大数据技术在物资经济决策支持中的应用研究

大数据技术在物资经济决策支持中的应用研究

沈旭

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摘要：随着信息技术的高速发展，大数据技术已经在各个领域得到了广泛的应用。物资经济决策作为企业运营的重要环节，其决策结果直接影响到企业的经济效益。本文以大数据技术为背景，探讨了大数据技术在物资经济决策支持中的应用，并提出了基于大数据技术的物资经济决策支持。通过对实际案例的分析，验证了大数据技术在物资经济决策支持中的重要作用。

关键词：大数据；物资经济；决策支持

引言

随着全球经济一体化的发展，企业之间的竞争日益激烈。为了在竞争中立于不败之地，企业需要不断提高决策效率和准确性。物资经济决策作为企业运营的重要环节，涉及采购、库存、销售等多个方面，对企业的经济效益具有重要影响[1]。然而，传统的物资经济决策依赖于经验主义和有限的数据分析，难以满足现代企业快速、精准的决策需求。大数据技术的出现，为物资经济决策提供了新的思路和方法。

1. 大数据技术在物资经济决策支持中的应用

1.1 数据采集与处理

大数据技术在物资经济决策支持中的应用首先在于数据采集与处理。采用网络爬虫、传感器等手段，实时收集企业内外部数据，如供应商信息、商品价格、库存状况和销售数据等。对收集到的数据进行清洗、整合和预处理，构建统一的数据仓库，为决策分析提供坚实基础。

数据采集方面，通过网络爬虫技术实时抓取市场动态、竞争对手信息等，同时利用传感器设备监测企业内部运营数据，如仓库温度、湿度、设备运行状态等。

数据处理方面，对采集到的原始数据进行清洗，去除重复、异常和不完整数据，保证数据质量。整合各类数据，形成统一的数据存储和分析平台。预处理包括数据转换、标准化和归一化等，使数据符合分析要求。

通过数据采集与处理，为企业提供全面、准确、实时的数据支持，为物资经济决策提供有力依据。这将有助于企业提高决策效率和准确性，从而提升整体运营水平和市场竞争力。

1.2 数据挖掘与分析

大数据技术在物资经济决策支持中的核心价值在于数据挖掘与分析。通过对数据仓库中的数据进行关联规则挖掘、聚类分析、预测分析等方法，发掘对企业决策具有重要价值的规律和趋势。同时，运用机器学习、人工智能等先进技术，对企业的历史数据进行深度剖析，为企业提供精准的预测和决策建议。

数据挖掘环节，采用关联规则挖掘方法分析不同数据间的联系，揭示潜在的关联规律。聚类分析将相似的数据归为一类，有助于发现具有相似特征的客户、产品和市场等。预测分析方法则根据历史数据预测未来发展趋势，为企业决策提供依据。

在数据分析阶段，利用机器学习和人工智能技术对企业历史数据进行深度分析，发现潜在规律和趋势。这些分析结果可为企业提供有针对性的决策建议，如市场需求预测、库存优化、供应商评价等。

数据挖掘与分析为企业提供有力支持，有助于提高决策效率和准确性。随着大数据技术的发展，数据挖掘与分析在物资经济决策中的应用将更加广泛，为企业创造更多价值。

1.3 决策可视化

决策可视化作为大数据技术在物资经济决策支持中的重要组成部分，将数据分析结果以直观、生动的图形形式展示给决策者。通过大数据技术，企业可获得多样化的可视化工具，如柱状图、折线图、地图等，以便更直观地了解各项指标变化趋势，从而更好地进行物资经济决策[2]。决策可视化优点如下：

提高信息传递效率：将复杂数据以简洁的图形展示，便于快速理解数据背后的信息。

便于比较分析：通过可视化图形，企业可直观地比较不同类别、不同时间点的数据差异，便于发现问题和机遇。

突出关键指标：可视化工具可以将关键指标突出展示，有助于决策者快速关注重点。

易于传达观点：通过可视化图形，企业可以更清晰地传达自己的观点和建议，提高决策者的认同感。

辅助决策：借助决策可视化工具，企业可以发现潜在规律和趋势，为决策提供有力支持。

总之，决策可视化在大数据时代具有重要意义，有助于提高物资经济决策的效率和准确性。通过运用多样化可视化工具，企业可以更好地分析和解读数据，从而制定出更合理的战略和措施。

