基于数据挖掘的河南邮政代理金融财富客户管理研究

介绍了链路挖掘、聚类分析、协同过滤、逻辑回归四种数据挖掘算法，以河南邮政代理金融为例，对财富客户的获客、提升及挽留三个方面进行数据建模，提出了有针对性的业务实施方案，以期对邮政财富客户的管理工作提供决策参考。     

基于关联规则Apriori算法的学生成绩分析

关联规则挖掘是数据挖掘领域研究的热点问题,其中Apriori算法是经典的关联规则算法。将关联规则Apriori算法应用到学生成绩分析中,挖掘出课程与课程之间的相互关系,寻找各方面影响学生成绩的因素,发现隐藏在数据背后有价值的信息,从而为学生选课和教师教学以及教学管理工作等提供辅助性的建议与决策。     

数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用

随着我国经济的快速发展以及互联网智能技术的普及,电子商务平台以及网络营销作为一种新兴技术得以迅速发展起来。相较于传统的营销手段以及交易平台,网络营销和电子商务平台充分发挥了互联网的交互性及快捷性,为人们的日常生活提供了极大的便利。本文介绍了数据挖掘技术的基本概念,并对数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用进行分析和探讨。     

社交网络指数期货交易可行性分析

随着互联网的发展,社交媒体的多样化使投资者能够更迅速地获得信息,从而影响其在股票市场中的投资行为。针对社交网络对于股票市场的影响及价值,本文选取社交网络平台上投资者的言论和百度搜索指数作为指标构建社交网络指数。通过建立社交网络指数和股票价格指数间的VAR模型分析两者的动态相关关系,提出构建社交网络指数期货交易具有可行性的观点。最后,结合国内金融市场现状,分析社交网络指数期货的应用和可能存在的风险。     

时空大数据支持的土地储备智能决策体系与应用研究

研究目的:设计土地储备智能决策体系,将土地储备决策环节进行科学化、定量化和模型化,为政府合理开展土地储备提供决策依据。研究方法:遵循科学性、实用性、先进性、开放性原则,以数据为驱动,人工智能为核心,通过基于Hadoop/Spark的大数据处理技术、多源异构数据融合技术、智能决策模型集对多源时空大数据挖掘分析。研究结果:提出了土地储备智能决策体系,研究了一套面向土地储备的决策方法集,实现对现状条件的精准刻画,对土地储备规模、结构、时序等内容的科学决策;在此基础上,研发了智能决策支持平台,将数据资源共享、现状条件评估、智能决策专题等功能集成,构建土地储备智能决策"一张图",并实现平台的自我学习和更新。研究结论:应用于宁波市实例验证,该体系有效地促进了土地储备科学智慧决策,对优化土地资源配置具有参考意义。     

我国企业数据化管理的窘境及破解之道

企业数据化管理是企业管理中的热点和焦点问题之一,文章首先阐述数据化管理的概念和分类,随后分析我国企业数据化管理的困境,并且分流程对企业数据化管理的功能和困难进行了剖析,最后给出了一般企业和中小企业解决数据化管理困境的解决方案。     

基于共词聚类的家具企业电子商务营销数据挖掘

如何帮助电子商务企业有效地从海量数据中提取其所需要的信息,关键在于挖掘出客户最喜爱购买的产品关键词组合,使之能够提供精准的营销信息。本文根据电子商务平台提供的数据,对某家具企业的热销关键词进行数据挖掘,通过聚类分析法,揭示出这些关键词之间的亲疏关系,为精准营销提供有益参考。