顾客关系管理中的数据挖掘技术

<正> 顾客关系管理(CRM)是市场营销实践发展的直接产物,也是营销思想从关注营销过程转向关注此过程中所发生的种种相互关系和作用对于营销目标的影响即关系营销思想的体现。这种注重维持与客户之间关系以获取顾客终生价值而非仅仅关注一次交易的思想一经提出就获得人们的认同并直接运用于营销实践之中,令众多企业的组织结构、管理流程、信息沟通渠道以及营销思想与技术产生重大变革。 数据挖掘技术(DM)则是最近几年里兴起的一项以数据库技术、统计分析、人工智能等等为依托的综合性运用技术,它在零售、保险、电信、电力等行业的     

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。     

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。     

浅论石化产品顾客关系管理

<正>长期以来,炼油企业由于对非统配产品的市场营销工作重视不够,存在客户散、信息慢、市场抗风险能力弱的问题,对市场的认识仅停留只要不堵库憋库及疏通炼厂后路上,不注重客户资源的管理。近期以来,面对国内外油品市场的风云变幻及炼油企业利润空间的压缩,炼油企业愈发重视非统配产品销售效益对整体经济效益的提升作用,在管理上纷纷推陈出新,中石化在所属炼厂中推出非统配产品销售比价考核机制,以此作为提高企业经济效益的重要手段。以中石化胜利石化     

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。     

简析数据挖掘技术在水利工程管理中的实施要点

数据挖掘技术是一种能够在大量繁杂的数据中寻找潜在的、有利用价值信息的信息处理技术，在当前信息时代发挥着极其重要的作用。当前，在水利工程管理中，存在着大量的空间数据和非空间数据，要想对这些数据进行有效处理，就必须应用相应的数据处理技术。本文结合数据挖掘技术的相关概念，对其在水利工程管理中的实施要点进行了分析和探讨。     

数据挖掘技术在企业管理中的应用与实现

随着企业信息化管理改革的不断深化。面对企业的海量数据，企业管理面临着如何有效从大量复杂的数据中提取有用信息，以利于企业更好的经营管理的问题。于是，数据挖掘这种可以从大量的、模糊的数据中，提取隐含其中的有用信息和知识的技术不断被人们应用到企业管理中来。本文试分析了数据信息在企业管理的作用及现状。同时论述了数据挖掘的思想及主要技术，并对数据挖掘思想和技术在企业管理中的应用进行了阐述和展望。     

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。     

顾客价值管理

近年来。随着市场环境的不断变化,企业面临着日益突出的供给过剩、顾客需求持续变化等不确定因素,因此企业越来越认识到争取市场、赢得并长期保留顾客的重要性．使得企业不得不开始重视对顾客价值的研究。顾客价值指的是顾客感知价值。是感知利得与感知利失之间的差距,两者之间的差距越大。顾客价值也就越大。     

顾客知识管理

全球经济一体化的发展,使知识成为一项重要的竞争要素,只是不少企业忽视了知识中的一项重要的构成要素——顾客知识。顾客知识是根植于顾客内心深处的知识,与知识管理和顾客关系管理中涉及的顾客表面知识有别。在今天以市场为驱动或者以消费者为中心的市场环境下,实际上只有很少一些企业能够把它们所拥有的这部分宝贵资源充分利用起来。通过顾客知识管理,企业可以比竞争对手更早地感知正在日益显现的市场机会,可以在既有的范围内迎接“一次就把事情做对”的挑战。顾客知识管理是这样的一个过程:通过这种管理过程企业可使顾客从对产品和服务…     

基于顾客权益的价值导向型顾客关系管理——理论框架与实证分析

虽然目前有关顾客关系管理的探索正如火如荼,但相关理论与实践却并不乐观.在揭示现有理论与实践误区的基础上,开发出基于顾客权益的价值导向型顾客关系管理理论框架.然后,运用来自中国的实际数据,构建了结构方程模型,验证了顾客价值的关键维度及其对顾客权益的影响机制和影响程度,揭示出关系质量的中介效应.     

基于顾客权益的价值导向型顾客关系管理——理论框架与实证分析

虽然目前有关顾客关系管理的探索正如火如荼,但相关理论与实践却并不乐观.在揭示现有理论与实践误区的基础上,开发出基于顾客权益的价值导向型顾客关系管理理论框架.然后,运用来自中国的实际数据,构建了结构方程模型,验证了顾客价值的关键维度及其对顾客权益的影响机制和影响程度,揭示出关系质量的中介效应.