企业集团供应链风险的识别与评价研究

集团化发展使企业供应链网络结构日趋复杂,供应链的脆弱和不稳定性带来了许多风险.如何识别和评估风险成为供应链管理的核心问题.文章对供应链风险进行了系统识别和分类,分析了供应链风险的可控性和危害性.构建了供应链风险评估指标体系,利用改进的集值统计加速迭代法确定各指标权重,建立了基于专家风险概率区间估计的供应链风险综合评价模型,并进行了实证分析.     

数据挖掘在生物特征识别中的应用研究

对生物特征识别技术进行了概述，并介绍了数据挖掘的含义和主要功能，在此基础上，对数据挖掘在生物特征识别技术中的主要方法和关键问题进行了阐述，提出基于数据挖掘的生物识别设计流程。     

供应链风险系统研究

将供应链的风险重新定义为三个基本类型。对每一个类型做了详细阐述和分析,进一步创新并完善了影响供应链的不同的风险因素。并对每一种风险类型所起的影响做了进一步的量化分析。构建了一个完整的供应链风险评价体系并提供了一种新的分析思路。     

信息技术在供应链管理系统中的应用模式研究

本文从信息技术对供应链管理的推动作用入手，简单介绍了供应链、供应链管理的基本概念及目前信息技术在供应链管理系统中的现状。最后提出了建立一个三维的、能支持更好决策的供应链管理模型，并利用Internet、数据仓库、数据挖掘、电子商务等相关较为先进的信息技术，构建了一个供应链管理系统模型。     

供应链风险预警与防范机制研究

分析了供应链风险的来源，提出了针对环境风险和结构风险采用数据挖掘方法进行预警，对信息风险采用信息共享和激励机制设计的方法进行风险防范的研究结论，对实践具有指导意义。     

基于风险传递的项目型供应链风险控制研究

在分析了项目型供应链的特点及其工期风险传递原理的基础上,根据关键链的缓冲思想,将项目缓冲重新分解并插入到供应链的环节中。算例证明,将项目缓冲插入到供应链的各环节中,对于项目供应链的风险传递性起到了抑制的作用,对项目整体的风险管理是有益的。     

精益供应链企业间交付风险的识别及防范探析

良好的交付能力是精益供应链有效运作的重要基础,识别和防范精益供应链企业间的交付风险具有重要的现实意义。介绍了精益供应链的内涵及运作模式,对精益供应链企业间的交付风险因素进行了识别,在此基础上提出了交付风险的防范对策,为精益供应链防范交付风险提供理论指导。     

数据挖掘在E-Learning中的应用研究

当前,E-Learning发展极为迅速,一个重要的原因是应用了各种信息通信技术和大数据处理技术,使E-Learning更加便捷、高效和满足个性化的需求。文章阐述数据挖掘在E-learning中的应用,并指出这一研究领域所面临的挑战及对未来的研究进行展望。     

数据挖掘技术的应用研究综述与启示——在会计舞弊识别研究中的应用

随着科技的进步和社会的发展,不同领域不同种类的信息数量迅速增加,面对这些海量的,存储形式各异的数据资料,数据挖掘技术则脱颖而出成为从这些数据中发掘有用信息的有效方法。目前,数据挖掘技术已不断的应用于不同的领域,本文主要对会计舞弊识别中运用该方法的相关研究进行了回顾与评述,并分析了数据挖掘方法在识别会计舞弊中的优势和未来的应用前景。     

网络数据挖掘在ERP供应商选择中的应用

本文是网络数据挖掘在ERP供应商选择中的具体应用，阐述了基于数据仓库挖掘的不足及采用网络数据挖掘的优势，并提出对供应商选择的网络数据挖掘步骤的设想。     

基于数据挖掘银行客户信用风险评级体系研究

提出了基于数据挖掘的客户信用风险评级体系结构,深入解析了基于关联规则的客户信用风险评级指标体系的构建、基于BP神经网络的评级模型的构建和基于多种数据挖掘技术的分类结果细化可视化模块的构建.     

数据挖掘技术在客户获取中的应用研究

通过探讨数据挖掘决策树技术,提出构建决策树的过程,并基于C4.5算法,对数据挖掘在客户获取中的应用进行实例分析,验证其可行性.     

基于Web数据挖掘的研究与应用

随着Internet的迅速发展及Web的全球普及,数据挖掘技术已经在各个领域、各个行业展现了它的巨大作用。通过分析Web及数据挖掘的特点,列举出数据挖掘在Web基础上的具体应用。     

电子商务环境下供应商风险管理策略研究

电子商务带来效益的同时,也伴随着各种商业风险,这些风险影响整个供应链的运作效率,更具体到对供应链上的各企业产生直接的影响.从电子商务对供应商管理的影响出发,分析了供应商风险产生的原因,探讨了电子商务环境下,企业关于供应商风险管理的一些策略问题.     

数据挖掘技术在零售企业会员价值预测中的应用研究

以某零售企业2008.06.30-2009.06.29一年的销售数据为依据,以合理地划分会员等级为目标,根据会员一年的消费积分确定其所在的会员层级。在此基础上,采用数据挖掘技术中的决策树方法寻找衡量有价值会员的判定规则,该规则可作为对新客户和潜在客户进行价值判断的依据,为企业向客户做有针对性的营销打下基础,以期能在提高客户满意度的基础上,做到企业和客户的双赢。     

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。     

模糊数据挖掘在竞争情报系统中的应用研究

介绍了企业竞争情报系统和模糊数据挖掘,使用模糊数据挖掘解决企业竞争情报系统中竞争对手分析、评价、预测问题。     

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.