数据挖掘技术在商业领域的应用与研究

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助商业企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到商业市场研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术入手,分析了数据挖掘在商业活动中的应用。提出了数据挖掘的典型统计分析方法与常用的技术,并指出其在商业领域中的典型应用。     

数据挖掘在教育应用中的浅析

现在社会的发展使得信息量日益增加,如何在庞大的数据中寻找对自己有用的数据成为必须要考虑的事情。数据挖掘可以从庞大的数据库中提取隐藏的预测信息。因为数据挖掘是一种拥有巨大潜力的新技术,所以数据挖掘现在被广泛的应用于各种商业途径中,包括零售销售、电子商务、遥感技术、生物信息学等。教育是一个国家进步的要素之一。挖掘在教育中被称为教育信息挖掘。教育数据挖掘的的重点就是应用合理的、快速的方法从教育数据库中发现知识。教育数据挖掘可以分析学生的趋势和行为,得到一个对不同类型学生教育的最优化教育方式。当大量的数据存储在教育数据库中,为了得到需要的数据和发现隐藏数据间的关系,可以应用数据挖掘技术与软件。数据挖掘的功能有很多种,在教育数据挖掘中,流行的功能有关联、分类、聚类、离散点分析、关联规则、预测等。本文主要从数据挖掘现在大规模使用的行业中分析数据挖掘的特点,以及应用到教育,主要是高等教育的可能性。     

时态关联规则在股市走势分析中的应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点。本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用。选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则。     

时态关联规则在股市走势分析中自勺应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点.本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用.选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用策略分析

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,主要是对商业数据库中的大量业务数据,进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,进而提取辅助商业决策的关键性数据。本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中所起的作用与功能,进而提出在客户关系管理系统运作过程中,实施数据挖掘时应考虑和采纳的具体应用策略。     

微观环境中商业关联因素研究

城市微观环境中的商业空间关联指在城市(镇)内的街道(区)，商业个体间在区位选址时所呈现的相互联系。空间关联阐述的是在较长时期内零售商业在空间布局中体现出的相互吸引或排斥的趋势。商业关联和集聚有联系，但角度和侧重点有所差异。商业集聚，强调规模，侧重于规模对商业活动影响作用的研究，体现了群体与个体之间的关系；商业关联，强调联系，从商业企业集群中个体间的相互作用入手，旨在分析企业间相互利用对方外部效益对商业活动的影响与作用，体现了个体间的关系。     

数据挖掘在商业决策系统中的应用

数据挖掘是为了发现事先未知的规则和联系而对大量数据进行选择、探索和建模的过程.在当前的信息社会中,它已经成为学术界与企业界的研究热点之一.先进的商业管理理念离不开技术的支持.数据挖掘运用在商业决策中对商业的发展有决定性作用.本文从数据挖掘的概念、功能、商业决策等方面讨论如何应用数据挖掘技术助力商业决策.     

从孔子“仁学”角度诠释现代商业活动中诚信建设

商业活动早已成为社会经济的主导,关于商业活动中的诚信问题一直是众人议论的焦点。尤其是现今社会,关于商业道德的评判更是众说纷纭。孔子仁学思想博大精深,一直以来对人们的思想观念和行为选择有着重要影响,本文主要通过对孔予仁学思想和现阶段旅游商业活动中主要存在问题进行分析,研究了孔子仁学思想对商业诚信建设的必要性,最后运用孔子仁学思想对商业活动诚信建设提出相应策略。     

数据挖掘方法在商业领域的应用研究综述

随着数据采集技术的发展进步,收集到的商业数据信息日渐庞大.如何从众多的数据挖掘方法中选择有效的技术,从这些海量数据中挖掘有用的知识是商业数据分析者或商业决策者面临的艰巨任务.本文调研了数据挖掘在商业领域的主要成功应用案例,归纳、总结和分析了在商业领域中常用的数据挖掘方法,指出了它们各自的使用条件和范围.这些可为商业数据分析者和商业决策者选择恰当的数据挖掘方法来指导他们的工作提供帮助.     

