试论数据仓库在客户关系管理中的应用

通过利用数据仓库和数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统.分析基于数据仓库的客户行为和重点客户的发现,基于数据挖掘技术的客户关系管理模式,建立客户关系管理系统将极大地提升企业的竞争优势,提高企业的竞争水平.     

试论数据仓库在客户关系管理中的应用

通过利用数据仓库和数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统。分析基于数据仓库的客户行为和重点客户的发现．基于数据挖掘技术的客户关系管理模式，建立客户关系管理系统将极大地提升企业的竞争优势，提高企业的竞争水平：     

浅析数据仓库系统对商业活动的影响

本文主要阐述了商用数据仓库系统和数据挖掘系统的概念,分析了基于合成数据挖掘系统的商用数据仓库系统对商业活动的影响,并对商用数据仓库的优缺点进行了概括。     

基于数据仓库技术有企业智能诊断研究

对企业进行诊断的目的是要提高企业的生产管理水平和经济效益,智能诊断的任务就是在从企业生产所涉及的大量数据中找出影响生产发展的因素。通过数据仓库技术、数据挖掘技术的应用,提出了企业在建立数据仓库的过程,一种基于数据仓库技术和数据挖掘技术的企业智能诊断方法。     

基于数据仓库技术的企业智能诊断研究

对企业进行诊断的目的是要提高企业的生产管理水平和经济效益,智能诊断的任务就是从企业生产所涉及的大量数据中找出影响生产发展的因素。通过数据仓库技术、数据挖掘技术的应用,提出了企业在建立数据仓库的过程,一种基于数据仓库技术和数据挖掘技术的企业智能诊断方法。     

基于数据挖掘技术的商业银行个人理财系统设计

随着商业银行理财业务的竞争日趋激烈,各商业银行将面临如何从大量的数据中提取有价值的信息和知识以提高企业决策能力,数据挖掘技术的出现使银行“数据变知识”成为可能。文章分析了数据仓库和数据挖掘技术在商业银行个人理财业务中的作用,结合目前商业银行理财业务的状况,提出了基于数据仓库和数据挖掘技术的商业银行个人理财系统设计方案,对于指导商业银行个人理财业务具有普遍的现实意义。     

生物技术在园林植物病虫害防治中的应用

伴随着社会经济的不断发展与进步,我国的农业经济水平也获得了一定程度上的提升,但是目前在农作物的生产过程中、病虫害的增加与预防成为了农业经济发展中的瓶颈,从而减少了农作物的产量.在运作中造成农作物减产的方面是多方位的,而农作物在生产过程中遭遇的病虫害是导致农作物产量下降的重要因素.所以,在病虫害高发的新时代,抓紧应用生物技术防治病虫害是主要任务,下面主要针对防治病虫害的工作以及引发病虫害的因素展开了一系列分析.     

数据仓库及其数据挖掘的应用研究

文章在分析数据仓库和数据挖掘重要性的基础上 ,指出了数据挖掘的基本过程、数据挖掘的分类和应用 ,介绍了使用分类模型进行数据挖掘的应用实例 ,论述了实现原始数据到应用数据转换的方法。     

基于数据挖掘的移动通信运营业决策支持系统设计

提出了一种基于数据挖掘、OLAP的移动通信运营决策支持系统的设计方案,以期解决现有移动通信业信息系统中存在的若干问题。在分析了现有信息系统现状后,讨论了OLAP、数据挖掘和数据仓库技术在移运通信运营业决策支持系统上的应用,并提出了一个移动通信运营业决策支持系统的架构。     

基于数据仓库的烟草营销决策支持系统的研究与设计

针对烟草营销部门对决策支持系统的客观要求,本文提出了一种基于数据仓库的烟草营销决策支持系统的体系结构,探讨了数据仓库的逻辑结构模型,介绍了相关的联机分析处理和数据挖掘技术的应用。该系统的特点是定性和定量分析相结合,使系统具有柔性、开放、智能,达到了很好的决策支持效果。     

农业资源高效利用决策支持系统的属性信息与属性数据管理--以宁津县为例

本文以宁津县为例,研制了农业资源高效利用决策支持信息系统的一部分－属性信息与属性数据管理信息系统,提出了系统结构设计与数据库设计,对用户需求进行了扼要分析,并论述了系统的特点。这一新技术可以为地方建立农业资源高效利用决策支持系统服务。     

品牌进入消费者考虑集的决策规则——基于牙膏产品品牌的实证研究

消费者考虑集是消费者决策过程中的重要阶段，品牌只有进入考虑集才有可能被最终购买。本研究在上海以牙膏作为测试对象检验了牙膏品牌进入考虑集时消费者所依据的决策规则。实证结果显示，消费者主要使用排除式决策规则、非权重的补偿式决策规则和权重的补偿式决策规则。     

