电子商务中数据挖掘技术的选择

企业通过访问最新、最准确的信息,对产品、客户和合作伙伴做出明智的决策,从而赢得竞争优势。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。但在实际开发一个数据挖掘系统时,应该选择哪种数据挖掘技术,是件很困难的事情。     

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。     

以数据挖掘提升客户关系管理

客户关系管理正逐渐成为现代企业的焦点,数据挖掘(DM)技术是客户关系管理(CRM)中的核心技术之一。介绍了数据挖掘的实现过程,将DM与企业管理中的CRM相结合,将帮助企业更好地了解客户行为,做出正确的决策,使CRM战略得到有效实施,提高企业核心竞争力。     

利用数据挖掘技术(DM)提升客户关系管理(CRM)

数据挖掘(DM)技术是客户关系管理(CRM)中的核心技术之一。本文主要介绍DM技术在CRM中的应用及数据挖掘的过程,将DM与企业管理中的CRM相结合,将帮助企业更好地了解客户行为,做出正确的决策,使cRM战略得到有效实施,提高企业核心竞争力。     

基于CRM的银行客户信息管理研究

本论文主要研究方向是对基于CRM的客户信息资源管理的研究,通过对数据挖掘技术的介绍和分析,剖析了如何利用数据挖掘技术找出企业客户信息资源当中的有价值的信息,从而为企业做出适时的合理的决策提供依据,并且通过对客户信息资源的分析预防和解决客户流失的问题。     

基于数据挖掘的企业竞争情报系统

知识经济时代，数据、信息成为重要的经济资源。在日新月异的海量数据里迅速提取有价值信息并尽快做出反应，成为许多企业的“致胜秘笈”。本文首先介绍了竞争情报、企业竞争情报系统。然后给出了数据挖掘的概念和数据挖掘的一般过程。在此基础上提出了一个基于数据挖掘的企业竞争情报系统模型，并介绍了相应的过程。     

数据挖掘的应用研究

数据挖掘就是这样一种技术,可以从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、实用的信息,并使用这些信息丰富知识或做出决策。从数据挖掘概念及预处理过程展开研究,并分析数据挖掘的常用算法及其应用,重着阐述了数据挖掘在知识管理中的实际应用。     

数据挖掘的应用研究

数据挖掘就是这样一种技术,可以从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、实用的信息,并使用这些信息丰富知识或做出决策。从数据挖掘概念及预处理过程展开研究,并分析数据挖掘的常用算法及其应用,重着阐述了数据挖掘在知识管理中的实际应用。     

数据挖掘技术在CRM中的分析应用

客户关系管理（CRM）逐渐成为企业的焦点,也是数据挖掘技术的重要应用领域。基于数据挖掘的CRM可以帮助企业有效地制订客户发展策略,为客户提供个性化服务,并将极大地提高企业的决策效率和决策能力。     

校园信息化建设应用的数据挖掘研究

目前高校管理信息系统只是实现了简单的存储、修改、查询信息等基本功能,统计分析的功能基本没有使用,造成整个系统的应用始终处于相对较低的水平,无法达到为高校的各级管理者提供决策的目的。数据挖掘通过对数据库的分析和挖掘,可以产生对于重点关注的决策点为典型事例做出决策参考数据结果。本文对数据挖掘的理论及几个关键技术进行了深入的探讨,同时对数据挖掘在信息化建设中的应用进行了分析研究。     

数据挖掘技术在CRM中应用浅析

客户关系管理不仅是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘。     

数据挖掘在客户消费行为分析中的应用

数据挖掘是在大量的数据中发现其隐藏在背后的有用知识的方法。文章介绍了数据挖掘的定义、数据挖掘的方法及数据挖掘的过程,然后结合电信行业的实例分析客户消费行为,提出一些有用的知识帮助企业进行决策。     

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。     

数据挖掘在电力负荷预测中的应用

电力负荷预测对电力系统安全运行和经济建设有着越来越显著地作用,电力行业产品无法大量储存的特点,决定了电力生产及使用必须在同一阶段内进行,所以电力负荷预测成为电力系统运行调度、生产规划等决策的重要部分。在电力负荷预测上,数据挖掘技术显得尤为重要。数据挖掘基础理论主要包括规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习等,数据挖掘分析,能够利用已有事实,对预测未来的结果,做出有力决策。本文在分析电力负荷预测研究的现状后,对电力负荷预测系统进行研究,重点研究了数据挖掘在电力负荷预测中的应用。     

数据挖掘在财务决策中的应用

在网络经济时代,一方面财务信息量以"爆炸"的方式增长,另一方面企业对财务分析的要求越来越高。财务作为整个企业信息系统的一个重要子系统,必须及时、准确地处理和分析各种经济事项。采用数据挖掘技术,可以满足信息量超大、数据处理成本低的要求。从海量数据中发现模型和数据间的关系,从中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策者有潜在价值的财务分析资料。数据挖掘技术和联机分析处理技术是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术,在许多领域得到广泛应用,取得了很好的成效。如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性,降低决策的风险,已成为财务管理领域的重要研究课题。本文在介绍数据挖掘技术和联机分析处理技术及其相互关系的基础上,分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性,并进一步论述了财务决策中数据挖掘和联机分析处理的应用流程。     

数据挖掘在企业信息处理中的应用

数据挖掘是近年来国际上智能信息处理和决策支持分析领域的最前沿的研究方向之一。数据挖掘是指在数据库中对数据进行一定的处理,从而获得其中隐含的有用的信息,发现其潜在规律的过程。这些知识可以用于知识管理,问题求解,制定决策,过程控制和其他领域。文章简要概述数据挖掘的基本理论和常用分析方法,实施过程和步骤,以及数据挖掘技术在企业信息处理和利用中的应用。     

数据挖掘技术、应用及发展趋势

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。本文从知识发现和数据挖掘的概念出发，总结了数据挖掘常采用的技术方法，同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。     

数据挖掘技术在知识生产管理中的应用分析

知识生产已成为当代社会竞争力的主导,知识生产的管理显得尤为重要.在知识生产管理中引入数据挖掘技术,可节约资金和时间成本,有助于管理者做出正确决策,提高生产效率.本文概括了数据挖掘技术的概念、任务及挖掘过程,并介绍了知识生产管理的内容,然后重点分析了数据挖掘技术在知识生产管理中的客户管理、生产计划管理和知识库管理中的应用.     

一种大数据挖掘技术——Apriori算法分析

随着互联网的广泛应用与云计算技术得到飞速发展,如何从大数据中寻求数据规律,并以此做出科学的预测与决策,成为目前数据挖掘技术的主要研究方向之一。Apriori算法就是一种基于海量数据并挖掘关联规则频繁项集的典型算法,其在大数据挖掘分析中具有较大研究与应用价值。     

浅谈数据挖掘在物流仓储管理中的应用

针对目前物流企业仓储管理系统在随机的仓储运作中产生了大量的业务数据,而这些数据又很难直接为物流仓储决策提供真正有价值信息的问题,对数据挖掘、数据挖掘与物流仓储管理系统的结合相关以及数据挖掘技术进行阐述,提出用数据挖掘技术来解决物流仓储管理中存在的问题,并给出几种常见问题的解决方案。