发明专利]一种用于物流园区运营分析的数据挖掘系统及方法

说明书

本发明公开了一种用于物流园区运营分析的数据挖掘系统及方法，其包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据仓库模块、数据挖掘引擎模块和结果展示模块，数据采集系统用于采集第一指标数据，数据预处理模块用于对第一指标数据进行预处理；数据仓库模块与数据存储模块电性连接，数据挖掘引擎模块包括业务分析模块、数据挖掘模型库及数据挖掘执行模块，数据挖掘模型库将二级模型进行排序形成备选模型队列，数据挖掘执行模块根据二级模型执行数据挖掘算法。本发明通过数据挖掘模型库将二级模型进行排序形成备选模型队列，再由数据挖掘执行模块根据二级模型执行数据挖掘算法，从而获得预期经营目标对应的指标数据，以方便园区运营方进行决策。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其是涉及一种用于物流园区运营分析的数据挖掘系统及方法。

背景技术

物流园区为入驻园区的物流企业提供多种服务，例如提供物流信息服务平台，物流企业可从平台上获取发货方信息、运输路线信息，同时也可以将自己的运力信息(自己有多少空闲货车、将在什么时候发车、发车线路等)发布在平台上，物流企业利用这些信息能够降低货车的空驶率、提高收入。

由于发货方与物流企业之间往往存在第一次交易、相互之间不够信任等问题，园区运营方在很多时候作为第三方担保，保障交易双方的公平公正。因此，物流园区运营方需要了解它服务客户的信誉、经营状况、资金周转情况等多种信息，降低自己的风险；同时解客户之所需，为客户提供更多增值服务，达到双赢的局面。

经过对现有文献的检索，发现了两种服务方案，一是如何构建物流信息系统，即线下物流经营流程的电子化和网络化；二是从企业角度如何利用数据挖掘技术改善客户关系，普遍地，现有针对物流行业的数据挖掘方案均对数据采集的差异性和复杂性考虑不足，基本是从数据库中的表格中采集数据，而现实中，部分物流企业仍停留在手工填写单据的阶段。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术的不足，提供一种用于物流园区运营分析的数据挖掘系统及方法，采取了面向纸质数据源的数据采集方法，通过业务分析模块中设置的用户需求确认组件来识别用户的需求，通过自然语言处理技术识别用户的需求，方便园区运营方进行决策。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种用于物流园区运营分析的数据挖掘系统，其包括数据采集模块、数据预处理模块、数据存储模块、数据仓库模块、数据挖掘引擎模块和结果展示模块，所述数据采集系统用于采集第一指标数据，所述数据预处理模块用于对数据采集模块采集的第一指标数据进行预处理后转换为标准格式的指标数据；所述数据存储模块用于缓存数据预处理模块进行数据预处理后的标准格式的指标数据；所述数据仓库模块与数据存储模块电性连接，所述数据仓库模块用于存储数据存储模块传送过来的标准格式的指标数据；所述数据挖掘引擎模块包括业务分析模块、数据挖掘模型库及数据挖掘执行模块，所述业务分析模块将数据仓库模块内存储的指标数据分类为物流企业运营风险挖掘需求、园区增值服务精准营销挖掘需求及园区服务能力提升挖掘需求，所述业务分析模块将物流企业运营风险挖掘需求、园区增值服务精准营销挖掘需求及园区服务能力提升挖掘需求分别对应的指标数据映射到数据挖掘模型库内，所述数据挖掘模型库包括具体数据挖掘模型，所述具体数据挖掘模型由一级模型构成，所述一级模型由二级模型组成，所述数据挖掘模型库将一级模型下的二级模型进行排序形成备选模型队列，所述数据挖掘执行模块用于从数据仓库模块中提取物流企业运营风险挖掘需求、园区增值服务精准营销挖掘需求或园区服务能力提升挖掘需求分别对应的指标数据，所述数据挖掘执行模块根据二级模型执行数据挖掘算法，所述结果展示模块将数据挖掘执行模块执行数据挖掘算法后获得的指标数据展示给用户。

在其中一个实施例中，所述数据预处理模块进行数据预处理的方法包括以下步骤：

(1.1)、数据清洗：将采集的第一指标数据去重和增补遗漏指标数据、识别和修改异常指标数据，完成数据清洗工序；

(1.2)、数据集成：将经数据清洗后的第一指标数据进行合并形成第三指标数据集合，完成数据集成工序；