对不同种类的材料分别采取不同的采购管理政策。例如，对于超支严重的材料进行历次购买

行为分析，识别孤立点，当采购行为发生异常时，提示警报，以便深入研究其原因，采取

措施。具体过程如下：

　　

(一)问题陈述。对材料采购成本进行数据挖掘的目的是控制材料采购风险、降低采购成

本，以便采取不同的材料供应战略。所以，此次数据挖掘的策略是根据材料采购超支与节约

信息对材料进行分类，构建材料采购的分类模型。

　　

(二)数据收集。要尽可能搜集到所有采购材料的属性值信息，提供海量的数据，将这

些数据整合，形成数据集集市，供数据挖掘使用。

　　

(三)数据预处理。如果将全部数据都拿来做数据挖掘，可能失去控制重点，还可能使

错误数据影响数据挖掘，导致无法提练出有用的信息。因此，要经过下列数据预处理过程。

(1)依据经验去除明显的异常点。(2)考虑材料采购风险的性质，剔除与数据挖掘主题无关的

属性，确定恰当的材料采购描述属性。

(3)依据挖掘的需求对数据进行相应的转换。在材料采

购成本的数据挖掘中，主要的采购材料属性是供应商名称、仓库名称、材料名称、材料类别、

数量、计划单价、实际单价、计划成本、实际成本、超支

(节约)差异等等。表 1 为某企业部分材

料采购成本表，已经过数据预处理。先根据材料采购成本的属性对采购业绩考核的重要性，

选择材料的实际成本、超支

(节约)差异属性作为分类的依据。然后，为了降低材料采购成本

的量度影响。对上述两个属性归一化到

0 和 l 之间。公式为：归一化值=属性／属性中最大值。