2. 基于大数据技术的物资经济决策支持

基于大数据技术的物资经济决策支持是一种利用大数据分析、挖掘和可视化等技术，为企业提供实时、准确和全面的决策依据的方法。其主要目的是提高企业决策效率和准确性，从而促进企业可持续发展。具体包括以下几个方面：

2.1数据采集与处理

通过网络爬虫、传感器等手段实时收集企业内外部数据，如供应商信息、商品价格、库存状况、销售数据等。对采集到的数据进行清洗、整合和预处理，形成统一的数据仓库，为后续分析提供基础支持。

2.2数据挖掘与分析

针对数据仓库中的数据，运用关联规则挖掘、聚类分析、预测分析等方法，挖掘出对企业决策有价值的规律和趋势。同时，利用机器学习、人工智能等技术对企业历史数据进行深度分析，为企业提供精准的预测和决策建议。

2.3决策模型构建

根据数据挖掘与分析的结果，构建相应的决策模型，如线性回归、支持向量机等。将这些模型应用于实际决策场景，为企业提供智能化、自动化的决策支持。

2.4决策可视化

将数据分析结果以图形化的方式展示给决策者，如柱状图、折线图、地图等。通过决策可视化，企业可以直观地了解各项指标的变化趋势，从而更好地进行物资经济决策。

2.5应用场景

结合企业实际需求，将以上技术应用于各类物资经济决策场景，如市场需求预测、库存优化、供应商评价等。

3. 实际案例分析

以某大型连锁超市为例，运用本文提出的基于大数据技术的物资经济决策支持框架对其采购、库存、销售等数据进行挖掘和分析。具体步骤如下：

数据采集与处理：收集该连锁超市在一段时间内的采购、库存、销售等数据，并对数据进行清洗、整合和预处理，形成统一的数据仓库。

数据挖掘与分析：采用关联规则挖掘方法分析商品之间的关联度，发现商品 A 和商品 B 具有较高的关联度，即消费者在购买商品 A 的同时，很可能也会购买商品 B。

决策模型构建：根据数据挖掘与分析的结果，构建捆绑销售策略，将商品 A 和商品 B 进行捆绑销售。

决策可视化：将数据分析结果以图形化的方式展示给决策者，如捆绑销售后的销售额和利润变化等。

应用场景：根据预测模型，预测未来一段时间内商品的需求量，以便合理安排库存。

实施结果：

提高销售额和利润：通过捆绑销售策略，商品 A 和商品 B 的销售额均有明显提升，从而提高了企业的整体销售额和利润。

降低库存成本：通过对未来商品需求的预测，企业能够合理安排库存，避免库存积压和滞销，降低库存成本。

提高客户满意度：捆绑销售策略提升了消费者购物体验，增加了客户黏性，有助于提高客户满意度。

优化商品结构：通过数据分析，企业能更好地了解消费者需求，调整商品结构，提高商品竞争力。

本案例表明，运用基于大数据技术的物资经济决策支持框架，企业能够实现采购、库存和销售等方面的优化，提高决策效率和准确性。同时，大数据技术在实际应用中具有很高的推广价值，有助于企业提高竞争力，实现可持续发展。

4. 结论

本文从大数据技术在物资经济决策支持中的应用出发，提出了一种基于大数据技术的物资经济决策支持框架。实际案例分析表明，大数据技术在物资经济决策中具有重要作用。通过对大数据技术的有效利用，企业可以提高决策效率和准确性，从而提高经济效益。未来，随着大数据技术的不断发展，其在物资经济决策支持中的应用将更加广泛。

参考文献

[1]郭蓉.财务智能决策支持系统的计算和应用[J].粘接,2021,47(08):114-118;

[2]贾丽楠,赵眉芳.林业经济决策支持系统设计[J].农民致富之友,2017(23):186.