王娟

[摘要]目前，信息領(lǐng)域研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)問題之一就是大數(shù)據(jù)問題，盡管國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)分析有了一定的研究，但對(duì)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下物資采購(gòu)數(shù)據(jù)的研究仍是空白。本文針對(duì)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和物資采購(gòu)數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀，首先闡述大數(shù)據(jù)對(duì)物資采購(gòu)的影響，然后從提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、采用有效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和處理方法3個(gè)方面，對(duì)大數(shù)據(jù)下物資采購(gòu)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方法進(jìn)行研究。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；物資采購(gòu)；數(shù)據(jù)分析

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2017.18.025

[中圖分類號(hào)]TP311.52 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0194（2017）18-0041一02

通常，人們將物資采購(gòu)定義為需方向供方購(gòu)買商品或服務(wù)的一種商業(yè)行為。在互聯(lián)網(wǎng)日益發(fā)達(dá)的現(xiàn)代社會(huì)，物資采購(gòu)也從簡(jiǎn)單的面對(duì)面的錢物交換，轉(zhuǎn)變?yōu)榫W(wǎng)上采購(gòu)的方式，使物資采購(gòu)過程中的數(shù)據(jù)收集變?yōu)榭赡?。大?shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)類型以及處理數(shù)據(jù)方式都已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)變，這預(yù)示著在大數(shù)據(jù)下對(duì)物質(zhì)采購(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析成為可能，當(dāng)然也帶來了各種挑戰(zhàn)。2015年11月，我國(guó)發(fā)布的《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃的建議》提出，拓展網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)空間，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源開放共享，實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，超前布局下一代互聯(lián)網(wǎng)。這是我國(guó)首次提出推行國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。人們通過大量收集和分析物資采購(gòu)歷史數(shù)據(jù)，可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)到物質(zhì)的需求人群、需求量、消費(fèi)頻率和消費(fèi)方式，從而指導(dǎo)生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃、庫(kù)存量等一系列生產(chǎn)活動(dòng)。因此，本文研究大數(shù)據(jù)下物資采購(gòu)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方法具有十分重要的意義。

1大數(shù)據(jù)的定義和國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)指所涉及的資料量規(guī)模大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理，并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策目的的資訊。

國(guó)內(nèi)相關(guān)技術(shù)主要集中于數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法、實(shí)際應(yīng)用及有關(guān)理論方面的研究，涉及行業(yè)比較廣泛，單位集中在高等院校和研究院所等，特別是IT等新興領(lǐng)域，對(duì)技術(shù)進(jìn)步起到了很大的推動(dòng)作用。

2物資采購(gòu)數(shù)據(jù)分析方法概述

在傳統(tǒng)環(huán)境下，物資采購(gòu)數(shù)據(jù)收集有限，使用常規(guī)的相關(guān)性分析、回歸分析、聚類分析等方法就可以處理。但隨著信息時(shí)代的到來，企業(yè)越來越重視標(biāo)準(zhǔn)化和流程化管理，需要收集的物資采購(gòu)數(shù)據(jù)也越來越多，并逐步延伸到每一個(gè)具體的環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的物資資料分析方法已不能滿足現(xiàn)實(shí)的需要，只有通過各種計(jì)算機(jī)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行充分整理、挖掘，才能對(duì)龐大的物資采購(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析。

3大數(shù)據(jù)發(fā)展對(duì)物資采購(gòu)數(shù)據(jù)分析工作的影響

2015年，全球有超過85%的財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)在大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)中失去優(yōu)勢(shì)。對(duì)于需要物資采購(gòu)的行業(yè)來說，這些行業(yè)只有從大規(guī)模的物資采購(gòu)數(shù)據(jù)中，提取、挖掘到有意義、有價(jià)值的信息，才可以提高物資采購(gòu)效率，指導(dǎo)物資采購(gòu)策略研究。在傳統(tǒng)的物資采購(gòu)工作中，企業(yè)會(huì)產(chǎn)生大量復(fù)雜、無法分類的不規(guī)律數(shù)據(jù)，通過人工分析不可能分析出具體的規(guī)律。而大數(shù)據(jù)“樣本=總體”的全數(shù)據(jù)模式能夠分析企業(yè)物資采購(gòu)方面的所有數(shù)據(jù)，從而為物資采購(gòu)工作提供更全面的參考，如，同類型歷史采購(gòu)價(jià)格走向、到貨周期、各品種需求量等，使物資采購(gòu)工作可以更加高效、準(zhǔn)確。

