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。     

异构集群中非结构化大数据检测方法

传统的非结构化大数据检测方法只分析数据的统计特征、缺少对其中模糊闭频繁项集特征的识别,易出现监测结果不理想的问题。为了提高对异构集群中非结构化大数据的检索识别能力,提出一种基于模糊闭频繁项集特征挖掘的异构集群中非结构化大数据检测方法。分析异构集群中非结构化大数据的统计特征信息,并采用大数据信息融合方法对其进行状态监测和特征识别,从中提取非结构化大数据的模糊闭频繁项集特征量;利用支持向量机模型对非结构化大数据检测进行分类处理,根据不同大数据的分类属性进行自动检测识别,提高对异构集群中非结构化大数据检测的准确率和监测过程抗干扰能力。实验结果表明:采用该方法对异构集群中非结构化大数据检测的准确性和检测精度较高,具有很强的应用优势。     

基于MAS和DM的电子商务企业IDSS模型研究

根据当前智能决策支持系统模型研究中存在的问题，提出一种新型的基于MAS的电子商务企业智能决策支持系统模型（MASIDSS-EC）。该模型中除了将结构化数据作为挖掘对象外，还将Web数据作为重要的决策对象，并将多代理（MAS）的思想和技术引入到这一模型中，该结构的实现可有效突破决策信息的片面性，增加智能辅助的灵活性和适应性。     

信息服务类电子商务模式分析

社会的发展和技术的进步促进了信息服务业务和电子商务的发展.信息服务类的电子商务模式是保证信息服务业务发展的关键.本文基于对信息服务业产业链及信息服务类电子商务运作模式、盈利模式的分析,指出了信息服务类电子商务模式发展过程中存在的问题,对信息服务类电子商务模式的发展前景进行展望,最后向网络运营商和服务提供商提出策略建议以加强企业竞争力,促进信息服务业务发展.     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

本文介绍了Web数据挖掘技术的概念,分析了Web数据挖掘的类型,给出了电子商务中进行Web数据挖掘的方法,最后提出了Web数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。     

电子商务中的web数据挖掘应用研究

电子商务改变了人们对商品购买过程的传统观念,提高了购买过程的效率和质量。随着电子商务的蓬勃发展,同行业的竞争也日益增大。电子商务的竞争目的是保持客户数量递增,减少客户流失。研究人员把Web数据挖掘理论应用到电子商务平台,通过对网络日志、用户信息等数据的挖掘,推算出用户的隶属类群、偏好特点及其个性取向等信息。     

大数据时代下我国电子商务营销策略研究

随着信息技术的发展,人类对数据的处理能力越来越强,与之相伴的大数据在商业领域的应用也越来越普遍。从电子商务企业的角度对大数据时代下电子商务营销的特点及存在的问题进行具体分析,由此提出了在大数据时代下电子商务企业的管理措施和营销策略,以期为我国电子商务企业的健康发展提供参考依据。     

Web数据挖掘技术模型分析

研究和分析Web数据挖掘技术模型具有重要的作用和意义,本文主要分析Web数据挖掘技术以及该技术模型目前发展所面临的严峻形势,阐述了Web数据挖掘技术基本类型、技术特点以及技术的重要性.针对Web数据挖掘技术在电子商务方面的应用进行研究,取得很好地应用效果.XML技术在Web数据挖掘技术模型中的应用,为非技术人员研究工作提供了新的方向和思路.     

跨境电子商务企业大数据审计风险与规避策略

随着跨境电子商务的迅猛发展,跨境电子商务企业审计风险剧增。跨境电子商务企业大数据审计不仅包含对以跨境电子商务企业大数据为基础的财务报表信息进行审计活动,还包括基于这些财务报表信息开展大数据方式的审计程序。跨境电子商务企业审计风险产生的根本原因包括企业自身的特殊风险、跨境贸易审计人才缺位、审计操作不当、外部环境不佳等。提...     

论企业开展电子商务的切入点选择

在国际互联网的触角已延伸到每个企业的时代,企业为了提高企业竞争力,开展电子商务,利用商务网站进行商务营销已是一个必然趋势。各种不同类型的企业。在开展电子商务的过程中,首先要正确选择电子商务的切入点,企业切入电子商务有三个方案可供借鉴。