基于大型物流园区的库存数据系统分析

经济的不断发展,给我国的物流市场带来了丰厚的利润,如何推进大型物流园区的库存数据系统分析对于物流行业的发展来说至关重要。文章主要通过大型物流园区的数据需求进行分析,建立以数据仓库技术为支持的大型物流园区基础运行系统,最后对大型物流园区的内部库存数据挖掘以及管理分别通过数据挖掘技术以及联机分析技术进行分析。     

基于REA模型的企业会计信息系统构建

企业传统会计信息系统重构在会计政策逐渐开放和信息技术高速发展的环境下已是大势所趋.围绕会计信息系统重构问题,本文首先阐述了传统会计系统局限性及基于REA模型扩展的企业会计信息系统构建原理,在此基础上面向销售收款实际业务,全面分析企业多维复式会计信息系统重构过程,以解决现行会计信息系统存在的问题,以期为数字化信息时代REA会计模型的推广应用,以及企业信息化集成管理研究提供参考借鉴.     

数据仓库在煤炭系统的应用分析

煤炭行业在数据上具有空间密度大、时间密度小等特点,在煤炭系统中,应用数据仓库具有重要意义。本文首先对数据仓库在煤炭系统的应用意义作出阐述,然后结合实例,对数据仓库在煤炭系统中的具体应用进行分析,希望对业内煤炭系统的构建工作起到一定参考作用。     

数据之道,智胜千里--2005年Teradata数据仓库峰会荟萃行业精英,分享成功应用

全球数据仓库的领导者——NCR Teradata数据仓库事业部于5月24日在北京召开2005年Teradata数据仓库峰会，以“数据之道，智胜千里”为主题，深入探讨如何运用数据仓库和分析型应用从大量数据中获取商业智能、全面掌握运营状况、快速制定有效决策、最终改善营收、迈向成功之道。峰会邀请到来自世界各地的技术专家与数据仓库用户，汇集技术前沿与行业最佳实施典范，提供技术与经验交流的平台。     

基于数据仓库的酒店CRM系统构建

本文在常规酒店管理系统基础上,加载CRM管理理念,利用数据挖掘的技术,从企业内现有的数据中进一步抽取有用的信息,建立客户细分模型,支持决策层围绕决策主题对数据进行多角度、多层次分析,真正实现"以客户为中心"来提高酒店服务水平。     

Teradata：业内领先 旨在专业——访Teradata数据仓库事业部亚太区总裁汉彼德

我们正在设计一套资费预算系统，目标就是要调整客户群，根据职业、收入等几十种衡量组合区分识别潜在的目标客户，以便缩小范围，为客户提供有针对性的高效服务。[编者按]     

基于数据挖掘的客户关系管理

随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。本文通过对数据挖掘技术和方法的介绍,分析了基于数据挖掘的客户关系管理的特征,探讨了CRM系统数据仓库的构建和基于数据挖掘的CRM系统的应用。     

现代商场物流管理信息化决策的关键-数据仓库

物流是指物资实体从供应者向需要者的物理移劝，是由一系列创造时间和空间效用组成的经济活动。在这些活动中，心然要发生各项费用支出，形成物流成本。长期以来很少有人考虑到物流成本对收益的影响，没有采用一定的对策，使物流成了多数企业经营上的黑洞。现代商场要在竞争中立于不败之地，必须降低物流成本，必须应用先进的信息技术和科学的管理技术加强对物流的管理，建主数据仓库是现代商场管理信息化决策的关键。     

构建知识导向的客户服务中心体系

互联网的迅速发展打破了企业传统的经营模式,使得客户关系管理日益重要。文章将知识管理融入客户关系管理之中,提出一个知识导向的客户关系服务体系结构,以便有效利用与分析企业数据库中所拥有的顾客数据,提升企业的竞争优势。     

基于数据挖掘的信用卡数据预处理研究

描述了信用卡数据预处理的基本功能、方法,对信用卡数据的选择、样本数据属性的抽取进行了分析探讨.利用数据预处理的基本方法对样本数进行了处理,为后面的挖掘仓库建立提供了思路.