基于数据挖掘的货品存储分配策略研究的任务书任务书：一、背景在当前电商快速发展的大环境下，物流成为电商竞争的重要因素之一。货品存储分配策略的制定对于物流运营的高效性和成本控制有着至关重要的作用。而数据挖掘技术的应用能够从大量的数据中发现隐藏在数据背后的有价值信息，为货品存储分配策略的制定提供了更多的参考依据。二、研究目的本研究旨在通过运用数据挖掘技术分析货品存储分配策略的相关数据以及市场需求，针对不同的货品特性和需求特征，建立一套更加科学、合理、高效的货品存储分配策略。三、研究内容（一）数据收集：收集各个电商平台的货品存储和配送数据，包括货品类别、品牌、销售情况、进货情况、配送速度等。（二）数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据归一化等。（三）特征选择：选取数据中的关键特征，如货品类别、销售量、进货量、订货量等，为建立货品存储分配模型做好准备。（四）模型建立：基于数据挖掘技术，采用聚类分析、分类算法等建立货品存储分配模型。（五）模型优化：对货品存储分配模型进行优化，提高模型的准确性和可靠性。（六）模型测试：对建立的货品存储分配模型进行测试，检验模型的有效性和实用性，并对模型进行改进和调整。四、研究方法本研究主要采用数据挖掘技术和模型建立方法。通过对收集到的数据进行预处理和特征选择，建立相关模型，并结合业务需求对模型进行优化和测试，从而得出合理的货品存储分配策略。五、研究意义本研究的结果将有助于改善电商物流运营成本和效率，提高货品存储和配送的准确性和效率，为电商企业提供更加科学、合理、高效的货品存储分配策略。六、预期成果本研究将取得以下预期成果：（一）建立电商货品存储分配模型；（二）进行货品存储分配策略优化和测试；（三）提出针对不同货品和客户需求的货品存储分配策略建议。七、研究计划本项目预计完成周期为6个月，具体分为以下几个阶段：（一）前期准备阶段：包括团队组建、项目计划制定、研究方案设计等。（二）数据收集和预处理阶段：包括数据收集、数据预处理等。（三）特征选择阶段：选取数据中的关键特征。（四）模型建立阶段：采用聚类分析、分类算法等建立货品存储分配模型。（五）模型优化和测试阶段：对货品存储分配模型进行优化和测试。（六）撰写报告阶段：总结分析结果，撰写研究报告等。