大数据环境下个人数据隐私治理机制研究——基于利益相关者视角

大数据环境下,个人数据在商业、公共事业及科研等领域的应用日趋频繁,隐私泄露事件发生频率与危害程度极大增高,平衡个人数据挖掘与隐私保护之间的矛盾关系是大数据发展面临的重大难题。文章应用利益相关者理论,将个人数据隐私治理过程中的利益相关者划分为个人、个人数据收集者、个人数据处理者、个人数据应用者及监督者5种角色,涉及个人、个人数据企业、政府、媒体、第三方隐私保护组织及非政府组织等6大利益主体。通过权力利益矩阵分析,将6大主体归纳为核心利益相关者、重要利益相关者、间接利益相关者及直接利益相关者4大类,并据此提出构建多元主体协同治理机制,针对核心利益相关者建立竞争性治理机制,针对直接、间接利益相关者建立激励性治理机制,发挥重要利益相关者的主导作用。希望个人数据隐私治理机制能为平衡数据挖掘和隐私保护提供参考。     

Structuring technological information for technology roadmapping: data mining approach

Most research on technology roadmapping has focused on its practical applications and the development of methods to enhance its operational process. Thus, despite a demand for well-supported, systematic information, little attention has been paid to how/which information can be utilised in technology roadmapping. Therefore, this paper aims at proposing a methodology to structure technological information in order to facilitate the process. To this end, eight methods are suggested to provide useful information for technology roadmapping: summary, information extraction, clustering, mapping, navigation, linking, indicators and comparison. This research identifies the characteristics of significant data that can potentially be used in roadmapping, and presents an approach to extracting important information from such raw data through various data mining techniques including text mining, multi-dimensional scaling and K-means clustering. In addition, this paper explains how this approach can be applied in each step of roadmapping. The proposed approach is applied to develop a roadmap of radio-frequency identification (RFID) technology to illustrate the process practically.     

Understanding the decision rules for 3D printing adoption

ABSTRACT

While 3D printing is a radically different manufacturing method based on advanced technologies, it has not been adopted to-date with as much alacrity as was originally expected. A variety of hidden rules may influence the broad adoption of this novel technology. The purpose of this study is to explore the decision rules for 3D printing adoption from an organisational perspective. Hybrid approaches are proposed to integrate the technology-organisation-environment (TOE) framework and the rough set theory (RST) in order to generate the decision rule and the determinants for 3D printing adoption. An empirical study on manufacturing enterprises in Taiwan is subsequently carried out, with the results revealing a considerable amount of meaningful information that may therefore be useful in the context of management.     

微软数据挖掘结果可视化研究

介绍了数据挖掘可视化的分类,讨论了微软数据挖掘结果可视化的几种技术和方法,将数据挖掘后得到的知识和结果用直观的形式表现出来,便于发现其中隐藏的特征、关系、模式和趋势等,使用户参与到决策分析的过程中。     

基于属性约简的核电企业供应商选择方法研究

作为我国核电行业的改革目标之一,核电供应链体系的构建具有重要意义,其中供应商作为供应链体系的基础,其评价与选择尤为关键。由于核电行业的一些特殊性质,核电企业的供应商评价十分复杂,需要综合考虑供应商交货能力等许多因素。因此使用了粗糙集与神经网络相结合的方法对核电企业的供应商评价指标进行分析,利用粗糙集理论的属性约简过程将冗余属性以及冲突对象删除,然后基于神经网络进行供应商分类,有效降低数据维数以及分类过程的计算复杂度,提高供应商选择的准确性。     

Incorporating biometric data in models of consumer choice

The use of neuro-physiological data in models of consumer choice is gaining popularity. This article presents some of the benefits of using psycho-physiological data in analyzing consumer valuation and choice. Eye-tracking, facial expressions, and electroencephalography (EEG) data were used to construct three non-conventional choice models, namely, eye-tracking, emotion and brain model. The predictive performance of the non-conventional models was compared to a baseline model, which was based entirely on conventional data. While the emotion and brain models proved to be as good as conventional data in explaining and predicting consumer choice, the eye-tracking model generated superior predictions. Moreover, we document a significant increase in predictive power when biometric data from different sources were combined into a mixed model. Finally, we utilize a machine learning technique to sparse the data and enhance out-of-sample prediction, thus showcasing the compatibility of biometric data with well-established statistical and econometric methods.     

基于聚类分析的银行客户关系管理策略研究

本文将数据挖掘聚类技术应用于银行客户分类,分析了银行交易特征数据;构建了数据模型,对60万条样本数据进行了K-means聚类;采用轮廓系数对聚类结果进行了评估,并基于聚类结果进行了客户二维分类,据此制定出更有效的客户关系管理策略。     

Text mining as a valuable tool in foresight exercises: A study on nanotechnology

Since its inception in 2001, the Center for Management and Strategic Studies (CGEE) has as its main activity the conduct of foresight studies in support of the decision making process related to the establishment of ST&I policies and activities in Brazil. The methodology used by the center combines quantitative and qualitative methods. Explicit and tacit knowledge is mobilized in the process of developing complementary or differentiated visions of the future.Most of the studies conducted by CGEE begin with data monitoring activities, making use of text mining techniques. One case study carried out by CGEE on the field of nanotechnology is presented. In this case, text mining was used at the first stage followed by qualitative techniques. Results were used to guide government agencies to fund nanotechnology R&D to help raise the competitiveness of several sectors of the Brazilian economy.