数据挖掘在企业危机管理中的应用

文章叙述了数据挖掘的基本概念，介绍了数据挖掘带用的技术和方法，讨论了数据挖掘技术在企业危机管理中的一些应用领域。     

基于和谐管理理论的企业危机管理研究

随着经营环境的复杂多变,企业危机已成为一种常态,危机管理已成为企业及理论界最关注的热门话题之一.现有的危机管理理论众多,从危机的预防到各职能危机的应对应有尽有,但这些理论关注的往往只是危机管理的某一方面,对企业危机管理的动态性和整体性把握不够,难以为复杂多变的实际问题提供系统可行的指导.针对这一现状,结合企业危机的基本特点,引入致力于多变环境下复杂管理问题求解的和谐管理理论,对企业危机管理的内在机理进行了深入系统的分析.在和谐管理理论系统指导的基础上,给出了解决企业危机问题的一般框架,为企业危机管理提供了一条新思路.     

企业危机与危机管理

面对加入WTO的挑战,中国企业家应有危机意识,中国企业要有一套处理危机的策略系统,以确保企业始终处于健康发展状态。 危机管理:企业生存新概念 企业危机管理20世纪90年代初期传入我国,深受企业界和理论界的认可。所谓危机管理,是一种针对危机情境所作     

基于企业危机管理的信息分析

分析了信息在企业危机管理中的重要作用,探讨了企业危机信息的内涵、表现形式及其特征,提出企业通过开展危机信息管理可以更加有效地预防、化解危机。     

浅谈企业危机管理

危机管理在欧美是一个发展相当成熟的领域，但在中国由于受众多因素的影响，这方面的研究成果还不是很多。对危机管理的认识无论在理论上还是在实践上，都显得十分薄弱。为此，本文从对企业危机管理的一般性认识入手。进一步探讨了企业在进行危机管理过程中应重视的一些问题。     

基于生命周期理论的企业危机管理动态分析

根据生命周期理论将企业发展分为创业阶段、成长阶段、成熟阶段和衰退阶段四个阶段。危机也可分为危机潜伏期、危机征兆期、危机发生期、危机总结期和危机恢复期五个阶段。不同阶段的企业在不同的危机阶段会有不同的注意重点。抓住这些注意重点,可以使企业危机管理更加有效。     

基于知识管理的企业危机度AHP测算研究

企业危机度指的是企业危机状态、程度。危机度既可以用来预警,也可以用来判断危机恶化的程度,以便作为危机恢复的依据,因而它是一个较为全面的指标。本文从知识管理角度,建立了一套企业危机度测算指标体系,并采取AHP方法,测算出企业的危机度。     

企业危机管理

在竞争日益激烈的现代社会中,企业无法回避随时可能发生的危机.因此作为企业的经营者不仅要有竞争观念,也要有危机观念,更要掌握危机管理的方法,从而在企业面临危机时,能从容应对,渡过难关.     

基于数据挖掘的客户关系管理

本文主要讨论了如何将CRM思想同数据挖掘、数据库管理等计算机技术相融合,从而实现个性化的客户管理。     

基于人力资本特性的企业人力资源危机管理

在新经济时代,人力资源已经成为企业的第一资源,是企业核心竞争力的关键要素之一。人力资源危机是现代企业经常面临并且会对企业造成严重影响的主要危机之一。企业人力资源危机与人力资本特性有着密不可分的联系。本文从人力资本特性入手,分析了企业人力资源危机的成因,并提出相应的应对措施,为企业人力资源危机管理提供有益的借鉴。     

数据挖掘在知识管理中的应用

数据挖掘是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分。本文从数据挖掘的基本概念入手,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,在此基础上,对数据挖掘技术在知识管理中的应用作了深入的论述。     

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。     

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XML的网页数据挖掘

随着Internet的迅速发展,使得数据丰富而信息贫乏这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了机器学习、模式识别、统计学、人工智能、神经网络等多学科而出现的一项新技术,基于Web的数据挖掘是数据挖掘技术在网络信息处理中的应用。本文叙述了Web数据挖掘的概念、分类、技术等,重点讨论了基于XML语言的Web数据挖掘技术,解决了Internet上绝大多数非结构化甚至是无结构的、Web信息的组织结构性差而导致的Web数据挖掘困难的问题。     

数据挖掘在房屋维修基金管理服务中的应用研究

将数据挖掘技术应用于房屋维修基金管理系统中,利用挖掘得到的关联规则为城市公共设施管理提供支持。数据预处理关系到基金缴交数据的挖掘质量,为此本文针对数据缺失等存在的问题,进行了数据补整,并给予算法实现。     

数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述

客户关系管理是一种管理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,很好地支持人们的决策。     

基于数据仓库的CRM应用研究

客户关系管理（CRM）逐渐成为企业的焦点，也是数据仓库技术的重要应用领域，本文介绍了客户信息管理以及数据仓库技术，分析了数据仓库技术在CRM中的应用；阐述了目前数据仓库应用面临的困境；并从应用及技术的层面，分析了成功实现基于数据仓库的CRM的关键点．     

初析数据挖掘技术

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术.本文介绍了数据挖掘的定义、功能、常用技术、数据挖掘过程,以及数据挖掘的应用.