交叉销售在银行业的应用研究

随着世界范围内银行业竞争的加剧，传统营销的效率以惊人的速度不断降低，银行业必须积极探索新的营销运作模式。通过数据挖掘技术帮助，发挥银行业独有的信息优势，向现有顾客交叉销售新的产品，是银行业进行低成本高效率营销的有效方式。本文基于银行业自身特点．探讨将交叉销售这一营销理论具体应用于银行业的金融产品和服务营销，对我国银行业的商业实践具有重要的指导意义。     

XBRL在银行业的应用与对策研究

随着金融全球化的推进,银行需要更全面了解公司的财务状况,各银行之间也需要相互获取财务信息,这些信息都需要从公司和银行对外公开的财务、商业报告中获取。以往的信息披露方式已不能满足需要,XBRL(可扩展商业报告语言)由此应运而生。应用XBRL第一次对财务信息进行生成和编排时,其数据可以多种形式保存,允许财务信息的自动转换,并且可以以各种形式从中抽取重要的可靠的信息。本文首先阐述XBRL在银行业中的具体应用,指出其在应用中各方面的优势,然后分析XBRL在银行业应用中存在的问题,最后提出确定行业分类标准、完善数据转换机制、加强软件开发、建立统一集中的监管信息系统等相应的对策。     

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。     

数据挖掘技术在CRM中应用的过程研究

本文介绍了客户关系管理的概念,并对数据挖掘的概念和技术方法做了简要说明,最后着重介绍了在客户关系管理中应用数据挖掘技术的过程。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在中石油ERP中的应用研究

中石油ERP不具备高级决策和数据分析的功能,本文对此进行了数据挖掘技术在中石油ERP中的应用研究。对数据挖掘概念和方法进行介绍,结合在中石油ERP中的应用领域等进行研究,并且引用中石油ERP数据库的销售量进行数据挖掘预测。     

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。     

数据挖掘在CRM中的应用分析

客户资源是企业最重要的战略资源之一,企业必须对此高度重视。CRM是以客户的资源价值管理为核心的管理软件,广大用户越来越注重CRM的实用价值。在CRM中只有有效利用数据挖掘,才可以指导企业高层决策者制定最优的企业营销策略,降低企业运营成本,增加利润,加速企业的发展。     

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。     

数据挖掘在现代企业CRM中的应用研究

笔者在探讨CRM的基础上,将数据挖掘技术应用于现代CRM领域。基于描述式数据挖掘和预测式数据挖掘,构建了描述模型和预测模型,对客户进行描述分析和分类预测,实现客户全生命周期管理,为企业经营、决策支持和商业智能发挥重要作用。     

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。     

数据挖掘在企业历史数据中的应用

企业应用系统在长时间使用后,都会出现数据量增大和应用系统性能下降的现象。本文针对这一状况,提出在清除历史数据前或对历史数据进行归档前,对其进行转移和复制并在可能的情况下构建数据仓库,对企业历史数据进行挖掘的方法。详细介绍了数据挖掘技术的概念、数据挖掘流程和常用的模型,以及数据挖掘在企业历史数据中的主要应用。     

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。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

客户关系管理既是一种管理理念,也需要相应的支持,本文从分析数据挖掘在客户关系管理中的作用入手,叙述了数据挖掘的概念、常用方法、数据挖掘的流程,并在此基础上研究了数据挖掘技术在客户关系管理中的一些应用。     

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。