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.     

数据挖掘在成品油营销中的应用研究

介绍了数据挖掘技术的内涵,数据挖掘研究的内容和数据挖掘的作用,分析了我国成品油市场的特点,发展和销售现状,讨论了数据挖掘在我国成品油销售中的作用,表明数据挖掘在成品油的铭售中有着非常重要的作用和意义.     

基于数据挖掘的政府决策支持系统优化策略研究

随着时代的变迁,运用数据仓库和数据挖掘等技术进行精确管理将成为一种主流趋向。我国政府要尽快实现国家治理体系和治理能力现代化的发展目标,就必须紧跟时代潮流,抓住大数据带来的发展机遇,采取切实措施升级决策支持系统,将数据挖掘等更多的先进技术应用到政府重大决策工作当中,实现以数据辅助决策,带动政府科学决策,确保公众关心的热点问题能够得到及时、妥善和正确的处理。     

基于数据挖掘技术的交叉销售分析

本文介绍了交叉销售的概念和优点,并对数据挖掘的概念做了简要说明,最后着重介绍了如何利用数据挖掘技术做交叉销售分析。     

数据挖掘技术在中石油ERP中的应用研究

中石油ERP不具备高级决策和数据分析的功能,本文对此进行了数据挖掘技术在中石油ERP中的应用研究。对数据挖掘概念和方法进行介绍,结合在中石油ERP中的应用领域等进行研究,并且引用中石油ERP数据库的销售量进行数据挖掘预测。     

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.     

浅谈数据库营销与数据挖掘

计算机网络技术特别是数据库技术的发展与成熟,解决了“传统的以人为主的营销方式不能满足社会的需要”之问题。基于网络的数据库营销则是企业达到目标的最有用的工具,而数据挖掘是这个工具的最佳引擎。数据挖掘是利用统计学和机器学技术创建预测模型。它是基于从日常积累的大量数据所构成的数据库中发现潜在的、有价值的信息知识的一项较新的技术。     

浅谈数据库营销与数据挖掘

计算机网络技术特别是数据库技术的发展与成熟,解决了"传统的以人为主的营销方式不能满足社会的需要"之问题.基于网络的数据库营销则是企业达到目标的最有用的工具,而数据挖掘是这个工具的最佳引擎.数据挖掘是利用统计学和机器学技术创建预测模型.它是基于从日常积累的大量数据所构成的数据库中发现潜在的、有价值的信息知识的一项较新的技术.     

基于数据挖掘的税收决策支持系统设计

提出了一种基于数据挖掘、0LAP以及XML的税收决策支持系统的设计方案,以期解决现行税收管理信息系统存在的若干问题.在分析了现有税收管理信息系统的现状后,讨论了0LAP、数据挖掘和数据仓库技术在税收决策支持系统上的应用,并结合XML技术和多维数据模式设计的思想,勾画了一个税收决策支持系统的架构.     

基于数据挖掘的税收决策支持系统设计

提出了一种基于数据挖掘、0LAP以及XML的税收决策支持系统的设计方案,以期解决现行税收管理信息系统存在的若干问题.在分析了现有税收管理信息系统的现状后,讨论了0LAP、数据挖掘和数据仓库技术在税收决策支持系统上的应用,并结合XML技术和多维数据模式设计的思想,勾画了一个税收决策支持系统的架构.     

基于数据仓库的决策支持系统

在分析传统ＤＳＳ不足之后,从实用角度提出基于数据仓库决策支持系统的体系结构,研究了数据仓库的开发过程,并介绍基于数据仓库的决策技术。     

面向电子商务的数据挖掘系统设计

本文分析了面向电子商务的数据挖掘的优势,论述了数据挖掘的步骤,设计了数据挖掘系统的三层结构,指出面向电子商务的数据挖掘系统能够从大量繁杂的数据中找出真正有价值的信息和知识,更符合现代社会的竞争趋势要求.     

