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。     

现代数据挖掘技术与发展

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域,文章介绍了知识挖掘系统的概念,以及数据挖掘常用技术,对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。     

浅析数据挖掘在企业信息服务中的应用

数据挖掘又被称为数据库中的信息发现,是目前信息技术领域中的一项热门研究。数据挖掘在企业信息服务中发挥着日益重要的作用。本文分析了数据挖掘在企业信息服务中的作用,以及应用领域,深入探讨数据挖掘在企业信息服务中应用存在的问题和应对。     

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。     

浅谈web数据挖掘在电子商务领域中的应用

本文通过对数据挖掘技术在电子商务领域的应用现状进行调研,让更多的人了解数据挖掘技术,通过数据挖掘技术给企业带来经济效益,促进社会的发展。     

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.     

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。     

浅谈数据挖掘技术及其应用

介绍了数据挖掘技术的定义、任务类型和常用数据挖掘方法,对常用数据挖掘方法的应用做了介绍。     

浅谈数据挖掘技术

数据挖掘是近年来随着数据库技术的成熟和计算机存储技术的新发展而出现的一门新兴学科。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、任务、常用方法,对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。     

数据挖掘技术及其在移动通信中的应用

数据挖掘是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术.本文表述了数据挖掘的基本技术,探讨了数据挖掘技术在移动通信中的应用.     

试论数据挖掘技术对情报学创新的支撑

从数据挖掘技术角度分析情报学发展面临的问题和发展前景,通过对数据挖掘技术在情报学领域的应用研究历史和现状分析,探讨数据挖掘技术在情报学领域的应用研究成果及存在的问题,说明数据挖掘技术不仅提升了情报学的研究深度和关联度,而且给情报学的发展带来了新的机遇与挑战。     

数据挖掘在网络信息中的应用

分析了数据挖掘的现状、分类模型和典型的数据挖掘方法 ,同时对数据挖掘在网络数据检索中的应用做了一定的分析。     

浅析数据挖掘技术的发展及应用

由于数据挖掘在各行业中的广泛应用,因而该技术引起了人们的普遍关注,介绍了数据挖掘的分类方法和目前采用较普遍的一些数据挖掘方法,分析、总结了数据挖掘技术在商业、Web挖掘、科学研究等几个主要领域的应用情况,综合论述了数据挖掘未来的发展趋势。     

浅谈数据挖掘技术及其应用

介绍了数据挖掘技术的定义、任务类型和常用数据挖掘方法，对常用数据挖掘方法的应用做了介绍。     

国际数据挖掘研究热点与前沿可视化分析

为全面了解国际图书情报学数据挖掘领域的研究热点和前沿趋势,以Web of Science数据库收录的2007-2016年数据领域的文献数据为研究对象,通过CiteSpace软件,结合文献计量学和可视化方法,从年度分布、期刊分布、研究力量分布、重要文献、研究热点以及前沿等方面进行分析。研究发现,国际数据挖掘研究出现了网络与计算机技术、数据挖掘方法、数据挖掘与管理、数据挖掘与应用四大聚类。研究前沿探测出3个发展时期,每个时期的热点都有特色。根据上述研究绘制该领域知识图谱,对国际数据挖掘的研究现状和发展趋势进行分析和总结,为我国数据挖掘研究提供参考。     

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。     

基于DEA的数据挖掘技术应用现状综述

综合运用DEA和数据挖掘模型是一个新兴的可持续发展的领域,数据挖掘作为从数据中寻求有意义的模式和规则的信息技术,是当前一种热门的研究内容,并且已经在包括金融数据分析信用评估等领域获得了很好的应用。本文结合目前国内外最新的一些DEA理论和数据挖掘技术对DEA和数据挖掘的综合应用技术进行综述。     

数据挖掘技术综述

数据挖掘是目前信忠领域和数据库技术的前沿研究课题,本文介绍数据挖掘的定义、方法、过程及应用,并对数据挖掘的发展趋势进行了分析.     

论数据挖掘的发展前景及潜在价值

作为一项通用的知识发现技术,数据挖掘技术旨在从少量数据中提取出人们感兴趣的数据信息。文章对数据挖掘概念的产生,数据挖掘与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有清晰的论述,并且结合数据挖掘的应用模型及技术提出了数据挖掘的应用前景。     

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。