数据挖掘在物流领域的应用
数据挖掘在物流中的应用
数据挖掘在物流中的应用随着物流行业的迅速发展和信息技术的不断进步，数据挖掘作为一种强大的工具，被广泛应用于物流领域。
数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在模式和关联规则，揭示隐藏在数据背后的有价值的信息，为物流企业提供决策支持和业务优化。
本文将探讨数据挖掘在物流中的应用，并阐述其带来的益处。
数据挖掘在物流中的一个重要应用是预测需求。
物流企业需要准确预测未来的货物需求量，以便安排合理的运输计划和资源分配。
通过分析历史数据，结合相关的影响因素，如季节性、市场趋势等，可以构建预测模型，准确预测未来的需求趋势。
这样一来，物流企业可以根据预测结果及时调整运力和库存，以提高运输效率和降低成本。
数据挖掘还可以应用于路线优化。
物流企业需要找到最优的运输路线，以减少运输时间和成本。
通过分析大量的历史运输数据和路况信息，可以建立路线优化模型，考虑交通拥堵、路况变化等因素，推荐最佳的运输路线。
这样一来，物流企业可以在保证交货时间的前提下，尽量减少运输成本，提高运输效率。
除了需求预测和路线优化，数据挖掘还可以在物流中应用于货物追踪和风险管理。
通过对货物运输过程中的各种数据进行分析，可以实时监控货物的位置和状态，及时发现异常情况并采取相应措施。
此外，数据挖掘还可以帮助物流企业识别潜在的风险因素，如交通事故、天气灾害等，提前做好应对措施，减少损失。
数据挖掘还可以应用于客户关系管理。
物流企业需要与客户保持良好的关系，以提高客户满意度和忠诚度。
通过对客户的历史交易数据和行为数据进行分析，可以了解客户的偏好和需求，个性化地推荐产品和服务，提供更好的客户体验。
同时，数据挖掘还可以帮助物流企业发现潜在的客户群体和市场机会，制定精准的营销策略，提升市场竞争力。
数据挖掘在物流中的应用十分广泛，可以帮助物流企业实现需求预测、路线优化、货物追踪和风险管理、客户关系管理等目标。
通过合理利用数据挖掘技术，物流企业可以更好地把握市场需求，优化运营过程，提高服务质量，实现可持续发展。
数据挖掘在物流中的应用
数据挖掘在物流中的应用1. 引言物流是现代经济社会中不可或缺的一环，它涉及到商品的生产、流通和消费的全过程。
随着全球化和电子商务的快速发展，物流行业面临着越来越多的挑战和机遇。
在这个信息爆炸的时代，如何从大量的数据中挖掘出有价值的信息，成为了物流行业发展中亟待解决的问题。
数据挖掘作为一种有效利用大数据进行信息提取和分析的技术手段，已经在物流领域得到了广泛应用。
本文将从多个角度探讨数据挖掘在物流中的应用，并分析其对物流行业发展带来的影响。
2. 数据挖掘技术在供应链管理中的应用2.1 预测需求供应链管理是物流过程中至关重要且复杂度较高的环节之一。
通过利用数据挖掘技术对历史销售数据进行分析和建模，可以预测未来需求，并为供应链管理提供决策支持。
这有助于减少库存成本、提高客户满意度，并优化整个供应链。
2.2 优化运输路线运输路线的优化是物流过程中的一个重要问题。
数据挖掘技术可以分析历史运输数据，找出最优的运输路径和运输模式，从而降低物流成本和提高运输效率。
例如，通过挖掘历史数据中的交通拥堵情况和货物流动情况，可以实时调整运输路线，避开拥堵路段，提高货物的及时性和安全性。
3. 数据挖掘技术在仓储管理中的应用3.1 库存管理仓储管理是物流过程中不可或缺的一环。
通过数据挖掘技术对历史销售数据进行分析和建模，可以预测不同产品在不同时间段的销售情况，并合理安排库存。
这有助于减少库存积压、降低库存成本，并提高仓储效率。
3.2 货物分类与分拣在大规模仓库中进行货物分类与分拣是一项繁琐而重要的任务。
通过应用数据挖掘技术对货物属性进行分析和建模，可以实现自动化货物分类与分拣，并大大提高工作效率。
