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摘要：随着社会的不断发展，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。作为一种新兴的知识发现技术，已经应用在各行各业，在烟草物流管理中的应用提高了烟草物流运作效率，降低了烟草流通成本，对我国烟草业的发展起着举足轻重的作用。本文将对数据挖掘技术作以分析并对其在烟草物流管理中的应用作以探讨。
关键词：数据挖掘技术；烟草；物流；管理
随着我国经济的不断发展，烟草业现已发展到一个新的阶段，提高物流运作效率、降低烟草流通成本，提高客户服务水平是提高烟草行业竞争力的核心。目前，我国烟草行业存在物流设备陈旧、流转效率低、物流信息化程度低、物流专业人才缺乏等问题，而数据挖掘技术在烟草管理中的应用，会对这一现状有所改进。
一、数据挖掘技术的内涵和步骤
从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。
信息收集：指根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，將收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。
数据集成和数据规约：数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。数据规约是执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。
数据清理：指在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。
数据变换：是通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。
数据挖掘过程：是根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。
模式评估与知识表示：模式评估是指从商业角度出发，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性；知识表示是将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。
二、数据挖掘技术在烟草物流管理中的应用落实
我国现在的烟草物流配送实行地区统一配送，客户技术庞大，每个环节都会产生巨大的数据流，虽然我国烟草行业目前的物流配送网络已经具有现代物流的基本特征，但是在对数据进行准确、高校的搜集和快速处理时，仍然面临很多问题。
（一）对目标对象信息的分析，确定有价值的客户群体
烟草业最终的发展与客户自身价值的高低有很大关系，数据挖掘技术在对客户的选择上，可以根据挖掘聚类或分类的方法进行客户分类，从而对客户的购买需求以及特点等作以分析，有助于帮助烟草企业获得与客戶有过的信息；此外，数据挖掘技术还能分析客户对烟草企业的业务量，将重点客户的销售量等数据进行聚类分析，根据客户价值的大小，在进行营销时可以对产品营销目标客户群实施差异性的服务。
（二）对仓库储存进行分析，确保烟草如期出库
数据挖掘技术在对仓库烟草储存上有很大的帮助，烟草不同与其他物流物品，如果储存不好，则会出现受潮发霉等情况，加大烟草企业的成本，而且，会耽误客户的收货时间，影响烟草企业的信誉，从而失去一部分客户群。
烟草企业可以充分利用数据挖掘技术，建立流动数据库，分析烟草出货的时间、品种、数量、需求者以及关联度等数据，利用数据挖掘中的关联模式可以解决烟草的最佳存储位置和储存方式的问题，从而确保烟草如期出库，保障收货的有效时间，与客户建立长期合作关系。
（三）制定合理的库存策略，降低库存成本
库存不合理则会导致占用资金和库位等情况发生，利用数据挖掘制定合理的库存策略是提高烟草储存效率、降低库存成本的有效途径。利用数据挖掘中的二分类算法通过对烟草的储存序号、储存数量、价位以及所有库存烟草的数量的百分比、总价值的百分比等数据进行分析，确定不同烟草的合理的库存策略。
（四）优化配送线路
烟草公司要对数以万计的客户进行烟草配送，如果烟草配送线路不合理，则会降低物流的效率，烟草公司可利用数据挖掘技术的遗传算法分析路段概况，此外，还要注重物流车辆等物流工具的选择，利用数据挖掘技术对现有的物流工具作以分析，从而选择出合理地、最近的、效率高的、成本低的线路图。
三、结束语
综上所述，随着我国烟草业的不断发展，所面临的挑战和困难也越来越多，尤其是物流管理中的问题更为凸显，烟草的仓储、分拣、配送等，无论哪个环节出现问题，都将降低物流的效率，加大烟草公司的成本预算。数据挖掘技术作为一种新兴技术，用其特有的优势，对烟草物流的管理起着举足轻重的作用，从而促进了我国烟草业的进一步发展。
参考文献：
[1]周蕾.卷烟物流成本管理系统的设计与实现[D].山东大学，2013.
[2]刘志辉.物联网在烟草行业的发展现状及前景展望[D].湖南农业大学，2014.
[3]刘岷，孙熠，苗强，秦波.数据挖掘技术在烟草设备运行管理中的应用[J].设备管理与维修，2016，03：23-25.
