数据仓库与数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）系统中的应用

利用数据仓库与数据挖掘技术实施企业CRM系统正逐渐成为企业管理中的热点。文章通过介绍数据仓库与数据挖掘技术的概念,对数据仓库与数据挖掘技术在企业CRM系统中应用的方式和技术进行了探讨。     

基于数据挖掘的分析型CRM应用研究

在对数据挖掘技术和应用模型进行分析的基础上,提出了将数据挖掘技术应用于分析型CRM系统,以及应该在CRM系统中如何进行数据挖掘工具的选择,在企业中构建分析型CRM系统应遵循的步骤,最后阐述在所收集的客户数据的基础上,如何进行客户的细分、如何获取客户、企业如何避免大客户的流失以及交叉营销等.     

浅谈在教务管理系统中应用数据挖掘技术

数据挖掘的目标是从数据库中发现隐舍的、有意义的知识，现有的各教务管理系统中的数据都是通过联机事务处理收集的，分散在事务数据库中，如何将教务系统中这些操作型的数据转变成分析型数据，从教务系统的宝贵历史数据中分析并挖掘出可以提高教学质量、指导教学管理的数据应该是数据挖掘技术中教务系统中的应用研究的核心。     

浅谈西部某油田数据利用的探索研究与实践

随着油田进入“数字化转型、智能化发展”的新阶段,围绕油田业务产生的数据也呈爆发式增长。原有的应用系统大多围绕审批流、报表统计的需求设计开发,已不能满足越来越多样化的生产需求,而且其所形成的历史数据缺乏合理的整合利用渠道。为探索油田数据利用的路径,西部某油田技术团队通过对数据清洗、分析、可视化等技术的应用,培养技术人员灵活应用数据解决实际问题的能力,寻找历史数据的再利用方式,为后续数据挖掘和性能调优进行先导技术论证,为油田发展贡献信息化力量。     

浅谈数据挖掘的统计过程控制应用

在现代信息化社会中，计算机、信息、网络技术飞速发展，由于基于数据挖掘技术的信息化技术应用，能够给企业带来显著的经济效益，因而越来越受到企业决策层的重视。本文在数据挖掘技术的方法和步骤上进行分析，以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

数据挖掘技术在客户分类管理中的应用

本文从数据挖掘技术在客户关系管理中的应用入手,分析了客户分类的必要性,研究了客户分类的数据挖掘系统架构。通过对客户进行分类,获取有助于企业营销决策的大量有价值的信息,使企业能及时、准确掌握客户资源及变化趋势,有效地对客户资源进行管理,赢得更多客户,从而获得竞争优势。     

浅析数据挖掘系统的发展

简介了数据挖掘技术,按照系统功能和应用模式对数据挖掘系统的发展进行划分,对各个发展阶段做了详细描述,展示了数据挖掘系统的应用现状,归纳了目前研究面临的困难,并展望了未来的发展。     

浅析数据挖掘系统的发展

简介了数据挖掘技术,按照系统功能和应用模式对数据挖掘系统的发展进行划分,对各个发展阶段做了详细描述,展示了数据挖掘系统的应用现状,归纳了目前研究面临的困难,并展望了未来的发展.     

数据挖掘在电信企业客户关系管理中的应用探讨

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信企业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，探讨了数据挖掘的应用过程。     

数据挖掘在企业信息化中的认识误区探析

本文分析了企业信息化进程中对数据挖掘认识的几个误区,指出应对数据挖掘进行正确的定位,即:数据挖掘只是一个工具:数据挖掘之前必须要充分准备和了解数据;数据挖掘工具不能自动挖掘出所需要的信息,需有专家的指导;数据挖掘的结果不可预期,在应用时要面向客户,讲求实际;数据挖掘只是商业智能过程中的一部分,只有将其与数据仓库、在线分析处理融合在一起,才能构成完整的企业决策分析环境.     

基于财务分析的数据挖掘技术

企业在信息化管理条件下,会产生各种信息,其中财务信息是反映企业经营状况的重要信息.对于海量财务信息,如何进行分析和决策是企业管理人员面临的主要问题.本文通过对数据挖掘技术的研究,阐述数据挖掘技术在财务分析中的应用,将对企业决策提供帮助.     