例如，在电子商务领域应用广泛的机器学习算法可以自动识别商品属性并将其分拣至对应的区域。
4. 数据挖掘技术在配送管理中的应用4.1 车辆调度车辆调度是物流配送中的一个重要环节。
通过数据挖掘技术对历史配送数据进行分析和建模，可以优化车辆调度方案，减少空载率和行驶里程，提高车辆利用率和运输效率。
数据挖掘在现代物流企业中的应用分析
数据挖掘在现代物流企业中的应用分析随着物流产业的不断发展，数据挖掘技术也得到了广泛应用。
数据挖掘不仅大大提升了物流企业的管理水平，而且可以为企业创造更高的绩效。
本文将从四个方面深入分析今天在物流企业中数据挖掘的理论和实践的应用。
首先，数据挖掘能够帮助物流企业预测未来货物需求。
通过对历史货物需求信息进行计算分析，可以预测未来一段时间内货物需求的变化趋势，以便确定货物库存水平。
物流企业可以利用数据挖掘技术提前采购货物，并在需求波动时及时调整库存水平，以减少货物的存货成本。
其次，数据挖掘可以支持物流企业进行成本分析和优化。
通过数据挖掘，物流企业可以收集和分析各种成本数据，以确定可支持企业可持续发展的最佳绩效策略。
数据分析可以指出提高企业成本效率的重点，并为物流企业提供具体的报告和建议，以支持企业进行成本管理和优化。
第三，数据挖掘可以支持物流企业检查和改进服务质量。
企业可以利用数据挖掘技术，收集有关客户服务的实时信息，以便评估服务表现是否符合客户期望。
数据挖掘技术可以发现服务中存在的问题，并为企业提供可行的改进方案，以提升服务质量。
最后，数据挖掘可以帮助物流企业进行市场细分和投资决策分析。
数据挖掘技术可以收集市场信息，分析客户特征，以准确定位潜在客户，提高客户维护效率，拓展新市场，进一步提升物流企业的竞争力。
综上所述，数据挖掘技术为物流企业提供了一个创新的管理环境。
不仅可以帮助企业预测货物需求，还可以支持企业分析成本，优化服务质量，并支持市场细分和投资决策分析。
同时，数据挖掘包括了大量的实时信息获取，用于进一步优化企业的运营管理，以增加企业的绩效和盈利能力。
随着物流产业的不断发展，数据挖掘技术对物流企业管理有着越来越多的应用。
因此，物流企业需要积极采用数据挖掘技术，在不断发展的物流行业中维护其在市场上的优势，获得可持续发展的经营效益。
数据挖掘技术在物流管理中的应用
数据挖掘技术在物流管理中的应用近年来，随着信息技术的快速发展和物流行业的不断壮大，数据挖掘技术在物流管理中的应用愈发广泛。
数据挖掘技术能够帮助物流企业从大量的数据中提取有用的信息，为物流决策提供科学依据，提高物流效率和降低成本。
本文将分析数据挖掘在物流管理中的应用，并探讨其带来的益处。
一、货物预测和需求预测数据挖掘技术能够分析大量历史货物流动的数据，通过挖掘其中的规律和趋势，预测未来的货物流动情况。
在物流管理中，准确预测货物的流动量和需求变化对于保证供应链的顺畅运行至关重要。
通过数据挖掘技术可以将销售数据、天气数据、节假日等因素进行分析，建立相应的预测模型，帮助企业合理安排运力和仓储资源，减少库存和缺货的风险。
二、运输路线优化物流运输的路线选择和优化对于降低运输成本和提高物流效率非常重要。
数据挖掘技术可以通过对历史运输数据的分析，挖掘出最佳的运输路线和配送策略。
通过分析运输时间、交通状况、货物特性等因素，建立相应的模型，预测最佳运输路线，避开拥堵区域和高峰时段，降低物流成本，并提供准时交付的保证。
三、客户关系管理数据挖掘技术还可以用于客户关系管理。
物流企业通过挖掘客户的历史交易记录、投诉记录、反馈意见等信息，建立客户预测模型，并进行个性化的推荐、定价等服务。
通过数据挖掘技术，企业可以更好地了解客户的需求，提前预判客户的行为，从而提供更加个性化和优质的服务，增强客户忠诚度，提高企业的竞争力。
四、风险管理和安全保障物流行业存在一些风险和安全隐患，如货物丢失、设备损坏等。
数据挖掘技术可以通过对大量历史数据的分析，建立相应的风险预测模型，提前发现潜在的风险点，并采取相应的预防措施。
