数据挖掘技术在财务分析中的应用

数据挖掘技术当前作为一种热点技术，在企业管理、金融等多种行业都得到快速应用，本文在分析数据挖掘技术的内涵及功能后．主要针对数据挖掘技术在财务分析应用中的意义、主要内容及流程进行了阐述。     

数据挖掘在网络营销中的应用

网络营销这种以因特网为基础的新型营销方式已经引起广泛关注,并对企业的经营战略产生越来越大的影响.在介绍数据挖掘技术的基础上,构建了网络营销中数据挖掘的一般过程,并对数据挖掘技术在网络营销中的应用进行了讨论,以期对有关企业有一定的借鉴意义.     

现代物流管理中的数据挖掘

物流管理可以看作是存货流、信息流、资金流的综合管理。存货流管理包括操作层次的库存补充和运输路径规划以及战略层次的设施地点规划。信息流管理便是本着物流信息系统构建原则,借助先进的计算机技术、网络技术以及在电子商务中跨越部门与企业的相关应用的集成式管理。本文介绍了现代物流和数据挖掘技术的国内外发展状况,提出了将数据挖掘技术应用于物流信息管理中的益处,阐述了电子商务时代运用数据挖掘技术进行现代物流信息管理的方向,重点论述了数据挖掘技术在物流管理中的重要作用,指出数据挖掘为进一步的数据分析和决策支持提供了强有力的技术支撑。     

零售业客户关系管理及数据挖掘技术的应用研究

客户关系管理(CRM)是电子商务背景下企业管理的一种新的理念、技术与方法,在激烈的市场竞争中,推行客户关系管理是零售企业获得忠诚顾客,增强市场竞争力的重要途径。有效的客户关系管理离不开客户数据分析,而数据挖掘则是进行客户数据分析的基本技术和方法。零售业在推行客户关系管理的过程中,需要加强对数据挖掘技术的应用研究,以支持企业的经营管理决策,将企业的信息化管理水平提高到一个新的层次。     

数据挖掘在财务领域中的应用

目前企业普遍面临“数据爆炸、知识匮乏”的困境，如何从会计信息系统等信息资源中挖掘出潜在的知识，为管理和决策服务，是企业迫切需要解决的问题。本文主要研究数据挖掘技术在财务领域中的应用问题，介绍了数据挖掘的基本原理和方法，对数据挖掘在财务分析、预测、危机预警等方面的应用进行了探讨。     

应用数据挖掘进行客户关系管理

客户关系管理(CRM)是当前商务成功重要环节，数据挖掘技术在客户关系管理中扮演着至关重要的角色。本文介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中如何帮助企业管理客户生命周期的各个阶段，阐述了有效的客户关系管理中数据挖掘的基本步骤。     

数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧，客户成为企业的重要资源，如何进行更加有效的客户关系管理、如何提高客户关系管理的水平，一直是很多企业关注的问题。数据挖掘技术作为一种新型的数据处理工具，在处理海量数据、将数据转化成有价值的信息、辅助企业进行有效CRM决策等方面都有重要作用。企业可以通过构建数据挖掘平台，按照数据挖掘的步骤实现在CRM中的数据挖掘。     

数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用

数据挖掘技术是当前实践领域应用较为广泛的一种技术,但在档案信息管理中却还是处于起步阶段,面临着巨大挑战。档案是对实践活动的记录,从档案信息中可以了解数据挖掘技术的发展,为其形成立体的体系,帮助大众更好地了解和应用。本文主要从数据挖掘技术的发展、数据挖掘技术研究和档案计算机管理系统之间的关系以及数据挖掘技术研究在档案计算机管理系统中的应用策略这三方面进行详细阐述。     

基于Web挖掘的电子商务网站的设计研究

传统的基于数据库的数据挖掘技术开始向Web挖掘领域发展。为了从电子商务网站每天产生的大量数据中提取有价值的信息,本文主要研究分析了Web挖掘技术在电子商务领域的应用,应用Web挖掘可为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。同时,随着数据挖掘技术在电子商务时代应用的进一步深入,Web挖掘必然具有更广泛的市场价值和更广阔的应用前景。     

