基于商业智能的CRM

基于商业智能的CRM能实现数据分析和知识发现 ,可帮助企业将其所掌握的客户数据转换成客户知识 ,这对企业制订客户发展策略将起到关键作用 ,并将极大地提高企业决策能力、决策效率及决策正确性 ,针对不同客户提供不同的服务     

旅游服务质量信息的挖掘分析

运用粗糙集方法对旅游服务质量信息进行分析。采用ROSETTA系统挖掘了旅游服务质量评价的一些关联规则,如旅游交通条件和导游服务水平是影响旅游服务质量的最重要因素;并根据游客对旅游服务质量的信息对游客进行聚类。分析表明,数据挖掘方法可以作为辅助旅游服务部门改进服务质量和进行决策的有力工具。     

Customer relationship management in retailing: A content analysis of retail trade journals

The purpose of this research was to increase knowledge and understanding of how retailers use business intelligence and data mining tools to implement customer relationship management (CRM) in retailing. Specific objectives were to (1) identify organization and infrastructure requirements for CRM effectiveness, (2) identify CRM objectives and goals of retail companies, (3) identify data mining tools utilized by retailers to perform CRM functions, and (4) identify CRM strategies used by retail companies. A keyword search within business databases using CRM and CRM identified publications with CRM content. Content analysis was used on articles (N=149) drawn from Stores, Chain Store Age, Harvard Business Review, and Retail Forward over a 5 year period (2000–2005). Selected articles were stored as text files in QDA Miner, a computerized qualitative analysis tool. Key organization/infrastructure needs emerged focusing on data structure, organizational systems, technology structure, and data accessibility. Retailers goals/objectives and strategies focused on marketing, customer service, understanding customers through data analysis and increasing acquisition and retention through customer loyalty programs. Data mining tools identified supported marketing and customer analysis efforts. Findings provide insight into the challenges retailers face as they implement a more customer-centric business strategy.     

矿产资源会计研究体系的构建

注重资源开发和利用,发展循环经济,促进人类实现可持续发展,从会计角度对自然资源进行价值核算和管理,就成为目前会计学术界所面临的一个新课题。矿产资源实行有偿化管理后,其所涵盖的资源性资产、成本、耗费、收益、信息披露等确认、计量、报告的会计核算体系的构建,矿产资源的预测、计划、决策、控制、分析、考核等会计管理体系的构建就成为急须解决的问题。     

基于分布式数据挖掘的连锁商业企业经营决策分析

分布式经营系统是大型连锁商业企业发展的基础,采用分布式数据挖掘辅助连锁商业企业决策是一种理想选择。连锁商业企业经营决策可以通过基于分布式数据挖掘的全局控制站点决策模式和分站点决策模式,各站点的独立和全局的综合来实行;基于分布式数据挖掘的决策机制与集中式数据挖掘的决策机制相比有划分粒度小、分析与综合性强、面向顾客的灵活度高等特点;并实现了一个客户细分的决策过程。     

一种最大分类间隔SVDD的多类文本分类算法

文本分类是信息检索和文本挖掘的关键技术之一。提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的多类文本分类算法,用支持向量描述训练求得包围各类样本的最小超球体,并使得分类间隔最大化,在测试阶段,引入基于核空间k-近邻平均距离的判别准则,判断样本所属类别。实验结果表明,该方法具有很好的泛化能力和很好的时间性能。     

基于情感分析混合模型的用户评论主题分析——以vivo手机为例

为了帮助商家了解用户需求和产品问题,进一步提升产品和服务质量,对vivo手机评论数据进行基于关键词的词云图分析、社会语义网络分析、舆情时间序列可视化分析,挖掘用户关注焦点与手机特征的内在联系和用户情感倾向趋势;然后对评论数据进行基于LDA的主题特征分析,继而提出一种基于Word2vec和SVM、LDA的混合算法模型,挖掘用户正向和负向情感评论的潜在主题,得到不同情感倾向下用户对vivo手机不同方面的反映情况。分析结果表明,基于混合算法的挖掘结果比基于关键词的可视化分析、基于LDA的主题分析更清晰,更具准确性,为商家提供的建议更有意义。     

印尼矿业法规政策变化对中国的影响研究

印度尼西亚矿产资源丰富,是我国镍矿、铝土矿的主要进口国,也是我国LNG的潜在进口来源大国。近年来,印尼在矿产品出口和矿业投资方面出台了很多法规政策,尤其是原矿禁止出口政策对我国造成了一定的影响。下一步,我国要加快在印尼建设矿业加工园区或冶炼厂,增加从澳大利亚、印度、菲律宾等进口铝和镍,同时,积极化解产能过剩,减少对印尼矿产资源的依赖。     

基于数据挖掘的上市公司财务舞弊识别研究

国内上市公司财务舞弊呈恶性发展之势,要推进证券市场的预警与监管,对上市公司财务舞弊行为的识别就变得意义重大。以148个财务舞弊上市公司和配对的非舞弊上市公司为样本,运用神经网络建立了上市公司财务舞弊识别模型。此模型对训练样本和测试样本的识别正确率分别达到74.58%和70%,能有效的识别出上市公司财务舞弊与否。结果表明,该模型可以用于上市公司财务舞弊行为识别,对有舞弊动机的上市公司起到威慑作用。     

浅谈矿用电容式发爆器的检修技巧

煤矿用电容式发爆器的一般出现如:放炮时不能够响完(与发爆器自身原因有关)、充电时间长而放电时间短、充不上电等常见故障给井下生产造成一定的影响,同时留下安全隐患。对此学会发爆器的应急处理故障是尤为重要的。