作者简介：乔泽隆 （1988.7-），男，毕业于南京农业大学，硕士研究生学历，现就职于辽宁省烟草公司盘锦市公司。
关键词：数据挖掘技术；烟草；物流；管理
随着我国经济的不断发展，烟草业现已发展到一个新的阶段，提高物流运作效率、降低烟草流通成本，提高客户服务水平是提高烟草行业竞争力的核心。目前，我国烟草行业存在物流设备陈旧、流转效率低、物流信息化程度低、物流专业人才缺乏等问题，而数据挖掘技术在烟草管理中的应用，会对这一现状有所改进。
一、数据挖掘技术的内涵和步骤
从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。
信息收集：指根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，將收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。
数据集成和数据规约：数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。数据规约是执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。
数据清理：指在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。
数据变换：是通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。
数据挖掘过程：是根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。
模式评估与知识表示：模式评估是指从商业角度出发，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性；知识表示是将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。
二、数据挖掘技术在烟草物流管理中的应用落实
我国现在的烟草物流配送实行地区统一配送，客户技术庞大，每个环节都会产生巨大的数据流，虽然我国烟草行业目前的物流配送网络已经具有现代物流的基本特征，但是在对数据进行准确、高校的搜集和快速处理时，仍然面临很多问题。
（一）对目标对象信息的分析，确定有价值的客户群体
烟草业最终的发展与客户自身价值的高低有很大关系，数据挖掘技术在对客户的选择上，可以根据挖掘聚类或分类的方法进行客户分类，从而对客户的购买需求以及特点等作以分析，有助于帮助烟草企业获得与客戶有过的信息；此外，数据挖掘技术还能分析客户对烟草企业的业务量，将重点客户的销售量等数据进行聚类分析，根据客户价值的大小，在进行营销时可以对产品营销目标客户群实施差异性的服务。
（二）对仓库储存进行分析，确保烟草如期出库
数据挖掘技术在对仓库烟草储存上有很大的帮助，烟草不同与其他物流物品，如果储存不好，则会出现受潮发霉等情况，加大烟草企业的成本，而且，会耽误客户的收货时间，影响烟草企业的信誉，从而失去一部分客户群。
烟草企业可以充分利用数据挖掘技术，建立流动数据库，分析烟草出货的时间、品种、数量、需求者以及关联度等数据，利用数据挖掘中的关联模式可以解决烟草的最佳存储位置和储存方式的问题，从而确保烟草如期出库，保障收货的有效时间，与客户建立长期合作关系。
（三）制定合理的库存策略，降低库存成本
库存不合理则会导致占用资金和库位等情况发生，利用数据挖掘制定合理的库存策略是提高烟草储存效率、降低库存成本的有效途径。利用数据挖掘中的二分类算法通过对烟草的储存序号、储存数量、价位以及所有库存烟草的数量的百分比、总价值的百分比等数据进行分析，确定不同烟草的合理的库存策略。
（四）优化配送线路
烟草公司要对数以万计的客户进行烟草配送，如果烟草配送线路不合理，则会降低物流的效率，烟草公司可利用数据挖掘技术的遗传算法分析路段概况，此外，还要注重物流车辆等物流工具的选择，利用数据挖掘技术对现有的物流工具作以分析，从而选择出合理地、最近的、效率高的、成本低的线路图。
三、结束语
综上所述，随着我国烟草业的不断发展，所面临的挑战和困难也越来越多，尤其是物流管理中的问题更为凸显，烟草的仓储、分拣、配送等，无论哪个环节出现问题，都将降低物流的效率，加大烟草公司的成本预算。数据挖掘技术作为一种新兴技术，用其特有的优势，对烟草物流的管理起着举足轻重的作用，从而促进了我国烟草业的进一步发展。
参考文献：
[1]周蕾.卷烟物流成本管理系统的设计与实现[D].山东大学，2013.
[2]刘志辉.物联网在烟草行业的发展现状及前景展望[D].湖南农业大学，2014.
[3]刘岷，孙熠，苗强，秦波.数据挖掘技术在烟草设备运行管理中的应用[J].设备管理与维修，2016，03：23-25.
作者简介：乔泽隆 （1988.7-），男，毕业于南京农业大学，硕士研究生学历，现就职于辽宁省烟草公司盘锦市公司。