企业客户知识管理研究

客户知识是企业一项重要的知识资源,客户知识管理是将客户与知识作为企业的核心资产,从而创造和维持企业的核心竞争力.研究客户知识管理首先需要分析客户知识的内涵,其次对客户知识管理的特性、意义和过程三个方面进行分析,从而为客户知识管理的有效实施奠定了理论基础.     

数据挖掘在中国的现状和发展研究

数据挖掘是人工智能和数据库研究的新兴领域,近年来,数据挖掘技术的理论与应用研究发展迅速,并引起了国内外研究人员的重视。本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关"数据挖掘"研究文章的统计数据为研究基础,对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。本文分析了数据挖掘在我国的发展,并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。     

基于SOM人工神经网络的客户资源分类方法研究

客户关系管理是近几年来管理学的重要研究课题,有效的客户关系管理是企业提高其核心竞争力的关键手段。客户资源分类是进行客户关系管理的重要前提。本文提出了一种利用SOM人工神经网络进行客户资源分类的方法。该方法充分利用了SOM人工神经网络的自组织映射的特点,并结合客户资源分类的特点,对不同的分类目的采用不同的网络结构,在实践中取得了较好的效果。     

基于BP神经网络的管理信息系统评价研究

管理信息系统的评价是对一个MIS系统的性能进行全面估计与测试,良好的评价可以促进系统设计目标的实现,提高投资效益.本文提出一种利用BP神经网络进行评价的方法,并且对神经网络的样本评价采用了AHP以及模糊评价的方法.该方法充分利用了模糊数学理论与神经网络方法,为管理信息系统的评价提供了可行的途径.     

基于信息扩散原理运用人工神经网络识别股票级别

本文提出采用人工神经网络的方法对股票级别进行识别,以便辨识股票的优劣。首先建立股票识别的指标体系,对神经网络的训练样本中的各支股票的各项指标进行初步评级,然后用因素状态空间上信息扩散的方法对初步评级的结果进行优化处理,把处理后的结果作为神经网络训练样本的输入和输出因素,并利用BP算法进行网络训练,当计算达到要求的精度后即完成训练。经训练所得的神经网络即可用于识别股票级别。本文最后给出一个实例,具体说明运用信息扩散和人工神经网络的方法识别股票级别的过程,并对结果进行了分析讨论。采用本文所介绍的方法对股票级别进行识别,可以有效地减少主观因素及市场波动所带来的影响。     

客户知识管理理论研究评述与展望

客户知识管理是将客户与知识作为企业的核心资产,从而创造和维持企业的核心竞争力,是近年来客户管理领域的研究热点。本文通过对客户知识管理相关研究文献的回顾,总结了客户知识管理研究的基本思路和重点。本文首先分析了不同学者对客户知识管理的定义,其次论述了客户知识管理的三种基本研究模型,并从客户关系管理和知识管理两个角度分析了客户知识管理的理论发展和实际应用。最后本文在前人的研究成果的基础上,分析了客户知识管理研究中存在的问题和进一步研究的方向。     

客户知识管理系统的构建方法研究

客户知识管理是将客户与知识作为企业的核心资产,从而创造和维持企业的核心竞争力。客户知识管理系统是实现客户知识管理的平台,为客户知识管理创造了环境和有效途径。本文首先分析了客户知识管理的内涵,然后从系统的功能、结构以及关键技术三个方面研究了客户知识管理系统的构建方法,为客户知识管理系统的构建提供了思路。     

西产产业结构调整中信息产业的功能分析

产业结构调整是西部开发的关键 ,是促进西部地区经济发展 ,提高经济增长质量和效益的根本措施。文章通过分析信息产业的特征 ,分别从改造传统产业、塑造信息农业、推动城镇化建设、催生新兴产业、带动信息服务业等多个方面探讨了信息产业在西部产业结构调整中的功能和作用。这对于西部区域经济协调发展具有重大的理论意义及实践价值