例如，通过分析历史异常事件的发生时间、地点、原因等因素，建立异常检测模型，及时发现并解决异常情况，提高物流的安全性和可靠性。
五、仓储管理在物流过程中，仓储管理是非常重要的一环。
通过数据挖掘技术，物流企业可以对仓储系统中的货物库存、货物流动、库存周转率等进行分析，识别出库存过剩和库存不足的情况，以便及时调整采购计划和销售策略。
数据挖掘技术在智慧物流中的应用有哪些
数据挖掘技术在智慧物流中的应用有哪些关键信息项：1、数据挖掘技术的定义与分类：＿___________________________2、智慧物流的概念与特点：＿___________________________3、数据挖掘技术在智慧物流中的具体应用领域：＿___________________________4、应用所带来的效益与优势：＿___________________________5、可能面临的挑战与解决方案：＿___________________________1、引言随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
智慧物流作为现代物流行业的重要发展方向，也受益于数据挖掘技术的支持。
本协议旨在探讨数据挖掘技术在智慧物流中的应用情况。
11 数据挖掘技术的背景数据挖掘是从大量的数据中，通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。
它能够发现数据中的模式、趋势和关系，为决策提供有价值的支持。
12 智慧物流的发展趋势智慧物流强调利用物联网、大数据、人工智能等技术，实现物流运作的智能化、高效化和可视化。
2、数据挖掘技术的定义与分类21 定义数据挖掘技术是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
22 分类包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
3、智慧物流的概念与特点31 概念智慧物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理，提高物流系统智能化分析决策和自动化操作执行能力。
32 特点具有智能化、一体化、柔性化、社会化等特点。
4、数据挖掘技术在智慧物流中的具体应用领域41 需求预测通过分析历史销售数据、市场趋势等，预测未来的物流需求，帮助企业合理规划资源。
411 基于时间序列分析的需求预测利用时间序列模型，如 ARIMA 等，对物流需求的周期性和趋势性进行分析和预测。
数据挖掘在物流领域的应用
数据挖掘在物流领域的应用
数据挖掘在物流领域的应用主要包括以下几个方面：
1. 路线优化和配送调度：通过收集和分析历史配送数据，可以预测最佳的路线和配送时间，从而提高物流效率和降低成本。
2. 库存管理和预测：通过数据挖掘技术，可以分析库存数据，准确预测需求量和流动性，优化库存管理，避免库存过剩或不足的情况发生。
3. 风险管理：数据挖掘可以帮助识别潜在的风险和问题，并提供相应的预警和解决方案。
例如，可以通过分析历史数据来预测交通拥堵、天气变化等影响物流运输的因素，从而提前采取措施避免潜在的延误或损失。
4. 客户行为分析：通过对客户订单数据进行挖掘和分析，可以了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的服务和产品，提高客户满意度和忠诚度。
5. 供应链管理：通过数据挖掘技术，可以分析供应链中各个环节的数据，识别瓶颈和优化机会，提高供应链的效率和可靠性。
6. 运输质量分析：通过数据挖掘技术，可以分析运输质量的相关数据，例如货物损失、延迟等，找出造成问题的根本原因，并采取相应的措施改进运输质量。
总的来说，数据挖掘在物流领域的应用可以帮助企业更好地理
