数据挖掘在销售管理中的应用

数据挖掘在销售管理中的应用是当前较活跃的研究内容之一,销售管理是企业经营管理中的一个重要环节,针对销售管理活动的特点,建立销售管理的数据挖掘系统模型,通过实例,销售管理中商品销售数据的挖掘过程,使企业获取有助于销售决策的大量有价值的信息,并能及时、准确掌握客户需求及变化趋势,提高服务水平,从而获得竞争优势.     

视频点击流数据挖掘在远程教育中的应用

Web数据挖掘已经成为数据挖掘技术一个重要的应用领域,文章主要通过对远程教育网站的视频点击流日志文件进行数据挖掘,寻求用户访问规律,构建动态的个性化教育网站.     

数据挖掘在金融业CRM中的应用

金融行业的业务特点决定了它必然要处理海量的数据,激烈的行业竞争决定了它对信息化领域有着更为迫切的要求。数据挖掘技术可以帮助金融企业公司获取最有价值的客户,然后针对客户特点采取独特的产品或市场营销战略,以求获得最佳收益。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

信息社会中数据的爆炸性增长,使决策者迫切需要将海量数据转换成有价值的信息和知识。客户关系管理（CRM）是现代电子商务活动的核心部分,为取得好的客户保持和满意度,挖掘潜在客户,就需要运用数据挖掘技术使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动,从而增强企业竞争力。本文讨论了数据挖掘技术在电子商务活动CRM中的应用。     

空间数据库中的数据挖掘

数据挖掘能从庞大的数据群中提取出有益的信息,通过建立空间数据库可以对现实中复杂和相互关联的数据进行更为有效的存储、分析和各种处理,从而提高获取信息的效率。本文对目前空间数据库中知识发现所面临的困难做了一些研究,通过对比空间数据库挖掘和扩展传统数据挖掘之间的区别,提出了一些解决的方案,并对空间数据库的数据挖掘目前仍存在的问题和未来的发展趋势做了预测。     

图书管理系统中的数据挖掘应用

结合图书管理信息系统、数据仓库和联机处理原理等方法,在Oracle9i数据仓库平台上构建图书管理信息系统。在此基础上,对读者流通数据库进行了简单的数据挖掘实现。实验证明,将数据仓库和数据挖掘技术应用于图书管理信息系统,能有效的解决原有系统所存在的分析结果不可靠、数据处理效率低、难以将数据转化为信息等问题。     

谈数据挖掘技术在图书馆工作中的应用

文章介绍了数据挖掘的定义、功能,以及将数据挖掘技术应用于图书馆工作的意义,列举了数据挖掘技术在图书馆业务中的应用。     

数据挖掘与数据仓库在CRM中的应用

介绍了客户关系管理的思想、功能组成 ,以及数据挖掘和数据仓库技术在客户关系管理中的应用     

数据挖掘在我国零售银行业务中的应用

参考国外零售银行模式及其对数据挖掘技术的成功运用,提出大力发展我国零售银行业务,必须加大数据挖掘技术的开发和运用,确实提高银行业务效率,不断拓展银行业的利润空间。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理和数据挖掘都是近几年发展起来的新兴学科,对现代企业的发展有着举足轻重的作用。介绍了客户关系管理的理念及用于客户关系管理的数据挖掘方法,分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用,提出了应用中应注意的问题。     

数据挖掘在物流管理中的应用

由于物流管理中存在着海量数据,如何及时、准确地收集和分析各种信息与数据,对于制定科学的物流解决方案、提高物流企业管理水平和效益,具有积极重要的作用。本文通过建立数据仓库,利用数据关联及Q型系统聚类分析法,搭建MIS系统模型,最终让决策者在物流管理方面,提出适合企业需要及经济发展的决策,寻求解决问题的方法。     

数据挖掘在我国零售银行业务中的应用

参考国外零售银行模式及其对数据挖掘技术的成功运用，提出大力发展我国零售银行业务，必须加大数据挖掘技术的开发和运用，确实提高银行业务效率，不断拓展银行业的利润空间。     

数据挖掘在图书采访中的应用研究

通过汇集读者检索数据库及印刷型文献数据库的数据,运用矩阵逻辑运算对属性相关性进行判断,设计相关任务,应用关联数据挖掘原理对之进行量化分析,通过实证初步探讨了数据挖掘技术与方法在图书馆文献资源建设中心应用。     

数据挖掘技术在图书馆中的应用

随着图书馆信息的大量增长,如何提取表面上庞杂无序的信息的内在联系以供读者使 用成为当前的重要问题。数据挖掘就是这样一种技术,可以从大型数据库中挖掘先前未知的 、有效的、实用的信息,并使用这些信息丰富知识或做出决策。文章给出了数据挖掘在图书 馆业务中的应用, 运用分类分析技术对流通记录、检索请求进行分析,并以此分析出文献的 利用率。     

模糊数据挖掘在高校学生管理中的应用

分析了目前高校学生管理工作中存在的问题,探讨了模糊数据挖掘理论在高校学生管理中的应用。研究设计了一种数据挖掘方法,能够对高校学生进行聚类分析,从而发现高校内部学生的类型,并可判断某学生属于哪一种类型,对高校学生管理工作具有理论和现实意义。     

数据挖掘在家电企业绩效评价中的应用研究

选取我国家电行业上市公司2008年度数据,利用主成分分析方法对财务比率指标数据进行分析,提取盈利能力、发展能力、偿债能力及资产营运能力四个主要因子,并结合因子在各财务指标的载荷以及各财务指标之间的复相关系数来确定财务指标的选取和权重的设定,以此构建企业绩效评价指标体系,然后利用所构建的指标体系对家电行业上市公司的企业绩效进行评测排序,最后利用聚类分析方法检验该指标体系的有效性。研究结果表明,使用此种方法建立企业绩效评价体系是可行有效的。     

数据挖掘在家电企业绩效评价中的应用研究

选取我国家电行业上市公司2008年度数据,利用主成分分析方法对财务比率指标数据进行分析,提取盈利能力、发展能力、偿债能力及资产营运能力四个主要因子,并结合因子在各财务指标的载荷以及各财务指标之间的复相关系数来确定财务指标的选取和权重的设定,以此构建企业绩效评价指标体系,然后利用所构建的指标体系对家电行业上市公司的企业绩效进行评测排序,最后利用聚类分析方法检验该指标体系的有效性。研究结果表明,使用此种方法建立企业绩效评价体系是可行有效的。     

数据挖掘技术及其在高等教育教学中的应用

从数据挖掘的定义、研究现状和发展趋势入手,剖析了数据挖掘的过程及其在实践中的应用,进而分析了数据挖掘技术在高等教育教学领域中的研究与应用。数据挖掘是上世纪90年代兴起的一项以决策支持为目的的新技术,人们通常将数据挖掘技术视为数据库中知识发现过程的最重要的步骤。数据挖掘是一门新兴的多学科交叉应用领域,它融合了数据库、人工智能、统计学、机器学习和细心科学等多学科知识,其决策支持活动已在各行业中扮演着越来越重要的角色。     

数据挖掘在高校成绩分类管理中的应用研究

学生的信息是大量的和复杂的，学校越来越感到管理的复杂性，对于学生的状态和发展越来越难以预测，因此学校希望对学生海量数据的处理不只是简单的备份和查询，而更迫切地需要管理信息系统能够具备辅助决策的能力。应用数据挖掘技术对学生成绩分类管理进行探索，获得有益的隐含知识，支持学生工作和教学管理工作的开展，这对于素质教育的实施，更好地为学生服务提供了很好的尝试。