会计信息的数据挖掘方法与银行信贷风险预测

基于信息熵理论和数据挖掘技术,提出一种会计信息的数据挖掘方法,投资者和债权人可用这种方法从企业的会计数据中挖掘决策信息,并以银行信贷风险预测模型构建为例,对这种方法的有效性进行了实证检验。     

数据挖掘在电商企业CRM中的应用

论文首先阐述了数据挖掘与电商企业客户关系管理(CRM)的内涵,分析了数据挖掘在电商企业CRM中的作用,包括获取新客户、客户细分、交叉营销、客户保持、客户盈利能力分析。其次,构架了基于数据挖掘的电商企业CRM的体系结构,并阐述了基于数据挖掘的电商企业CRM的实现过程。最后,分析了基于数据挖掘的电商企业CRM的实施,给电商企业带来智能化、个性化、集成化、共享化的好处。     

数据挖掘在通信行业营销中的应用

目前,随着国内电信通信行业的快速发展和改革,各运营商在企业大客户、长途业务等领域展开了激烈的竞争,传统的技术支持手段逐渐被技术进步所取代,同时通信行业也逐渐明确了客户资源以及相关的客户关系管理在其领域营销过程中的重要性,本文针对数据挖掘的常用技术以及其在通信行业营销中的重要性进行了分析,并提出了通信行业利用数据挖掘技术实现良好营销发展的相关对策。     

会计信息的数据挖掘方法与银行信贷风险预测

基于信息熵理论和数据挖掘技术，提出一种会计信息的数据挖掘方法，投资者和债权人可用这种方法从企业的会计数据中挖掘决策信息，并以银行信贷风险预测模型构建为例，对这种方法的有效性进行了实证检验。     

利用数据挖掘技术增强企业竞争优势

本文叙述了数据挖掘的基本概念、功能和特点,并讨论快速反应能力是企业核心竞争力,然后论述数据挖掘在提高企业快速反应能力的方法、手段和途径。     

数据挖掘技术在信用评分中的应用研究

目前,数据挖掘技术在信用评分领域的应用已较成熟,但因缺乏对数据挖掘实际操作技术及其问题的研究,常难以获得理想的挖掘效果.梳理数据挖掘的操作流程,归纳总结数据挖掘的关键点,借助个案解析数据挖掘中常见的技术问题及数据挖掘技术的局限性,以期为利用数据挖掘技术进行信用评分提供技术支持.     

数据挖掘技术在安全审计中的应用

本文主要讨论如何通过具有学习能力的数据挖掘技术,来实现网络日志的综合分析与智能安全审计。在介绍数据挖掘技术和常用安全审计方法的基础上．给出了一种基于数据挖掘技术实现的安全审计引擎框架。     

数据挖掘技术在保险业客户关系管理中的应用

本文在阐述数据挖掘技术应用中的基础理论和方法的基础上,分析了保险业CRM与数据挖掘的关系,结合保险行业的特点提出了其在客户获取、客户细分、交叉销售及客户流失不同阶段的数据挖掘应用技术。     

基于网格的并行数据挖掘体系结构的研究

针对传统的数据挖掘模式无法解决广域分布的海量数据挖掘问题,本文提出了一个网格环境下基于开放网格服务体系结构标准的网格数据挖掘服务,实现了网格环境下的数据挖掘。由于网格数据挖掘处理的数据是海量的,传统的集中式数据挖掘技术已经无法满足需求。因此在网格数据挖掘服务中融入并行技术是非常有意义的。     

数据仓库、OLAP和数据挖掘在金融业中的应用

在提出数据仓库、OLAP和数据挖掘相关理论的基础上,设计基于数据仓库的金融业OLAP和数据挖掘体系结构,并分析了OLAP和数据挖掘技术在金融行业中的应用,为金融业的信息化和智能化决策提供有力的依据.     

我国零售业上市公司成长性的投影寻踪评价与实证研究

企业成长性一直是企业管理理论界和实务界关注的热点问题.在回顾企业成长性评价重要文献的基础上,基于财务指标视角,以零售业上市公司为研究对象,采用投影寻踪分类技术,建立我国零售业上市公司成长性评价模型,对成长性的六个方面及重要影响指标等进行数据挖掘和剖析,提出增强企业成长性的对策和建议.