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。     

计算机数据挖掘技术对数据库处理能力的探讨

计算机技术发展速度越来越快,人们应用计算机技术和数据库技术进行数据采集的活动也越来越频繁,互联网已经进入大数据时代,如何在海量的信息中快速的获取有用的信息,促使数据挖掘技术迅速崛起.目前数据挖掘技术还处在快速发展阶段,应用的范围也越来越广.本文主要介绍数据挖掘的相关原理和技术,并对如何利用数据挖掘算法减轻数据库压力,提高数据库处理能力.     

基于数据仓库的数据挖掘技术

从数据挖掘的产生出发到发展的各个分支，讨论了各种数据挖掘方法的特点和应用对象，介绍典型的算法，它们的优化改进和变形，并分析数据挖掘的将来面临的问题及发展方向。     

数据挖掘（Data Mining）在体育统计中的应用

数据挖掘是当今信息技术领域中最热门话题之一。20世纪90年代,人们在数据库基础上提出建立数据仓库,应用机器学习和统计分析相结合的方法处理数据,这两者的结合促成数据挖掘技术的诞生。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。文章简要介绍数据挖掘的思想、方法和技术,讨论了数据挖掘对现代统计学发展的影响,最后,通过应用实例分析和讨论了数据挖掘在体育统计中的应用。     

基于主成分logistic回归模型的餐饮商务信息意识研究

数据挖掘技术日趋成熟,广泛应用于金融、地产、投资、评估等各个领域。数据挖掘技术亦可应用于餐饮业,为其经营决策做出分析。其他领域的数据挖掘的成功案例也可以引用到餐饮行业中。本文对餐饮人士在餐饮商务中是否具备信息意识、对信息意识的重视程度进行调查,利用数据挖掘中主成分分析和 logistic 回归处理和分析收集来的数据,从而说明数据挖掘在餐饮业管理中的重要意义,反映餐饮人士信息意识状况。利用数据挖掘技术对餐饮商务资讯进行管理势必提高企业效率和盈利水平,促进餐饮业健康稳定的发展。     

基于数据挖掘的Internet远程教学研究

研究了基于数据挖掘的Internet远程教学模型和方法,提出利用数据挖掘解决基于Internet的远程教学还存在的诸如怎样获得准确的反馈信息、怎样实现个性化学习、怎样实现自动答疑等问题的思想。研究表明,数据挖掘可以解决Internet远程教学中现有的一些问题,促进Internet远程教学的发展。     

基于DM的入侵检测系统结构方案

介绍了入侵检测系统和数据挖掘技术的概念、特点和关键技术,分析了入侵检测系统中信息收集的主要数据来源,结合传统的入侵检测方案的缺点,提出了一种基于数据挖掘技术的具有自我学习、自我发展能力的入侵检测系统的体系结构模型,此模型针对不同的信息来源应用不同的数据挖掘方法进行识别。     

客户知识管理的数据挖掘方法研究

作为企业信息化的最新发展,客户知识管理实现了由以产品为中心向以客户为中心的转变,客户知识成为企业的重要战略资源,客户知识管理已成为企业提升企业竞争力的有效措施。通过探讨数据挖掘方法在客户知识管理中的应用问题,利用数据挖掘方法以实现客户知识的获取。首先结合数据挖掘技术及客户知识管理相关理论知识,阐明了数据挖掘方法在客户知识管理中的应用流程及应用领域,在此基础上运用聚类分析方法,建立了基于数据挖掘技术的数据仓库模型。最后,通过挖掘聚类分析的实践,明确了在客户知识管理中实施数据挖掘的步骤,认识和总结出实践中出现的问题,验证了数据挖掘方法在客户知识管理中运用的可行性。     

网络社交媒体数据挖掘与情感分析

本文探讨了网络社交媒体数据挖掘与情感分析的关系,重点研究了网络社交媒体数据挖掘的概念、应用和技术手段,以及情感分析的技术和方法,探讨了网络社交媒体数据挖掘在不同领域的应用,并阐述了如何利用网络社交媒体数据挖掘进行情感分析,讨论了网络社交媒体数据挖掘与情感分析面临的挑战,并展望了其未来的前景。研究结果表明,网络社交媒体数据挖掘与情感分析相互依存,可以相互促进,为决策者提供了一种全新的洞察力和工具,有助于优化决策、改善服务和提升用户体验。     

数据挖掘在金融企业决策中的实证研究

本文主要分析了数据挖掘技术在我国金融业中的应用现状,介绍了数据挖掘理论,研究了金融行业中数据挖掘主题的选择和设计,并结合金融业的实际需要,以交叉销售为例,利用可视化的数据挖掘工具建立模型并进行验证与评价。     

基于Web的数据挖掘

数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。基于Web的数据挖掘,是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识,分析了Web挖掘技术的概念、特点、技术等,着重讨论了XML技术与Web挖掘的关系以及Web挖掘中需进一步研究的课题,并介绍了3种比较成熟的Web挖掘产品。     

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     

构建社会保险数据仓库

在数据仓库技术的基础上加上联机分析处理和数据挖掘技术就形成了决策支持系统的灵魂.本文简要介绍数据仓库技术并就其在社会保险领域的应用作一探讨.     

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。     

数据挖掘技术在高校教学评估中的应用研究

为解决只能取得单纯的有点片面的教学评估体系,提出了数据挖掘技术在教学评估中的应用研究,应用数据挖掘技术,重点利用关联规则方法中的Apriori算法,对学生的评教数据及教师档案数据进行数据挖掘工作,找出数据的内在规律,分析数据挖掘的结果,把这些规律运用到教学管理中,提高教学质量,提升学院的管理水平、使评估充分发挥对教学的指导作用。为学院的管理提供更多有价值的决策信息。     

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。     

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.     

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。