数据挖掘在分析型CRM中的应用

分析型CRM与传统的操作型CRM有着重大的区别,数据挖据技术在分析型CRM应用中占重要的地位。本文介绍了分析型CRM的概念,分析了分析型CRM与操作型CRM的区别,指出分析型CRM所具备的功能;然后介绍数据挖掘技术的发展过程以及数据挖掘基本功能;最后阐述了数据挖掘技术在分析型CRM的具体应用。     

数据挖掘在分析型CRM中的应用

分析型CRM与传统的操作型CRM有着重大的区别,数据挖据技术在分析型CRM应用中占重要的地位。本文介绍了分析型CRM的概念,分析了分析型CRM与操作型CRM的区别,指出分析型CRM所具备的功能;然后介绍数据挖掘技术的发展过程以及数据挖掘基本功能;最后阐述了数据挖掘技术在分析型CRM的具体应用。     

常用分类器的优缺点

数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术,由于其所具有的广泛的应用前景而备受关注.数据挖掘提供了关联、分类、预测和聚类等功能,而分类是应用比较广泛的一种功能.     

交易数据关联分析在商务智能中的应用研究

大量商业交易数据中隐含着许多对商业决策有益的知识,数据挖掘技术可以发现这些隐藏的模式和关系。本文简要介绍了关联规则挖掘算法,重点分析了不一致的支持度约束策略,分析了最小支持度与最大可信度的关系,提出了一种新的评估手段反映关联规则的意义,结合具体实例对交易数据进行了关联分析,用来发现那些虽然可信度、支持度较低,但仍然具有一定意义的规则。     

DM技术在电子商务中的应用研究

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,按商业既定业务目标,对这些数据进行数据挖掘,可帮助企业分析出完成任务所需的关键因索。文章结合DM技术的主要功能,分析了DM技术在电子商务中的应用。     

数据挖掘在保险客户关系管理中的应用

数据挖掘技术自上世纪80年代初产生以来,随着计算机技术的发展与普及,带动了它在商业领域中的应用,有助于保险从爆炸性增长的数据中,挖掘出与经营决策相关的信息与知识,提高决策的针对性和有效性,日益受到关注。文章阐述了数据挖掘的基本概念、方法与工具,分析了数据挖掘技术对提高保险竞争力的重要作用与意义,探讨了数据挖掘技术在保险经营管理中的应用。     

虚拟商业环境中大数据挖掘研究

随着信息化与工业化的不断融合发展与进步,大数据概念逐渐被应用到经济中的各行各业。虚拟商业环境中的大数据正在以一个空前的速度增长,对海量数据进行挖掘可从中获得有价值但是还未被人们知晓的重要信息。通过介绍虚拟商业环境下大数据挖掘的基本思路,并结合数据挖掘的基本方法和过程,得出大数据挖掘对商业发展的重要意义。     

浅析数据挖掘技术及其在现代商业信息领域的应用

数据挖掘(Data Mining)是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程,这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。现代商业活动中,企业通过数据挖掘技术可以对商业信息进行微观、宏观的统计、分析、综合和推理,从而来指导自身的高级商务活动。     

应用数据挖掘技术助力商业决策

先进的商业管理理念离不开技术的支持。面对企业激增的海量数据,应运而生的数据挖掘技术可使商业决策的制定更及时、更准确。本文从数据挖掘的功能、典型商业应用、管理流程及所面临的问题等方面讨论如何应用数据挖掘技术助力商业决策。     

浅谈数据挖掘在电子商务中的作用

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。     

面向Web的数据挖掘技术

随着Internet的发展，Web数据挖掘有着越来越广泛的应用，Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web信息集合上的应用。本文阐述了Web数据挖掘的定义、特点和分类，并对Web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。