数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

企业之间市场竞争的焦点从产品质量的竞争转移到客户资源的争夺,为了从客户数据中找出对企业有价值的信息,概述了数据挖掘技术的方法、工具和流程;总结了如何在CRM应用数据挖掘技术。     

数据挖掘在图书销售企业精确营销中的应用

研究基于数据挖掘技术的精确营销的方法和理念,结合图书销售企业目前的营销现状和存在的问题,挖掘发现隐藏在海量数据中的知识.通过对企业管理信息系统的源数据库海量信息的数据进行数据分析、提取,确立主题,进行有效的数据组织,来构建数据仓库模型.应用Microsoft SQL server 2005 Analysis提出数据挖掘技术的解决方法,并使用其功能强大的数据挖掘技术:决策树、聚类分析和关联规则等应用广泛的分析方法,探讨基于数据挖掘技术的精确营销在图书销售企业的客户细分,用户购买行为分析以及营销策略.     

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。     

数据挖掘技术在企业财务管理中的创新应用

将数据挖掘技术应用于企业财务管理中,是对企业财务信息源开展整合、应用,依托数据挖掘技术可实现对庞大数据信息的分析、处理,为企业决策人员提供可靠的决策支持。通过阐述数据挖掘技术,分析企业传统财务管理面临的主要困境,对数据挖掘技术在企业财务管理中的创新应用展开探讨,旨在为研究如何促进企业财务管理的顺利开展提供必要借鉴。     

数据挖掘在智能化企业竞争情报系统的应用研究

探讨了数据挖掘技术在电力市场智能化企业竞争情报系统中的应用,应用数据挖掘的关联规则和决策树分析方法,分析了各种因素所构成的市场环境与电量变化之间的规律,将数据仓库技术、数据挖掘技术和电力企业竞争情报系统结合起来,探讨了如何利用数据挖掘技术来完善和加强企业竞争情报系统的应用功能,以增强企业在市场中的竞争力。     

数据挖掘技术在森林资源经营中的应用分析

森林资源数据通常庞杂而繁重,如何科学合理地收集并利用森林资源数据是科学地开展森林经营的基础。现在,数据挖掘技术发展迅速并不断涉及到更多应用领域。为了利用数据挖掘技术来分析复杂的森林资源信息,以更好地处理现有数据,从而实现优质森林经营,国内学者对数据挖掘与林业经营进行了大量的研究,并取得了一些成果。通过对数据挖掘的现状、应用范围进行分析以及基本流程进行基本了解,分析其数据挖掘技术的方法,对该技术在森林资源经营中的应用研究。     

浅谈数据挖掘在电子商务领域的应用

本文介绍了数据挖掘技术在电子商务的应用,给出了数据挖掘过程中采用的一些主要方法,详细说明了数据挖掘技术在零售业、金融业和电信业的应用。对于企业而言,数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。     

数据挖掘技术在CBA联赛中的应用

随着我国计算机技术的飞速发展,有关于计算机的技术层出不穷,计算机数据挖掘技术便是计算机飞速发展的一大产物。该技术的出现不仅被应用于经济、建筑、数据统计等领域。在体育联赛中也开始应用该技术,比如在CBA联赛中,应用计算机数据挖掘技术可以更直观且全面地了解球员以及球队的竞技水平,因此不仅CBA联赛举办方开始重视应用该技术,在各个球队中也同样如此。下面,本文就数据挖掘技术,探讨该技术在CBA联赛中的应用。     

数据挖掘在陶瓷企业客户关系管理中的应用研究

讨论数据挖掘在陶瓷企业客户关系管理中的具体应用和它能为该领域带来的商业价值。研究了数据挖掘在陶瓷企业CRM中的结构模型,并具体设计和实现了数据挖掘在陶瓷企业CRM中的一个简单应用。     

空间数据挖掘与GIS集成及其在企业客户管理中的应用

如何从复杂的空间数据中发现隐含的、有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题:空间数据挖掘和GIS的集成为解决问题提供了一种新的思路。文章结合空间数据挖掘和GIS的特点,提出了GIS和SDM的集成体系结构,在此基础上提出GIS与数据挖掘集成的实例及在企业客户关系管理中的应用。该体系利用GIS的图形显示和空间分析功能,结合空间数据挖掘技术对这个系统中的海量空间信息和非空间信息的处理,从现有的地理信息以及海量数据中挖掘出潜在模式和有用信息,对提高整个企业的自动化水平具有重要的作用。     

从数据库到数据仓库的设计与实现

作为数据库技术的一个新的发展方向,DW技术与DB技术相结合产生集成、一致的环境,将使企业在决策中更快地获得更准确的信息。本文着重阐述了数据仓库的基本概念、特征,并介绍了从数据库到数据仓库设计、实现的基本步骤。     

