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数据挖掘在进口报关流程优化中的应用研究

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摘要随着大数据时代的到来，企业信息处理流程的优化，变得至关重要。很多企业在分析信息处理流程的方法上还是相当简单，采用类似于分析实物制造流程的方法。但是在实际的推行过程中，由于缺乏对信息流程处理的多样性和变动性的特点了解，只是凭简单分析和个人经验抓问题发生点，所以出现抓不住重点和看不全面的两大问题。本文利用数据挖掘的方法，对N公司的进口报关流程进行了分析和改善，通过建立价值流程图，找出最有改善价值的流程段，然后运用决策树模型，针对若干流程薄弱点提出具体建议。

【关键词】进口报关时间优化数据挖掘

1引言

信息虽给出了数据中一些有一定意义的东西，但它往往和人们所从事的任务没有什么关联，还不能作为判断、决策和行动的依据。对信息进行再加工，进行深入洞察，才能获得更有用的信息，即知识。从数据到知识，要经过分析加工、处理精炼的过程。我们可以把知识从低到高区分为四个等级：数据、信息、知识与智慧。数据是原始素材；信息是可以对比且具有相关背景资料的数据；知识是可用于指导行动的信息；智慧是为达到特定目标而运用知识的能力。

数据挖掘，又称数据库知识发现，是数据库技术的进一步扩展，所谓的数据挖掘是非琐碎的过程，揭示了隐含的、未知的从数据库中大量数据和信息的潜在价值，使得人们收集数据的能力大大提高。数据挖掘是一种决策支持过程，它是基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术、高度自动化企业数据分析，归纳推理，发掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

2N公司进口报关流程的状况

2.1进口报关的方式

进口报关应该分为一般贸易进口和进料加工企业这两个方法。

2.2进行报关的程序

在正常情况下，进口报关分为4个步骤，：声明、查检、纳税和释放。

2.3流程结构图

如图1。

3利用数据挖掘处理问题的整体策略

3.1制作价值流程图

3.1.1描述个人职能

进口报关流程不同于传统的制造业，是个信息处理的过程，每个人的职能比制造业更加复杂，明确每个人的职能，才能知道价值流程图的每个子流程。每个企业的进口报关有着自己的特性，所以在分析前，必须重新梳理他们的职能。每个人的职能描述可以分以下5个方面：

（1）来源：他的前道是谁，他们分别会提交过来什么任务，是信息还是实物。

（2）处理规则：对于每个任务，处理的规则是什么。

（3）任务目标：每个任务最终会达到什么效果。

（4）等待机制：不同于实物制造流水线工人的职能单一，进口报关流程中的每个人往往有其他无关的任务，所以清楚任务所面临的可能等待，是清楚某些任务出现不正常的延迟的必要事件。

（5）错误处理：因为类似的信息处理任务的非标准特质，所以出错率较高，错误处理机制的好坏往往决定着任务处理时间分布。

（6）去处：成功处理的任务的下个处理程序。

3.1.2分析进口报关的信息处理流程

以N公司的进口报关流程的基本情况为例：

（1）从国外制造商和物流服务商那获取报关需要的原始凭证：合同，发票，运输单据，箱单。

（2）子流程：海运过程，报关文档的预处理，电子申报，海关审核报关单据，现场检查。

（3）涉及的合作方：国外制造商，物流服务提供商，N公司进口部门，报关商，海关。

（4）涉及人员：总共约20人，其中专职本任务的约10人。

（5）考核指标：总的流程时间，N公司目前的设定标准天数为7天。

3.1.3画出价值流程图

价值流程图（ValueStreamMapping，VSM）是丰田精益制造（LeanManufacturing）生产系统框架下的一种用来描述物流和信息流的形象化工具。VSM可以作为管理人员、工程师、生产制造人员、流程规划人员、供应商以及顾客发现浪费、寻找浪费根源的起点。

它在这的主要作用：

（1）帮助数据分析人员去理解流程，理解企业的业务数据背后的逻辑，从而建立数据挖掘的具体模型，运用恰当的分析模型。

（2）当数据分析结果出来时，便于把它翻译为具体的问题，这样提出的改善项目，业务人员才能理解这些项目的意义，才能争取到更多的资源支持。

3.2数据分析

3.2.1数据的前期工作

（1）挑选数据。把N公司进口报关的数据记录整合，结合对进口报关流程的理解，剔除与流程时间无关的记录要素。

（2）数据的预处理。删除异常和无效的数据，把所有的数据转换为标准格式。

（3）数据的转换。将把数据转换成一个模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，一个恰当的挖掘算法分析模型是数据挖掘成功的关键。

3.2.2列出可能的影响因素

对整个流程进行分析，根据第一步的个人职能描述，从和他们的交流中提炼可能的影响因素，并且区分哪些是难以改变的，哪些是精益改善的重点，对于N公司的进口报关流程，如表1所示。

在后面的数据