本文首先介绍了决策支持及数据挖掘技术的主要概念和方法，指出了决策支持系统在物流行业中的作用，然后提出了实现物流决策支持系统应该遵循的基本原则。 物流仓储决策支持系统的设计与实现是本文的主体内容。系统由五个主要模块组成，分别是需求预测模块、安全库存量确定模块、商品周转率分析模块、库存管理改善模块和仓储进货决策计划模块。这些模块分别从不同角度对管理者进行企业决策提供了参考依据。本文中详细介绍了各个模块的主要功能。 在物流信息系统中采用数据挖掘算法是本文工作的核心。在需求预测模块，系统实现了移动平均预测法、指数平滑预测法和一元线性回归预测法。提出了在随机型存储模型下的利用安全系数法和根据服务水平计算安全库存量的算法，这两种方法都是基于数据挖掘中的统计方法。在库存管理改善模块中，可以根据ABC分类法的结果对商品实行不同的库存策略。在分析传统的基于统计排序的ABC分类算法的缺点后，本文提出了一种基于聚类的新颖的ABC分类法。最后，综合商品需求预测信息、安全库存量和ABC分类信息，得到仓储进货决策报告。管理人员可以根据此报告提出的决策建议做出更加科学合理的决策。