4大數(shù)據(jù)環(huán)境下物資采購(gòu)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方法研究

4.1提高物資采購(gòu)數(shù)據(jù)質(zhì)量是大數(shù)據(jù)下技術(shù)方法研究的基礎(chǔ)

大數(shù)據(jù)的字面意思就是數(shù)據(jù)量非常大，從巨大的數(shù)據(jù)量中提取到自身需要的有用信息，不可避免地就要考慮到數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。人們?cè)谔幚頂?shù)據(jù)時(shí)，要考慮到大數(shù)據(jù)的這種不確定性，而且要在數(shù)據(jù)的各個(gè)階段，使用各種方法了解和把控這種不確定性。中國(guó)工程院院士、西安交通大學(xué)教授汪應(yīng)洛認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，數(shù)據(jù)質(zhì)量也是一大障礙，不容忽視，他說：“數(shù)據(jù)質(zhì)量是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)這座大廈的基礎(chǔ)，如果數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、基礎(chǔ)不牢靠，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)就可能岌岌可危，甚至根本無從發(fā)展。因此，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量是大數(shù)據(jù)研究中的重中之重。

4.2采用有效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是分析物資采購(gòu)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵

數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)挖掘，物資采購(gòu)的大數(shù)據(jù)也不例外。目前，主要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有WEKA、RapidMiner、PMML、Mahout、Dryad和Pregel等。筆者認(rèn)為，物資采購(gòu)數(shù)據(jù)挖掘更適合采用WEKA。WEKA的中文名是懷卡托智能分析環(huán)境，是一個(gè)公開的數(shù)據(jù)挖掘工作平臺(tái)，集合了大量能承擔(dān)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則，以及在新的交互式界面上的可視化。

WEKA可以用在所有的操作系統(tǒng)平臺(tái)上，使物資采購(gòu)數(shù)據(jù)在常規(guī)系統(tǒng)上進(jìn)行分析成為可能。對(duì)于物資采購(gòu)數(shù)據(jù)來說，物資采購(gòu)數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理、分類、聚類以及需要研究關(guān)聯(lián)規(guī)則，并在某些時(shí)候?qū)?shí)際用戶、倉(cāng)儲(chǔ)部門、銷售方進(jìn)行界面的可視化，指導(dǎo)日常工作。WEKA基本可以完成這些工作。

4.3處理物資采購(gòu)數(shù)據(jù)需要結(jié)合關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，采用關(guān)系模型作為數(shù)據(jù)組織方式。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的顯著特點(diǎn)是把具有相同屬性的數(shù)據(jù)獨(dú)立地存儲(chǔ)在同一表格中。對(duì)于任意一個(gè)表格來說，使用者在變更表中的數(shù)據(jù)時(shí)，不會(huì)對(duì)表格中的其他數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的層次結(jié)構(gòu)可以分為數(shù)據(jù)庫(kù)（Database）、表（Table）與視圖、記錄（Record）和字段（Field），相應(yīng)的關(guān)系理論中的術(shù)語是數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系、元組和屬性。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)分析中占據(jù)著主要地位，但半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)出現(xiàn)以后，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)就不能完全適應(yīng)這些數(shù)據(jù)的處理需求，在處理物資采購(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)需要結(jié)合關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。后續(xù)出現(xiàn)的類似MapReduce的大數(shù)據(jù)處理工具在容錯(cuò)性、可擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)的移動(dòng)性上具有明顯的優(yōu)勢(shì)。該工具在處理物資采購(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)結(jié)合了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，為大數(shù)據(jù)環(huán)境下物資采購(gòu)數(shù)據(jù)的處理提供了借鑒。

5結(jié)語

本文根據(jù)國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀，針對(duì)物資采購(gòu)數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)和需求，研究了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下物資采購(gòu)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方法。目前的物資采購(gòu)工作中，對(duì)大數(shù)據(jù)的研究仍處于一個(gè)相對(duì)空白的階段，還有許多迫切需要解決的問題。企業(yè)在物資采購(gòu)過程中，要尋找適合物資采購(gòu)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方法和技術(shù)，提高物資采購(gòu)的預(yù)判性、策略性、節(jié)約額和效率等，從而為企業(yè)提供決策性指導(dǎo)意見。