关联规则挖掘在图书销售系统设计中的使用

随着现代互联网技术的高速发展与普及,大数据的时代已经到来,越来越多的数据不断涌现出来。这些海量数据中很多有价值的信息还没有被发掘并利用,如何将这些数据转换成有用的数据,去创造更多的潜在收益,数据挖掘技术在其中起决定性作用。将数据挖掘的思想和方法应用于图书销售系统中,能帮助企业分析网络中的大量数据,筛选出有效信息,进而为企业做出最佳营销策略指导,给用户提供更加个性化的高效率服务。     

数据挖掘技术在电信数据业务精确营销中应用研究

阐述数据挖掘技术和精确营销理论,以及数据挖掘技术在电信数据业务精确营销中应用,以福建某电信公司历史客户数据,构建移动气象站产品客户细分模型和移动气象站产品关联模型,根据模型结果为电信公司数据业务产品进行精确营销提供可行决策。     

基于数据挖掘技术的电信业精准营销

在电信产业高速发展的今天,增量市场潜力越来越小,企业发展目标越来越集中于存量市场,谁能够更有效地发现客户潜在需求,进而更好地满足客户需求,谁就将在未来的市场竞争中获得优势,因而,各企业都非常重视客户相关数据的挖掘;而电信企业自身所拥有的海量用户数据和产业特点,也使基于数据挖掘技术的精确营销策略大有用武之地。     

数据挖掘技术在企业中的应用

计算机和互联网的飞速发展给企业带来海量数据,如何充分挖掘这些数据隐藏的信息以辅助企业决策成为当前企业面临的问题之一。基于对主要的数据挖掘技术的简介,本文讨论了该技术的应用场合和在企业当中的应用实例,分析了影响该技术普及的不利因素,阐述了数据挖掘技术在企业中的应用前景。     

电信企业客户细分模型构建与应用研究

建立了基于数据挖掘技术的电信客户细分模型,并实证分析了客户行为特征分析数据获取方法与过程,得到并刻画各个客户群的特征,从而掌握了每个客户群中的客户行为、价值特征,有利于电信企业针对目标客户群开展精确营销活动.     

浅析云模型在定性规则提取中的应用

很多应用中需要对海量信息进行数据处理、动态分析,但目前还无法从大量数据中自动提取定性规则。因此,迫切需要一种能够从海量数据中自动提取有效信息、及动态分析的方法。数据挖掘技术可以实现上述功能,但难以对海量数据空间进行有效划分。本文将云模型应用到数据挖掘领域,克服了传统数据挖掘方法在数据空间划分上的不足,提出一种二维尺度云变换方法,有效地实现了定性规则提取。     

数据挖掘技术在电子政务中的应用

数据挖掘技术是一门时海量数据进行分析并得出结论的技术,目前被应用于各个领域.本文主要探讨了如何在电子政务中应用数据挖掘技术.     

数据挖掘在零售银行客户关系管理中的应用研究

数据挖掘技术在客户关系管理中应用广泛,分析客户的需求、行为、风险和成本等,可提高企业的整体经济效益。本文以零售银行为例,阐述银行零售业务客户营销管理中应用数据挖掘的方法,分析客户历史交易记录,挖掘目标客户群的商品购买模式,以进行交叉销售与提升销售,提高客户价值。     

数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用研究

高校图书管理系统中,积累了大量的读者对资源的历史访问数据.这些数据背后隐藏着许多重要的信息,通过对其进行更高层次的分析,便能更好地利用这些数据为读者服务.文章在描述数据挖掘技术与方法的基础上,结合目前高校图书管理系统的实际情况,给出了数据挖掘在图书管理系统中的具体应用实例.     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

本文介绍了在电子商务中Web数据挖掘的过程、主要挖掘方法及应用。将数据挖掘技术应用于电子商务,对企业积累的海量数据进行处理,从这些数据中发现潜在的规律,把握客户动态、追踪市场变化,帮助企业制定今后的发展战略,使电子商务更具个性化和针对性。     

基于移动代理的数据挖掘在数字图书馆中的应用研究

数字图书馆信息具有海量性和分布性的特点,数据挖掘技术可以有效地处理数字图书馆海量数据,但现有的数字图书馆数据挖掘平台不能充分应对信息分布性的挑战.将移动代理和数据挖掘结合则可以较好地满足数字图书馆信息挖掘的要求.实验证明,基于移动代理的数据挖掘平台克服了传统网络计算模式的缺陷,能有效地完成对数字图书馆海量、分散数据源和知识源的挖掘.     

一种基于信誉兴趣区间划分的数据优化查询算法

在当前的复杂数据挖掘方法中,多是基于关联规则进行关联挖掘,一旦数据之间的关联性被大量的冗余关联打破,形成数据的无序性,就会出现挖掘耗时,挖掘错误较多的问题.为了解决这一问题,本文提出一种基于信誉兴趣区间划分的数据优化查询算法.在海量的数据中,针对错综复杂的数据关系,通过信誉兴趣函数对数据进行较为清晰地划分.尤其在关联规则较为混乱的情况下,这种方法能够得到更为准确的数据分类区间.实验结果表明,这种数据挖掘方法针对大型数据库中的海量数据挖掘效果更佳,且挖掘算法速度更快,效率更高.     

