数据挖掘技术及其应用

引言 21世纪不同于以往任何一个时代的显著特征之一是信息的产生、传播速度更快,信息的交流量日益增加.     

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。     

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。     

基于Web的数据挖掘技术应用

本文简要阐释了Web数据挖掘的含义,介绍了web数据挖掘的分类和方法,并对数据挖掘的发展前景进行了展望.     

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     

基于Web的数据挖掘技术应用

本文简要阐释了Web数据挖掘的含义,介绍了web数据挖掘的分类和方法,并对数据挖掘的发展前景进行了展望。     

数据挖掘技术在高等院校的应用

本文介绍了数据挖掘的内涵、过程、功能、技术分类和相关挖掘工具,最后探讨了数据挖掘技术在高等院校的应用.     

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。     

浅析数据挖掘技术在审计中应用

概括介绍了数据挖掘技术的内涵,分析了在审计中应用的可行性,分别阐述了发现孤立点、提取相关联原则与建立决策树三种数据挖掘技术在审计中的应用。     

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。     

数据挖掘技术在财务分析中的应用

数据挖掘技术是多学科交叉的新兴技术,它是随着数据的大量积累以及市场竞争对信息与知识的迫切需求而产生和发展起来的,并逐渐成为人们关注的热点。它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合,为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型提供了令人振奋的机会。将数据挖掘技术应用于财务分析,不仅拓宽了财务分析的范围,而且还可以发现那些隐藏在财务报表数据中的信息,对于帮助管理层做出及时、适当的决策是很有价值的。     

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.     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用

水利信息化过程中产生了大量科学数据。数据挖掘技术能够从这些数据中挖掘出有用知识,帮助决策者快速、准确做出决策,更好的发挥水利工程的防洪除涝、兴利除害作用。