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.     

数据挖掘技术在金融行业中的应用研究

数据挖掘就是利用各种技术从海量的数据中发现知识,它具有广阔的应用与前景。文章比较详尽概论总结了数据挖掘的概念、方法、及应用。并且分析、归纳了数据挖掘在金融领域的应用,具体包括趋势预测、客户关系管理、金融犯罪侦测、风险识别与管理等。     

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。     

OLAP和DM在MRPII/ERP中的应用研究

本文针对传统MRPII/ERP系统在决策方面的不足,提出把联机分析处理和数据挖掘技术应用到传统MR-PII/ERP中去,以数据仓库作为企业底层的数据源,再配合以各种联机分析处理和数据挖掘技术,并结合MRPII/ERP的管理思想,正好做到取联机分析处理和数据挖掘在决策支持方面之长,补传统MRPII/ERP之短.同时,提出了智能制造资源计划(IMRPII)和智能企业资源计划(IERP)的系统模式,即IMRPII/IERP=MRPII/ERP+DW+OLAP+DM.并且针对MRPII中的预测功能,设计出了智能预测的方法.利用数据挖掘技术,动态地设置预测个体的预测权值,提高了定性预测的准确性和科学性.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

随着网络的普及以及数据库技术的迅速发展,电子商务已经成为现代企业进行商务活动的重要形式。挖掘这些激增数据背后隐藏的重要商业信息已成为当前电子商务领域研究的热点：充分利用数据挖掘技术,快速有效地聚集有价值的商业信息,调整销售策略,优化资源配置,提供个性化服务,以便获取最大化的商业利润。文章介绍了数据挖掘技术及工作流程,深入分析了数据挖掘技术在电子商务中的应用,特别是网络营销和企业客户关系管理方面的应用。     

PDM技术在ERP中的应用

本文首先介绍了PDM的产生与发展,接着对PDM的应用情况作了描述,最后提出ERP、PDM、OA和电子商务等技术的日益进步及相互融合,将大大提高企业的效率与竞争力。     

数据挖掘技术在校园卡信息管理系统中的应用研究

随着科学技术的不断进步以及信息化时代的到来,信息化建设已经逐渐渗透到校园网络信息化平台的建设过程中,高校数据库共享信息资源平台的建设为各种高校的数据挖掘提供了坚实的技术基础。本课题以校园卡信息资源的数据挖掘为研究目标,通过目前比较先进的数据仓库技术、OLAP技术以及数据挖掘技术搭建了校园卡信息管理系统数据挖掘模型。     

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。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

市场的激烈竞争导致了面向市场营销和客户服务的数据仓库的建设以及数据挖掘技术的应用,本文在介绍了数据挖掘技术的基础上,重点阐述了数据挖掘平台的建立,以及基于这个平台展开数据挖掘的过程和数据挖掘的主题分析。     

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。     

数据挖掘技术在决策中的应用

<正> 一、数据挖掘技术的兴起 由于数据库技术的广泛应用,在过去若干年的时间里,各个部门或企事业单位都积累了大量的、以不同形式存储的、并且可能是存储在不同介质上的数据。由于这些数据异常繁杂,要从中提取有用的信息,以达到为决策服务的目的,利用传统的数据库技术,已经不可能。正是在这样的背景下,数据挖掘技术应运而生。数据挖掘技术就是研究如何利用计算机自动或半自动(由人辅助计算机)地从数据库中提炼人们感兴趣的知识,这些知识是隐含在数据源中的,并且是事先未知的,因而用传统的数据库技术(如     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息,将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上,总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测,并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。     

数据挖掘技术在本科毕业生就业指导中的应用研究

本文主要采用数据挖掘技术,通过对国内某师范类学校应届生的就业分析,了解各招生单位对本科毕业生的需求,从而为学校人才培养策略的确定提供依据。     

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。     

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.     

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。     

数据挖掘技术在会计信息系统中的应用研究

随着数据库和网络技术的迅速发展,目前的会计信息系统可以高效地实现财务数据的录入、修改、统计、查询以及简单的财务分析等功能,但是无法发现数据中存在的潜在关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。本文提出将数据挖掘技术应用于会计信息系统,增强会计信息系统的财务分析功能,将海量的数据转化为有用的知识,为决策者提供有效的信息。本文简单介绍了数据挖掘的主要功能和常用的挖掘方法,以及数据挖掘在会计信息系统中的主要应用,最后给出了一个数据挖掘在会计信息系统中的应用实例。     

数据挖掘技术在商业领域中的应用

文章在给出数据挖掘概念的基础上,指出数据挖掘的三个主要阶段,提出了数据挖掘的典型统计分析方法与常用的技术,并指出其在商业领域中的应用。     

数据挖掘技术在交叉营销中的应用

通过案例引出交叉营销的概念,描述了数据挖掘在交叉营销中的应用过程,并通过零售业数据挖掘的应用加以说明,最后对数据挖掘在交叉营销中的应用前景进行了预测.     

数据挖掘技术及其在金融中的应用与前景

本文首先介绍了数据挖掘的功能和技术，并对比金融分析的特点，阐述了数据挖掘在金融中应用的可行性，并介绍了几个应用实例。然后分析了数据挖掘在金融中的应用现状与前景，并就目前数据挖掘在我国应用落后的原因进行了分析。