解和应对物流运营中的各种问题和挑战，实现提高效率、降低成本、提升服务质量等目标。
数据挖掘技术在物流中的应用研究
数据挖掘技术在物流中的应用研究随着国家实行“一带一路”政策，物流业的重要性越来越被人们所重视。
在传统的物流业中，往往需要大量的人力物力，以及库存管理方面的困扰，而数据挖掘技术，为其提供了较好的解决方案。
本文就数据挖掘技术在物流中的应用进行了研究探讨。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘，指的是从大量的数据中挖掘隐藏的、有效的信息，以便进行决策或发现新的信息。
数据挖掘技术实现的主要流程包括：数据预处理、数据建模、模型验证。
现在，数据挖掘技术已经应用到了很多领域，例如金融、航空、医疗等。
其中，应用最广泛的就是企业管理和互联网技术。
二、物流运输业背景物流运输业是人类社会发展的重要组成部分，它的重要性在于它与人们日常生活的方方面面有关。
物流运输业主要包括物流市场、物流服务、物流设施和物流体系建设四个方面。
随着经济迅速增长，物流业也日益繁荣发展。
然而，传统的物流模式也面临着很多的问题。
例如，物流故障频繁发生，物流成本高等等。
三、数据挖掘技术在物流业中的应用1、数据挖掘技术在仓储管理中的应用仓储管理是物流运输业中最重要的一环，它涉及到货物的存储、管理和物流配送等主要环节。
在传统的仓储管理模式中，由于人的管理因素，容易出现货物遗漏或错误配送等情况。
而数据挖掘技术的应用则可以对仓储环节中的问题进行有效解决，加强现代仓储配送的管理流程和效率。
2、数据挖掘技术在运输管理中的应用运输是物流环节中最核心的一环，涉及到各环节的协调配合和多种资源的整合。
基于数据挖掘技术的运输管理，是通过在数据模型中加入流程管理控制，强化现代流程管理的辅助效果，避免了人工管理的误判和风险。
3、数据挖掘技术在供应链管理中的应用供应链管理环节涉及到进货、存货信息的掌控以及供应链最终的货物销售等。
基于数据挖掘技术的供应链管理，可以依据过去历史数据的研究与分析，建立一个有力的、可靠的、快速的管理支撑系统。
通过这种方法，企业可以更加科学合理地决策和调整其供应链管理。
数据挖掘技术在物流管理中的应用
数据挖掘技术在物流管理中的应用随着商业化和信息化的发展，物流系统面临着更多更复杂的问题。
物流公司需要大量的信息和数据来支持操作和决策。
为了更好地优化和管理整个物流流程，物流公司开始引入数据挖掘技术，以便更好地处理和分析数据，提高工作效率和降低成本。
一、物流数据挖掘技术的基础在数据挖掘技术的支持下，物流公司可以更好地利用统计学、自然语言处理、人工智能算法和计算机科学来解决日常业务中遇到的问题。
数据挖掘技术让物流公司可以分析大量的数据和信息，以便发现商业洞察、认识客户需求和发现市场趋势，从而支持物流决策和业务管理。
二、物流应用场景数据挖掘技术主要用于以下几个物流应用场景：（1）物流路径优化物流公司根据各地的运输规律、路线拥堵情况、气候、交通事故等因素，综合分析较小区域内的效益，选择最优的运输路径，以进一步优化物流过程，降低成本。
（2）库存管理数据挖掘技术使得物流公司可以更好地理解货物与库存之间的配比关系。
这使得他们建立了一种“按需供货”的追踪库存模式，这样就可以保持一个适当的库存水平，有效减少废品和库存的费用。
（3）客户行为分析随着物流公司越来越多地与其他企业合作，了解客户的购买偏好、消费能力和购买渠道变得越来越重要。
数据挖掘技术可以处理海量的数据，以便发现客户的品味和喜好，从而更好地为客户和市场做出决策。
（4）风险管理物流公司面临的风险包括交通、天气、货物损坏、偷窃等。
数据挖掘技术使物流公司可以实时追踪这些因素，以便更好地分析和处理风险，降低风险和损失。
三、挑战和解决方案物流公司在使用数据挖掘技术时，需要面临很多挑战。
例如，处理大量数据和选择适当的算法，良好的数据准确性和完整性，以及适当的数据可视化工具和报告。