数据挖掘技术在企业管理中的应用与实现

随着企业信息化管理改革的不断深化。面对企业的海量数据，企业管理面临着如何有效从大量复杂的数据中提取有用信息，以利于企业更好的经营管理的问题。于是，数据挖掘这种可以从大量的、模糊的数据中，提取隐含其中的有用信息和知识的技术不断被人们应用到企业管理中来。本文试分析了数据信息在企业管理的作用及现状。同时论述了数据挖掘的思想及主要技术，并对数据挖掘思想和技术在企业管理中的应用进行了阐述和展望。     

浅析数据仓库及数据挖掘技术在ERP中的应用

数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程.现代企业的发展离不开信息技术的融合运用,本文主要论述数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用.     

数据挖掘耦合与质量管理的研究

数据挖掘(Data Mining,DM)在应用于当前许多热门领域的同时,也面临着许多挑战,其中,数据挖掘集成与质量管理问题越来越引起人们的关注.数据挖掘集成与质量管理问题主要包括数据挖掘资源的利用率.即数据挖掘的资源配置,包括数据挖掘系统、数据仓库系统和Web数据库系统的数据挖掘集成(耦合问题);数据挖掘系统的质量管理与评价.数据挖掘与软件工程的相关理论、方法、工具等问题.本文阐述了数据挖掘系统的规范管理.说明了反规范方法在资源配置中的应用.以及合理应用数据挖掘资源耦合的重要意义.     

基于数据挖掘的客户关系管理系统

本文设计实现了一个超市CRM管理的验证系统。在系统的实现中贯穿了客户关系管理的思想,实现了客户对数据仓库的访问,运用数据挖掘技术实现了对现有数据的预测,解决了当前企业中普遍存在的问题,验证了优化策略的正确性,为数据挖掘技术在客户关系管理中的应用做出了有益的尝试,为提高客户关系管理的实时性和可用性提供了有效可行的技术途径。     

数据挖掘中的聚类技术在学生成绩分析中的应用

本文针对在大类招生背景下北京科技大学经济管理学院2005级学生的考试成绩,应用数据挖掘技术分析分专业前学生成绩与专业及分专业后课程学习之间可能存在的潜在的联系.首先进行数据预处理以保证数据挖掘结果的质量和提高数据挖掘的效率;然后根据分专业前的课程成绩对学生进行聚类,并分析各类的成绩特征;最后以信息管理与信息系统专业为例,分析各类学生在分专业后的优势课程和较弱课程.     

基于关联规则的数据挖掘技术在网络教学中的应用探讨

本文对关联规则数据挖掘的基本概念与方法作了简介，并结合我校网络教学应用系统为背景，对基于关联规则的数据挖掘在院校网络教学中的教师建设和学生学习等相关应用作了探讨，并对其挖掘的结果进行了分析。     

一种基于JavaWeb的数据挖掘系统功能的设计与实现

数据挖掘集成应用在现今的网络应用中,是一个非常普遍的课题。本文提出了一种可适用于小型网站的数据挖掘集成应用的系统,此系统是基于JavaWeb的基础而设计并结合实践进行了实际的应用。     

面向汽车营销的智能决策支持系统的构建研究

构建面向汽车营销的智能决策支持系统旨在建立适应我国汽车行业发展的营销模式,提高我国汽车企业的竞争力。该系统建立在企业的基础数据和各种管理数据信息基础上,将数据仓库、联机分析处理、数据挖掘与计算智能、电子商务等技术有机结合,对汽车营销过程中的各复杂、零散业务系统及应用数据进行归纳和统一,实现完善的数据分析和跟踪功能,促使企业各级决策者获得知识,实现技术服务于决策的目的。     

图书馆数据挖掘技术研究现状述评

近年来,数据挖掘技术发展迅速,作为社会信息中心的图书馆对于数据挖掘技术的需求比较迫切。本文系统分析了图书情报方面的数据特征,并且总结了多种在图书馆系统中应用比较广泛的数据挖掘的模型,通过对国内外发展现状的研究探讨,从图书馆行业应用与需求的角度分析了图书馆系统中数据挖掘技术的发展趋势。