SWOT战略决策模型的改进与应用

SWOT模型是西方企业广为应用的战略选择工具之一,但是如何将其在更复杂的战略环境和条件下运用,进行更科学的战略决策,该模型还有待改进。若将SWOT模型与前景假设结合起来,进行并不复杂但很有效的量化分析,就可以使企业在战略决策过程中,将复杂因素进行系统分析,并最终可以得到一个执行战略方案和两个备用战略方案,并将改进后的模型运用于某煤气公司进行战略决策。     

基于信息融合的数据挖掘方法在公司财务预警中的应用

目前越来越多的数据挖掘方法被用于风险预警中,决策树、支持向量机、神经网络、Logistic回归等方法在风险预警中都表现出了较好的特性和预警效果,但是不同数据挖掘分类方法得到的结果不同,往往导致预警结果的不一致,因此也会存在一定风险。本文引入信息融合技术对不同数据挖掘分类方法得到的结果进行融合处理得到最优的结果,解决了不同数据挖掘方法得到的结果不一致问题。文章在SVM和Logistic回归的数据挖掘模型基础上建立基于信息融合的公司财务预警模型,提高了财务预警准确率,并且保留了原数据挖掘方法在分类预测上的优势。在实证研究中,论文选取了中国制造业的上市公司作为研究对象,在SVM和Logistic回归两种数据挖掘模型的基础上利用信息融合方法建立了财务预警模型,实证结果表明,基于信息融合的数据挖掘方法的预测准确率要高于单独的SVM和Logistic回归两种方法。     

不确定多属性决策双目标组合赋权模型研究

本文提出了灰距离熵的概念,并把灰距离熵作为区间灰数相离度的一个度量标准,建立了不确定多属性决策属性值的灰距离熵离差最大化模型。并在此基础上, 讨论了基于灰距离熵和极大熵的双目标规划组合赋权模型。从而实现了决策属性区间权重向点值权重的转化。最后并结合具体实例,验证了模型的有效性。     

基于核心制造规范的外包决策模型及实证研究

本文将制造规范概念引入外包决策,从考虑企业长期绩效和长期竞争力的角度提出了一个以制造规范核心度和流失度为控制变量的二维外包决策模型。决策模型将外包环境分为九种类型,涵盖了从内部制造、各种形式的外包,到简单采购等所有"买或做"的决策,尤其是对介于自制与简单采购之间灰色地带的外包,给出了考虑提供制造规范主体和供应商类型的不同类型合作和联盟治理结构策略。对四个不同类型的企业典型产品近1000个零件的外包决策进行了统计分析,实证了模型的有效性。模型对现实世界观察到的制造企业由于没有按照其中规律行事而导致失败的原因做出了合理而明确解释。     

基于单位BP神经网络算法的数据挖掘技术在电力客户信用等级评价中的应用研究

电力客户信用管理和信用评价,已经成为电力企业的一种经营工具和手段.本文结合数据挖掘技术在信用评价中的应用优势,以数据挖掘的通用模型CRISP-DM为基础,建立了电力客户信用评价的过程标准,构建了电力客户信用评价指标体系,应用单位BP神经网络算法构造了电力客户信用模型,并对该模型进行了实例分析,从而将电力客户信用分为5个等级.     

数据挖掘耦合与质量管理的研究

数据挖掘(Data Mining,DM)在应用于当前许多热门领域的同时,也面临着许多挑战,其中,数据挖掘集成与质量管理问题越来越引起人们的关注.数据挖掘集成与质量管理问题主要包括数据挖掘资源的利用率.即数据挖掘的资源配置,包括数据挖掘系统、数据仓库系统和Web数据库系统的数据挖掘集成(耦合问题);数据挖掘系统的质量管理与评价.数据挖掘与软件工程的相关理论、方法、工具等问题.本文阐述了数据挖掘系统的规范管理.说明了反规范方法在资源配置中的应用.以及合理应用数据挖掘资源耦合的重要意义.