如何利用这些挑战使得数据挖掘技术发挥最大作用呢？（1）数据清洗和整合良好的数据是数据挖掘的关键。
由于原始数据可能会包含错误的、不准确的或过时的信息，因此必须对数据进行清理和整合。
这包括删除重复数据、修复错误数据、删除不相关的数据等。
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本文来源于网络综述数据挖掘技术在物流领域中的应用2007级物流工程一班200730611470欧阳家文摘要：本文主要内容是综述数据挖掘技术在物流领域中的应用。
文章首先对数据挖掘技术做一个简单的介绍，接着介绍数据挖掘在物流业中的应用过程，最后介绍物流中关于数据挖掘应用的管理问题。
关键词：数据挖掘数据仓库物流领域应用1，应用背景物流是现代商品流通系统的重要组成部分，物流业的发展程度，反映了一个国家和地区经济的综合配套能力与社会化服务程度，是其经济发展水平的集中体现。
作为继劳动力和自然资源之后的“第三利润源泉”，现代物流产业的发展已经成为拉动我国经济发展的新增长点。
与此同时，现代物流系统是一个庞大复杂的系统，特别是全程物流、包括运输、仓储，配送、搬运、包装和再加工等环节，每个环节的信息量非常大，使企业很难对这些数据进行有条理，有选择性的分析。
如何将企业中积累的大量的原始客户数据转化成有用的信息为决策者提供决策支持，已经成为数据库研究中一个很有应用价值的新领域，数据挖掘技术由此应运而生。
数据挖掘技术能帮助企业在物流信息管理系统中，及时、准确地搜集数据并对其进行分析。
对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而为客户提供有针对性的产品和服务。
提升企业的客户满意度，对公司的长远发展有着极大的促进作用。
2，什么是数据挖掘技术？数据挖掘技术是利用人工智能（AI）和统计分析等技术，在海量数据中发现模型和数据间的关系，自动地帮助决策者分析历史数据和当前的数据，并做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，从而预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。
结合现代物流的特质和外部环境考虑，数据挖掘技术能够提供越来越强大的支持功能。
从商业的角度考虑，由于在商业行为中存在着大量的信息，而这些信息并不是都是所需要的，也就是，它是有噪声的，模糊的，随机的数据，必须通过某种技术对这些隐含在其中的，人们不知道的，但又是潜在有用的信息和只是的过程。
只有通过类似于数据挖掘的这样的技术对商业数据库进行抽取，转换，分析等操作，才可以让这些埋藏着的金子发光发亮。
3，数据挖掘技术的特点数据挖掘技术具有以下特点:( 1) 处理的数据规模十分庞大, 达到GB、TB 数据级, 甚至更大。
( 2) 查询一般是决策制定者提出的即时随机查询, 往往不能形成精确的查询要求,需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。
( 3) 在一些应用中( 如商业投资等) , 由于数据变化迅速,因此要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。
( 4) 数据挖掘中, 规则的发现基于统计规律。
因此, 所发现的规则不必适用于所有数据, 而是当达到某一临界值即认为有效。
因此, 利用数据挖掘技术可能会发现大量的规则。
( 5) 数据挖掘所发现的规则是动态的, 它只找到了当前状态的数据库具有的规则,随着不断地向数据库中加入新数据,需要随时对其进行更新。
4，数据挖掘的一般过程数据挖掘过程可以大体分为四个步骤：数据准备，数据挖掘，结果的解释和评价，用户界面。
如图1：图1 数据挖掘一般过程步骤1：数据准备。
