近年来我国的物流运输和物联网行业迅速发展,给叉车租赁行业带来了巨大的发展空间,从而吸引更多的企业加入到这个领域中来。对于一个提供叉车租赁服务的企业,不仅要利用互联网技术管理日常业务,还需要降低叉车租赁的风险,同时又能让公司的收益最大化。本文通过对相关数据挖掘技术的研究,提出将数据挖掘理论和贝叶斯动态模型预测方法相结合的叉车租赁系统设计方案。通过对系统产生的订单信息、销售利润、客户信息等多种类型数据进行分析和处理,可以挖掘出数据背后隐藏的信息。例如未来叉车租赁营业额和市场对叉车的需求量,客户租用叉车偏好以及不同型号叉车如何合理采购等信息。该方案不仅可以提高叉车租赁业务的业务管理水平,还可以帮助企业决策者及时发现运营过程中的不足,把握市场的发展趋势,规避市场中潜在的风险,为企业在市场竞争中赢得先机。本文具体的研究及设计内容如下:1.本文根据叉车租赁系统的数据特征,详细解释了本方案所采用的数据挖掘技术和实施的数据处理过程。同时,着重介绍了数据清洗、数据集成、数据归约具体过程。对于标称型数据和数值型数据,本文也给出了相应的解决办法。2.本文详细介绍了贝叶斯预测的思想和原理,并且解释了常均量DLM以及单变量DLM这两种贝叶斯动态模型中的数据预测方法。根据叉车租赁系统销售数据的时间序列特点,本文采用Fourier形式的单变量DLM进行销售数据预测,并利用实际业务数据展示出最终预测效果。3.本文基于数据挖掘技术,逐步介绍叉车租赁系统的开发过程以及最终实现效果。该系统整体结构采用的是B/S结构,系统前端界面使用Html+CSS+JavaScript技术,后端服务器的开发选择采用Spring+SpringMVC+Mybatis(SSM)框架,整个叉车租赁系统的软件结构满足Model View Controller(MVC)设计思路,并采用Mysql5.6版本的数据库来存放和管理数据。最后将所有模块的操作界面进行展示,系统功能实现了最初的设计思路和开发目标。本方案基于以上思路进行研究及开发设计,可以为叉车租赁企业提供线上管理叉车租赁业务、监控叉车状态、日常报表审核、经营状况统计等多功能的业务管理平台,而且还将数据挖掘技术应用到系统功能模块中,处理和分析系统中收集的客户信息、订单数据、销售利润等多种类型数据,提升系统决策分析的能力。企业决策者依靠此系统不仅可实现对叉车租赁业务的更加科学有效的管理机制,还能通过数据挖掘和分析的结果更好地做出企业发展计划和营销方案,降低风险并获得最大的收益。