政府电子政务中数据挖掘的应用

数据挖掘技术是一门对海量数据进行分析并得出结论的技术,目前被应用于各个领域。本文主要探讨了如何在电子政务中应用数据挖掘技术。     

个性化推荐技术在电子商务客户关系管理中的二次营销应用

在日常电子商务环境中,客户与企业间的交流、客户在网上购买产品的过程中、以及客户最终购买产品当中产生了海量的行为数据记录,这是给到企业提高二次营销成功率的关键因素。企业在获得这些有效数据的同时如何挖掘和利用这些信息资源、又如何分析客户关系来提升二次销售成功率,最终提升企业竞争力。论文在分析这些信息数据的基础上,讨论如何使用个性化推荐技术在企业电子商务客户二次营销中的应用。     

数据挖掘技术在校园信息化中的应用研究

数据挖掘是数据库系统应用与发展必然提出的研究课题,是从海量数据中抽取出有价值知识的有效工具.本文就学校信息化进程中数据积累的现状,详细分析了各种数据挖掘技术在其中的应用,并给出了适用于学校的数据挖掘体系结构模型.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

在现代社会中数据库技术飞速发展,其中包含的数据信息也在与日俱增。在企业运营过程中,数据库系统也逐渐被广泛应用到日常信息管理中,也就是通过相关技术手段有效组织利用数据库中的海量信息,帮助相关数据所有者找到其中有价值的信息及知识,用来指导企业的发展规划,提高企业的运行效率。这成为了当下电子商务行业经营者非常关注的热点话题之一,而数据挖掘技术正好可以帮助电子商务经营者解决此类问题。数据挖掘是人工智能和自然语言理解等相关技术的综合利用,目的是从大量数据中提取出可利用、有价值的信息或模式。本课题首先分析和总结了国内外学者的研究成果,对数据挖掘在电子商务中的应用做初步了解,接着对数据挖掘和电子商务概念、数据挖掘的方法进行阐述,本文还采用了理论分析和案例分析等研究方法,同时还对来自不同企业的员工进行了问卷调查,对数据挖掘技术在电子商务领域在相关应用情况、推广过程中存在的难点以及解决电子商务发展瓶颈的相关办法进行充分讨论研究,以此探析电子商务发展与数据挖掘的切合点,全面推进技术创新应用。通过本文的研究,对数据挖掘技术在电子商务中的应用现状有了一个了解,其中的问题以及解决方案也能为数据挖掘在电子商务中的更好应用提供一个好的平台。     

电力营销系统中数据挖掘技术的应用分析

电力营销是电力系统赖以生存与发展的关键，是电力系统工作的重心。笔者基于对电力营销系统数据特点及数据挖掘技术的分析，为实现电网运行的稳定性与经济性，深入探讨数据挖掘技术在电力营销系统中的应用及发展。     

基于PMML的电子商务数据挖掘研究

随着互联网技术的发展,电子商务进入了海量数据时代,从这些海量数据里挖掘出有用的模式具有非常高的商业价值。常规的数据挖掘模型会依赖于特定的数据挖掘平台,而目前的数据挖掘平台并不能做到随时随地跨平台交换数据挖掘模型。文章提出基于PMML的电子商务数据挖掘方法,只要数据挖掘平台兼容了PMML规范就可以真正做到跨台平交换数据挖掘模型。文章重点研究了PMML语言是如何表示完整数据挖掘模型,并就某电商平台挖掘潜在客户的数据进行实验并分析实验结果,从而验证了方案的有效性。     

浅谈数据挖掘技术及应用

信息产业实现高度的发展,让信息化呈现快速发展的态势,人们对信息的质量有着更高的需求。这样就导致数据挖掘技术使用在不同行业创建和优化之中,行业利用数据挖掘技术发现一些潜在的客观规律,提升行业发展中的优势。但是一些企业在利用数据挖掘技术开展业务处理的时候,只是进行浅层的使用,未能进行深度的挖掘和利用。基于这样的发展模式,使用挖掘技术对海量数据开展深度的分析,是人们的关注点。为此,本文对此进行一定的分析,研究该项技术应用的具体态势。     

基于关联规则的海量图书信息数据扩散研究

针对当前只关注对数字图书馆网络功能的提高,忽略了对信息扩散的问题。为此,通过关联规则方法对海量图书信息数据扩散进行研究,给出关联规则的基本概念,并介绍了数字图书馆网络的特征,将API与编写抓取程序、开放数据等技术结合在一起;利用Apriori算法通过层次顺序搜索的循环方法对图书信息数据频繁项集进行挖掘,采集数字图书馆网络中某用户粉丝、关注者、转发以及评论信息扩散数据;将关联规则作为研究海量图书信息数据扩散方法,通过关联规则衡量节点度和出入度;在此基础上通过关联规则对海量图书信息数据扩散情况进行研究,发现海量图书信息扩散有高低谷期;转发量和评论量呈一定的正相关性;数字图书馆网络中海量图书信息数据扩散的广度和用户影响力相关。