（1）数据选择。
搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘的应用的数据。
以物流领域中的仓库管理为例，仓库管理中通常会对货物进行一定的分类，从而来有效利用平面，空间利用率，同时让工作流程更加的高效。
在物流上，通常取用ABC分类法（即按货物的价值与数量）进行分类。
而这些数据多从市场上搜集得来，部分是直接从零售商处取得的。
在这种情况下，数据选择应选择那些跟市场销售上有更多关联的数据。
（2）数据的预处理。
研究数据的质量，为进一步的分析做准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。
仍以上述例子说明，通过各类市场搜集回来的各种数据中存在有很多的噪音，例如由于某些特别的原因，导致某产品在特定的短时期内价格有所上升，偏离平时情况。
数据预处理则是要先对这样的偏离的数据预先剔走。
（3）数据的转换。
将数据转换成一个分析模型。
这个分析模型是针对挖掘算法建成的，建立一个真正的适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
步骤2：数据挖掘。
对所得到的经过转换的数据进行挖掘，除了进一步完善挖掘算法外，其余一切工作都能自动完成。
以下一些情况可能影响数据挖掘的效果。
以上述例子为例如：出现填写错误的订单；部分重复的订单数据；缺少相应可以实施的功能；挖掘出来的的结果缺乏充分的理由；耗时太长等。
步骤3：结果的解释和评价。
解释并评估结果，其使用的分析方法一般应视不同的数据挖掘操作而定。
根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分出来，并且通过决策支持工具提交给决策者。
因此这一步骤的任务不仅是把结果表达出来。
还要对信息进行过滤处理，如果不能令决策者满意，需要重复以上数据挖掘过程。
步骤4：用户界面。
将分析所得到的知识集成到业务信息系统组织结构中去。
5，物流领域中的数据挖掘过程(1)定义商业问题。
每一个客户关系管理应用程序都有一个或多个商业目标，为此需要建立恰当的有针对性的模型。
在数据挖掘之前，应从企业角度分析要达到的需求和目标，将物流目标转换成数据挖掘目标，给出数据挖掘问题的定义，并设计一个达到目标的初步计划。
(2)建立行销数据库。
因为操作性数据库和共同的数据仓库常常没有提供所需格式的数据，因此需要建立一个行销数据库。
建立行销数据库时，要对它进行净化。
因为需要的数据可能在不同的数据库中，所以需要集成和合并数据到单一的行销数据库中，并协调来自多个数据源的数据在数值上的差异。
(3)为建模准备数据。
根据已确定的挖掘目标，选择挖掘的数据源，一般包括企业客户数据库、业务数据库、外部数据库，对取得的各种数据源进行预处理，检查数据的完整性和一致性。
(4)数据挖掘模型的构建。
模型建立是一个迭代的过程，需要研究可供选择的模型，从中找出最能解决企业商业问题的一个。
根据确定的挖掘目标，选择适合的挖掘模型和挖掘算法，对数据挖掘库中数据进行处理，对模型的参数进行调整，可综合运用几种挖掘模型，然后再对结果进行分析。
(5)模型评估。
要及时对建立的模型进行解释和评估。
企业的客户关系管理人员根据挖掘的结果和先确立的挖掘目标进行解释和评价，过滤出要呈现给用户的知识，并将有意义的知识以图形或逻辑可视化的形式表现出来，易于让用户理解。
如果跟挖掘目标有出入，需要重新对数据建模、改进和完善。
(6)将数据挖掘运用到客户关系管理方案中。
在建立客户关系管理应用时，数据挖掘常常是整个产品中很小的但意义重大的一部分。
通过数据挖掘而得出的预测模式可以和各个领域的专家知识结合在一起，构成一个可供不同类型的人使用的应用程序。
我国物流企业现阶段总体上还处于向现代物流转型的时期，在客户关系管理方面，虽然企业对客户十分关注，并积累了一定的客户信息，但仍然存在着许多问题。
