数据挖掘技术在电信企业CRM中的应用

首先介绍了电信企业CRM的目标和功能,由其功能得出了数据挖掘在电信企业CRM中的应用模型;接着,介绍了数据挖掘的概念及在电信企业CRM中应用的数据挖掘技术,并详细的探讨了其在电信企业CRM中的应用和具体的应用过程。     

数据挖掘在决策支持中的应用

决策支持系统是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统向更高一级发展而产生的先进信息管理系统,为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境,调用各种信息资源和分析工具,帮助决策者提高决策水平和质量。重点介绍了数据挖掘在医药销售决策支持系统中的应用。     

数据仓库在CRM中的应用研究

企业管理系统建设是企业争取竞争优势的重要手段,而数据挖掘技术在企业管理系统的实施中起着关键作用。介绍了数据仓库技术和CRM技术,并在此基础上研究了数据挖掘技术在企业计算领域的一些应用。     

基于DM＆AHP技术的大学生干部素质评定与决策

本文采用数据挖掘（DM）技术,提出分时挖掘的方法,即保留以前挖掘的数据,使得数据挖掘速度得以提升,以此提高系统的运行效率。进而通过对数据的统计分析,应用萨蒂层次分析法,建立模型,设计了学生干部综合素质评定决策系统,给出了一套科学合理的评价方案,对培养大学生干部综合素质具有积极的指导意义。     

数据仓库技术在第三方物流企业客户关系管理中应用的概念模型

介绍了数据仓库、第三方物流、客户关系管理的概念，针对第三方物流企业的服务特点，提出利用客户、合作伙伴、以及本物流企业的服务类型等数据建立数据仓库，并科学地进行分析和相关性组合，并进行数据仓库的概念模型的需求调查、定义、分析、以及概念模型的星型模型的设计。     

数据仓库在商业银行客户关系管理中的应用分析

从数据仓库对商业银行的应用价值出发,分析了数据仓库在客户关系管理中应用的必要性,提出了基于数据仓库的客户关系管理的系统解决方案,并从商业银行应用的实际出发,对数据仓库在客户关系管理中的有效应用提出了建议。     

快速聚类分析算法在CRM中客户定位的应用

客户关系管理是一个以客户为中心保持企业与客户互动的过程。把聚类分析用于客户关系管理,可以使得本企业更有针对性地与客户保持良好的关系。聚类分析算法可以用于客户关系管理的决策支持系统中。     

商务智能理论在高校信息化管理中的应用分析

本文介绍了商务智能理论的主要内容、关键技术和目前的应用,认为商务智能同样可以应用于教育领域的决策支持．并简要分析了在高校教务管理、人事管理和数字图书馆建设等几项工作中引入商务智能的可行性及应用思路。     

商务智能理论在高校信息化管理中的应用分析

本文介绍了商务智能理论的主要内容、关键技术和目前的应用,认为商务智能同样可以应用于教育领域的决策支持,并简要分析了在高校教务管理、人事管理和数字图书馆建设等几项工作中引入商务智能的可行性及应用思路。     

BI技术在教育决策支持活动中的应用

运用数据仓库和商业智能技术开发教育决策支持系统,从而为教育决策提供科学支持,成为教育决策的有效模式。     

约简算法在商业银行CRM中的应用研究

针对银行CRM中的数据冗余大、数据挖掘效率低的问题,将基于属性约简的数据预处理方法应用在银行CRM中.使用决策表属性重要度属性约简算法简化客户贡献度决策表,实现决策表条件属性的归约.通过该算法在某商业银行CRM数据预处理过程中的实际应用,证实约简算法应用在银行CRM系统是有效可行的.     

基于互联网络的客户关系管理营销策略

在简要介绍客户关系管理概念的基础上，重点阐述在互联网环境中客户关系管理营销的5个方面的策略：完善企业网站、建立客户信息系统、建立客户满意度测评系统、建立高效的客户服务系统、个性化增值服务。     

中小企业ERP和CRM系统整合的SaaS解决方案研究

在讨论新的SaaS概念和中小企业ERP,CRM系统特点的基础上,提出了基于SaaS模式的中小企业ERP,CRM系统整合的新方案,并以销售管理子系统为例,构建了SaaS模式解决方案的逻辑体系,指出了中小企业实施SaaS模式的安全风险及应对措施.     

校园数据仓库的设计与实现

本文结合学校管理的一些特性,将数据仓库和数据挖掘技术引入学校信息管理与决策支持系统中,分析在校园事务管理内设计和实现数据仓库的具体问题,给出一个系统实现的设计思路。     

浅析客户关系管理在中国的应用理念

服务是提升竞争实力和创立品牌形象的重要手段，拥有品牌服务也是中国企业走向成熟的一个标志。企业的生存发展在很大程度上取决于客户对企业的认可，客户关系管理正是由此而生的。     

数据挖掘在外贸业务分析决策中的应用

根据经贸委制定的CIPI指标体系建立了外贸业务分析决策系统框架,利用OLAP分析所建的数据仓库中的数据、指标分析计算出的指标值以及中国统计年鉴网站的相关数据,建立了专用的数据挖掘仓库,从各个角度对其进行数据挖掘,建立了多个挖掘模型,为经贸委科学决策提供依据。     

基于数据仓库的高校就业决策支持系统研究

通过对数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘技术等概念的学习,利SQL Server 2000的分析管理器设计多维数据模型并建立决策支持系统的体系结构,以我省某高校2007年毕业生数据为研究对象,建立了数据仓库,并运用数据挖掘的决策树算法对数据进行挖掘,所得结论为学院编制招生计划和制定就业策略提供了数据支持。     

A two-step approach to investigate the effect of rating curve uncertainty in the Elbe decision support system

For river basin management, the reliability of the rating curves mainly depends on the accuracy and time period of the observed discharge and water level data. In the Elbe decision support system （DSS）, the rating curves are combined with the HEC-6 model to investigate the effects of river engineering measures on the Elbe River system. In such situations, the uncertainty originating from the HEC-6 model is of significant importance for the reliability of the rating curves and the corresponding DSS results. This paper proposes a two-step approach to analyze the uncertainty in the rating curves and propagate it into the Elbe DSS： analytic method and Latin Hypercube simulation. Via this approach the uncertainty and sensitivity of model outputs to input parameters are successfully investigated. The results show that the proposed approach is very efficient in investigating the effect of uncertainty and can play an important role in improving decision-making under uncertainty.