制造业企业数据赋能指标体系构建研究

聚焦数据赋能推动制造业企业转型升级的作用边界与具体内容，为企业进行数据赋能自诊自检、了解自身数据应用状况提供科学的工具方法，促进制造业企业借助数据实现转型升级。基于制造业企业转型升级的现实需求，遵循“文献综述→参考架构→评估框架→指标体系→层次分析法赋权→模糊综合评价法应用→成熟度模型”的技术路线，在理清数据赋能、制造业企业数字化转型以及数据价值链理论演进的基础上，遵从成熟度模型的设定原则，从数据赋能准备度、数据赋能深入度、数据赋能提升度3个维度开发构建制造业企业数据赋能评价指标体系，应用层次分析法确定指标权重并基于模糊综合评价法对企业的数据赋能水平进行打分；同时构建相应的数据赋能成熟度等级划分模型，分为引领标杆级、提升优化级、综合集成级、成长规范级和初始规划级。未来将不断修正该评价指标体系与成熟度模型，进一步提高其普适性与准确性。     

大数据与知识图谱视角下电网企业5G技术应用热点与趋势分析

在“双碳”背景下，电网行业是5G应用试点的先导行业，5G技术也被众多的应用场景进行了应用探索。有鉴于此，采用大数据技术，从中国知网和北极星电力网等网站收集具有“5G”“电网”“供电”等关键词的词条，运用Python软件对数据进行可视化处理并生成词云图，识别出5G在电网领域的六大典型应用场景，并基于此对电网企业5G技术应用的未来趋势进行展望。研究发现：“5G+智能巡检”以及“5G+差动保护”是智能电网方面当前的研究热点；5G在电网中的应用场景主要包括智能巡检、配网差动保护、精准负荷控制、分布式电源、智能充电桩和低碳发展与碳排放计量；5G技术未来将会推动电力市场的资源共享化，并帮助电网实现动态监测和实时调控。可见，5G技术凭借大带宽、低时延、高可靠等特质成为电力行业转型升级的关键技术和手段，在通信基础设施和电网运维方面要建立“5G+”的思维模式，同时也要注意保障通信安全和保护用户隐私安全。     

基于价值链的工业数据治理:模型构建与实践指向

工业企业信息化经过近40年的发展,取得了巨大的成就,积累了海量的工业数据碎片化存储在不同的系统中,构建工业数据空间释放工业数据价值被日渐提上议程。通过深入工业企业调研发现,大部分企业能意识到数据管理的重要性,但是不懂如何管理工业数据。本文通过查阅国内外文献资料,提出了笔者对工业数据治理的理解,剖析了阻碍工业数据价值释放的难点痛点堵点,并将价值链理论引入工业数据治理体系,剖析了工业数据治理活动的构成及其相互关系,提出了工业数据治理的推进策略,以期为下一步加快推进工业数据治理提供理论参考。     

高技术企业研发效率与IT效率的关系*

探讨高科技企业信息技术（IT）投入效率与研发效率的相关性及其交互机理和协同障碍,以我国生物制药行业43家大型上市企业为实证研究对象,基于公开的企业年报数据开展相关分析,并以其他43家生物制药中小型上市企业相关数据作为补充验证。结果表明,我国大型生物制药上市企业的信息技术投入效率和研发效率均存在较大提升空间,其中,研发效率但信息技术效率偏低的企业应进一步提升信息技术投资效率和治理能力,而信息技术效率较高但研发效率较低的企业需要重视如何依托信息技术投入效率和治理能力优势进一步提高研发产出。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理以客户为中心,深入研究客户行为,通过客户关怀提高客户满意度,进而提高企业的竞争力。而数据挖掘技术则为客户关系管理提供了强有力的技术支持。文章阐述了数据挖掘技术在客户关系管理中应用的研究背景和意义,并介绍了客户关系管理思想、数据挖掘的过程和方法、以及数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

数据价值链构件及其作用机理——基于数字技术促进农业产业的案例

剖析农业产业数据价值链构件及其作用机制，发现数据作为农业的新生产要素与农业生产、销售、物流、监测相结合的数字活动形成数据价值链，数据使弱势的农业产业转向智能化、标准化、数字化，数据通过连接、汇集、再创造活动呈现大数据的网络效应、规模效应、学习反馈效应使农业产业及相关企业收益呈现规模报酬递增态势。产品、数据产品、产品数据成为企业新利润源泉，“产品”和“数据”的叠加优势以及数据汇集的平台优势、数据优势、信息优势构成企业的新竞争优势。     

数据挖掘在低值易耗品管理系统中的应用构想

在众多中小企业和学校中,都有着一套基于数据库的物品管理系统,经过多年的使用,已经积累了大量的数据。对于这些数据进行分析,发现其中的有用价值显得尤为重要。通过运用数据挖掘技术,可以发现其中的一些使用规律,帮助管理人员更好地管理物品,调整采购和分配策略,从而达到节省开支、合理利用资源的目的。     

基于SOM网络聚类的数据清洗技术

在数据装入数据仓库之前,应该对数据进行数据清洗.而数据清洗的核心工作就是清洗近似重复记录.聚类是将相似度高的数据对象聚集到一个类中,于是我们提出将该技术用于近似重复记录的发现上.本文主要介绍如何将SOM网络聚类强大的学习功能及良好的自组织性、自适应性和鲁棒性应用到数据清洗中。     

下一代数据保护技术研究

随着IT界数据快速增长和数据的日益复杂现状,下一代数据保护技术已经逐渐成为一个热门的研究课题。对下一代数据保护技术进行了研究,提出了实施方案和技术路线,解决了目前数据快速增长及日益复杂的问题。