虽然客户关系管理逐步得到应用，但在客户关系管理中积累下来的海量数据并没有得到企业决策层的足够的认识，尚未完全挖掘出这些数据中蕴藏的有用信息。
客户关系管理以其先进理念，为提高企业核心竞争力创造了条件，数据挖掘以其强大的数据分析能力，为切实落实物流企业的客户管理计划提供了可能。
随着经济的不断发展，数据挖掘技术与物流企业客户关系管理的结合，将为物流企业客户关系管理带来更好的应用前景和市场价值。
基于数据仓库与数据挖掘技术的现代物流体系可由采购进货管理系统、销货出货管理系统、库存仓储管理系统、财务管理和结算系统、物流客户管理系统、OLAP、数据仓库、数据挖掘处理的物流分析系统、解释评价系统、运输配送管理系统、物流决策支持等系统组成。
在采购进货、销货出货、财务管理和结算系统中，利用数据仓库和数据挖掘技术，可以改善物流业务与资金的平衡、提高资金的周转，结合物流客户管理系统，以确保把握住利润最高的商品品种、数量和可靠的物流客户，发展良好的客户关系。
库存仓储管理中利用数据仓库和数据挖掘技术，可以合理安排货品的存储，有效的提高拣货效率，动态把握货品流通，最大限度实现“零库存”，降低企业成本，提高企业效益。
运输配送管理系统中，应用GIS 技术与运筹决策模型建立的物流分析系统，通过数据挖掘中的分类树的方法，确定配送中心点的位置及各地址间的物品运输量，编制配送计划，设计和优化配送路线，确定有效配送策略，并结合物流决策支持系统中，分析内外各种信息、图表。
运用数据挖掘工具对历史数据进行多角度、立体的分析，建立决策支持系统，实现对物流中心的资源的综合管理，为物流决策提供科学的依据。
如图2：图2 物流业中数据挖掘一般过程设想由上图可见，我们将现代物流系统按功能的不同简单分成了5个系统：分别是采购进货系统，进出货系统，库存仓储系统，财务结算系统，物流客户服务系统。
我们分别对这5个系统建立自己的数据库，数据库的数据要根据各个系统的特征进行建立。
在挖掘过程中，建立了物流分析系统，系统将跟据不同的计算原则采用不同的挖掘算法对各个数据库进行数据挖掘，以其得出理想的数据。
最后将对数据进行解释和评价，归纳总结后用于支持决策的制定。
6，现代物流中如何应用数据挖掘（1）目前的挑战。
在我国现代物流是一个新兴的行业。
一个关键的问题是虽然伴随着国外物流管理成功经验的传入很多企业或者专门提供物流服务的3PL和4PL都意识到了数据挖掘在这个新兴行业中应用的必然趋势和广阔前景，但因现代物流的涵盖之广，如何把数据挖掘应用在其中，发现各方面有意义的知识以供领导决策，仍然是个令多方人士困惑的问题。
（2）以活动为基础现代物流剖析。
数据挖掘是基于数据库和/或数据仓库而进行的，而数据库是基于企业各方面的底层经营资料搭建而成的。
数据仓库的组织是面向主题的。
现代物流则是一个过程，包含了计划、实施和控制的功能，提供了各种各样的服务。
那么，如何将二者结合起来，使数据挖掘技术全面地支撑起其在现代物流中的应用呢？资料介绍有一种解决方法。
基于活动的现代物流剖析——ABP（Active Based Paunching）,我们注意到，把现代物流按照其经营活动进行剖析。
进而继续细分可以逐渐渗透到企业的底层经营中去，即把物流活动的分析同日常的经营联系起来，从而在现代物流和数据挖掘之间搭建起一座相互沟通的桥梁，这样数据挖掘就可以在现代物流的各个方面都可以得到应用。
依据这种理念，现代物流管理在第一次的剖析中，可以认为包含以下五个相互依赖的活动：客户反应、库存计划与管理、供应、运输和仓储。
接下来，基于这五种活动进行第二次剖析，即（1）客户活动剖析；（2）库存活动剖析；（3）供应活动剖析；（4）运输活动剖析；（5）仓储活动剖析。
数据挖掘技术源于物流的直接需求,虽然它在各种领域都存在广泛的使用价值, 但是物流领域是数据挖掘的主要应用领域之一。