CRM系统中一种管理用户权限的方案及其实现

该文针对客户关系管理(CRM)系统中安全性管理的要求,依据基本角色的访问控制(RBAC)原理,比较了已有的具体实现RBAC的方案,提出了使用NET组件技术设计以实现员工访问控制的功能.     

数据挖掘在邮政商函客户关系管理中的应用

CRM与数据挖掘相关技术的关系及其在邮政商函客户关系中的应用十分广泛,运用数据挖掘的基本手段,结合行业的市场经营,开发CRM系统,可找出适合本行业的简单客户关系管理系统。     

关联规则快速挖掘在CRM中的应用(英文)

交叉销售分析是CRM中的主要分析内容之一。提出了一种前件固定、后件受约束的关联规则快速挖掘算法,该算法的挖掘结果可以帮助企业利用销售情况好的产品促进其他产品的销售;同时提出了一种后件固定、前件受约束的关联规则快速挖掘算法,该算法的挖掘结果可以有效地帮助企业利用交叉销售方法为新产品开拓市场。仿真结果表明,这两种算法能够帮助企业快速准确地得到所需的信息。     

实施CRM战略管理 提高中小企业竞争力

市场竞争的加剧,不仅仅表现在同行之间质量、价格的竞争,更突出的表现在满足客户的需求上。消费者经济活动的增多,消费水平的提高,要求企业提供多样化、个性化的产品及服务。中小企业由于资金、规模的限制,想要在市场中占据一定的份额,成功实施CRM战略意义重大。但由于各方面的原因,成功实施CRM战略的中小企业不多。鉴于此,本文对中小企业在实施客户关系管理过程中可能遇到的问题进行分析并提出意见,以提高中小企业实施客户关系管理的成功率。     

数据挖掘技术在物流管理中的应用

在分析了数据挖掘技术与物流管理特点的基础上,详细描述了数据挖掘技术中聚类分析技术在物流管理中对货物分类的优化应用,同时对数据挖掘技术在物流网点分布和建设以及物流货物运送中解决复杂问题的能力进行了描述。     

数据挖掘技术在高校学生管理工作中的应用初探

随着高校学生行为数据电子化和数据挖掘技术的发展,电子化、标准化的数据环境为数据挖掘技术的应用提供了平台。将高校学生管理的优势与数据挖掘技术深度融合,高校中心数据库搜集了大量的生源数据、学业数据、消费数据和教务数据等,数据挖掘技术对学生群体和个体的行为特征进行数字化分析,并在海量的学生数据中发掘潜在的规律和价值,将规律价值反馈给学生工作管理部门,从而指导学业辅导、公寓管理、学生资助和诈骗防控等业务实践。     

电子商务环境下企业CRM实施若干问题的研究

本文概要介绍了企业在电子商务环境下实施CRM的必要性以及在实施过程中需要注意的几种常见问题。结合国内外此类系统实施成功的经验对上述问题加以分析,进一步提出相应解决方案。     

电子商务环境下的客户关系管理的两个转变

从呼叫中心向联系中心的转变和以产品为中心向以客户为中心的转变两个方面,阐述了电子商务环境下客户关系管理的两个转变,说明了CRM不仅给企业带来了新的管理系统,更带来了Internet时代企业发展的新思想、新视觉和新技术。CRM使企业全面观察客户,全面利用所有客户信息,从而成为推动企业腾飞的基本动力。     

数据挖掘技术及其在现代远程教育中的应用

数据挖掘技术是一种新出现的计算机技术,是一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的技术。应用数据挖掘技术,可以对教学管理决策、教学研究、分布式智能学习平台、网络智能搜索引擎等提供理论指导及实现的方法。     

基于数据仓库的商业智能--CRM的本质

本文主要讨论在信息日益膨胀的市场经济环境中,数据仓库这种支持决策管理的数据集合及建立在数据仓库 基础上的商业智能——客户关系管理系统(CRM)如何为企业和企业决策者获得竞争优势、提高投资回报及其技术背景和技 术支持等。     

浅议数据挖掘技术及其在高校教学管理中的应用

数据挖掘的本质是从已有信息中发现规律和模式.本文通过介绍数据挖掘技术及其相关的数据仓库和决策 支持系统等概念与理论,提出了如何对高校教学数据库中的大量数据进行分析和挖掘,从中提取有价值的信息并形成知识库, 帮助教学管理人员进行科学决策的模型和方法,以提高高校教学管理水平.     

数据挖掘决策树技术在高职教学质量评价中的应用

本文基于高职教学的特点,利用学生考试成绩、教学质量调查表等各类属性通过数据挖掘的决策树技术进行特征分类。以杂乱无序的数据为根本,由决策树结构建立教学质量评价的分类模型。决策树的若干节点与各个教学质量属性相对应,其分支表示各个属性的取值判断,通过分类结果用以学校的教学质量评价。     

数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究

马尔科夫过程模型已经广泛地应用于系统可靠性评价中。基于马尔科夫模型系统关键因素分析方法被讨论,重点讨论了状态转移概率和状态可靠性灵敏度分析两种途径。给出系统可靠性差分概念后,提出了通过状态转移概率和状态可靠性增量分析系统可靠性差分的方法,具体分析了各个增量的选择条件。在上述讨论的基础上,给出系统关键因素数据挖掘算法。为了展示和验证算法的可行性和正确性,对乒乓球比赛制胜关进因素进行分析,实验结果表明提出的算法具有正确性和可行性。     

数据挖掘技术在网络教育资源库中的应用分析

分析网络教育资源库的现状,目前教育资源库还存在很多问题,例如如何合理组织资源库,如何使学习者的学习过程更适合个性化等。针对以上问题,通过实例提出运用数据挖掘技术(DM)解决网络教育资源库建设的一些问题是可行的。     

数据挖掘在体育训练指导中的应用研究

数据挖掘是利用机器学习、统计学习从数据中发现潜在规律的技术.针对目前体育训练中存在的一些问题,讨论了数据挖掘技术在体育训练中的应用原理,并通过关键神经网络方法来对运动员的成绩进行了预测的应用.实验数据表明使用神经网络对运动成绩的预测具有很好的逼近能力,而且有良好推广性,这表明使用相关的数据挖掘技术对指导体育训练的科学性增加,将会有广阔的应用空间.     

CRM的理论分析

电子商务时代,信息技术革命极大地改变了我们的商业模式,产生了“以客户满意为中心”的商业模式。本文 就客户关系管理作一简单的理论分析。     

CRM在中国的现状及实施策略研究

客户关系管理(Customer Relationship Management)继Internet后,再一次成为全世界企业所共同关注的热门话题,是现代企业管理方法的重要变革。我国企业引入CRM的管理思想已有四个年头,但从实施的效果来看不尽人意,主要是对CRM管理理念的理解、运用和实施中存在一定的偏差。本文主要从CRM在中国企业特定的条件下应用,提出一些看法。     

浅谈数据挖掘在电子商务中的应用

本文介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用,给出了数据挖掘过程中采用的一些主要方法,加深了对客户访问行为的了解,有利于更好地调整站点的结构。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。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。当实际开发一个数据挖掘系统时,究竟应该选择哪种数据挖掘技术,往往是一件很困难的事情。本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

数据挖掘中的回归分析及应用

本文介绍了数据挖掘及统计学中的回归分析,在WEKA平台下对实际数据进行了挖掘实验,并给出了挖掘过程和对结果的分析及测试。