数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是数据挖掘技术的重要应用领域,也正是因为具有数据挖掘技术的支持才使CRM具有越来越广泛的市场价值和研究价值。本篇论文综述了面向CRM的数据挖掘应用的总体研究情况。包括面向CRM数据挖掘的体系结构;从客户生命周期的角度和行业应用角度分析了CRM中数据挖掘的应用状况;最后结合当前数据挖掘技术的发展指出了CRM中数据挖掘应用的进一步发展趋势以及我国在该领域的研究方向。     

数据挖掘技术综述

数据挖掘是近年来数据库领域中出现的一个新兴研究热点,数据挖掘是对数据库数据的统计分析。本文基于数据挖掘产生的背景、概念、以及数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的常用模型和算法,介绍了数据挖掘在相关领域的应用,并且分析指出了数据挖掘领域的发展趋势。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究

数据挖掘技术是一种能够从大量的数据中找到一些潜在的、有利用价值的信息的一种信息处理技术。在水利工程管理中存在着大量的空间数据和非空间数据,只有对这些数据进行合理的挖掘,才能使水利工程管理工作更加科学化、合理化的进行。本文将简要介绍数据挖掘技术的概念及在水利工程管理中的应用。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究

因能从海量数据中发现潜在的、有价值的知识,数据挖掘成为人们非常感兴趣的热点技术。水利工程管理面临的是海量的非空间数据和空间数据,对这些数据的挖掘,能够提炼出有价值的知识,从而提高水利工程管理的科学化水平和决策水平。在水利工程管理中利用空间数据挖掘技术。需要解决数据仓库建设、数据挖掘与GIS集成和数据挖掘系统模型等3个方面的关键问题。数据仓库是建设水利工程数据挖掘系统的基础。数据挖掘与GIS集成的方式有嵌入式、松散耦合式、紧密耦合式3种。紧密耦合式是两者集成的最好方式。水利工程系统的数据挖掘适合采用基于OLAP和0LAM的探查性数据挖掘模型。     

数据挖掘在成品油营销中的应用研究

介绍了数据挖掘技术的内涵,数据挖掘研究的内容和数据挖掘的作用,分析了我国成品油市场的特点,发展和销售现状,讨论了数据挖掘在我国成品油销售中的作用,表明数据挖掘在成品油的铭售中有着非常重要的作用和意义.     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用。     

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.     

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。     

数据挖掘在高校档案管理中的应用研究

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的高校应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据挖掘技术在高校档案管理中的现状、数据挖掘的方法以及它在高校中的应用:通过数据挖掘解决高校档案管理中所遇到的大数据问题。     

基于信息融合的数据挖掘方法在公司财务预警中的应用

目前越来越多的数据挖掘方法被用于风险预警中,决策树、支持向量机、神经网络、Logistic回归等方法在风险预警中都表现出了较好的特性和预警效果,但是不同数据挖掘分类方法得到的结果不同,往往导致预警结果的不一致,因此也会存在一定风险。本文引入信息融合技术对不同数据挖掘分类方法得到的结果进行融合处理得到最优的结果,解决了不同数据挖掘方法得到的结果不一致问题。文章在SVM和Logistic回归的数据挖掘模型基础上建立基于信息融合的公司财务预警模型,提高了财务预警准确率,并且保留了原数据挖掘方法在分类预测上的优势。在实证研究中,论文选取了中国制造业的上市公司作为研究对象,在SVM和Logistic回归两种数据挖掘模型的基础上利用信息融合方法建立了财务预警模型,实证结果表明,基于信息融合的数据挖掘方法的预测准确率要高于单独的SVM和Logistic回归两种方法。     

数据挖掘技术在计算机审计中的应用研究

数据挖掘技术是指从海量数据中提取隐含、事先未知并且潜在有用知识的技术,其在现代计算机审计中起着不可替代的作用。本文首先对数据挖掘技术在审计领域中应用研究的相关文献进行综述,其次对基于数据挖掘的计算机审计的基本路径进行阐述,最后对数据挖掘在计算机审计中应用的局限性进行分析。     

面向电子商务的数据挖掘系统设计

本文分析了面向电子商务的数据挖掘的优势,论述了数据挖掘的步骤,设计了数据挖掘系统的三层结构,指出面向电子商务的数据挖掘系统能够从大量繁杂的数据中找出真正有价值的信息和知识,更符合现代社会的竞争趋势要求.     

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.     

计算机数据挖掘技术及应用

当前我国的计算机技术发展迅速,而计算机在人们日常生活中的使用也越来越广泛,特别是在“互联网+”时代,在使用计算机的时候会产生大量的数据信息,如文字、图片、音频、视频等。通过对数据挖掘技术的研究与运用,能够在大量数据信息之中提取到一些有价值、可预测的内容。数据挖掘技术的使用需要通过数据采集、数据加工清洗及数据建模3个阶段,才能获得数据挖掘的实际结果。计算机数据挖掘使用的方式主要是轴线型和环形数据挖掘法等。计算机数据挖掘技术已经在各行各业得到广泛应用。     

数据挖掘技术中的线性方法

数据挖掘已成为热门的研究领域,其目的是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识.主要的研究工具包括统计学、决策树、神经网络、模糊逻辑、粗糙集、遗传算法等,最近,线性系统方式技术被引用到数据挖掘的分类问题中,并且在对信用卡风险管理中获得了很好地应用.本文主要介绍了数据挖掘中线性方法的思想、模型、进展、应用以及存在的问题和挑战.     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

在介绍数据挖掘技术和客户关系管理概念的基础上,以电信行业为背景,介绍了将数据挖掘技术应用到客户关系管理中的流程和方法,最后以一个案例说明了数据挖掘技术是如何在企业的经营分析中发挥作用的.     

浅谈电子商务与数据挖掘

电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术,数据挖掘技术在电子商务中具有广阔的应用前景。本文总结了电子商务对社会经济发展的影响,简要地介绍了数据挖掘技术,并探讨了数据挖掘技术在电子商务中5个方面的应用。     

数据挖掘在电子商务中的若干应用

随着电子商务和互联网的迅速发展,各种各样的数据在大量的生成,但想找到有效的数据却很难,数据挖掘正是在这样的背景下产生的,本文列举了几种数据挖掘的方法来对数据进行处理,使数据能够被企业和其他组织更好的使用,进而提高企业和其他组织的效率。     

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.     

数据挖掘在图书馆信息化建设中的应用

数据挖掘是在庞大信息数据中发现隐藏的线索,为相关部门的决策分析提供合理参考的信息技术,被广泛应用于金融、科研等多个领域。数据挖掘技术应用于图书馆信息化建设,能够增加对图书馆运作过程中读者信息的理解,推动图书馆的信息化建设。本文对数据挖掘作了简要概述,同时研究了数据挖掘在图书馆信息化建设中的具体应用,以供参考。