聚类分析技术在数字图书馆服务中的应用

聚类分析模型是数据挖掘手段之一,对图书馆自动化系统中保存的大量流通历史数据进行数据挖掘,可以揭示隐藏在数据背后的读者阅读倾向的变化,提升图书馆服务质量和服务水平方面的发挥的重要作用。     

数据挖掘对物流园区企业迁移支持

分析了物流园区数据挖掘的重要意义和物流园区协同信息平台的数据来源。利用数据挖掘技术和园区协同信息平台的历史数据,建立基于协同信息平台的数据挖掘模型,为物流企业合理选择物流园区,辅助企业迁移、入驻等协同行为提供决策支持。     

商业企业的决策支持系统

在商品经济发展中，如何对市场进行准确而及时的预测，建立企业的快速反应机制。是商业企业发展的必要前提。目前，商业企业大多使用的是进、销、存管理软件系统。在此基础上如何通过广域网和企业内部网，及时利用大量的销售和客户信息。挖掘潜藏在这些数据背后的信息，制定出合理的购、销计划供决策者参考，是当前急需解决的新问题。数据挖掘作为需求分析的一种新技术，能很好地从历史数据中分析用户需求。因此可以预见，数据挖掘技术在商业企业的决策支持系统中将会有很大的潜力。     

数据挖掘在客户知识管理中的应用研究

一段时间以来,企业的数据仓库开始大众化,企业通过一些渠道积累了许多历史数据,只有当把这些数据化成有用信息的时候才可以充分地体现出来。数据挖掘是一种知识的发现者,它是从大量数据中挖掘隐性知识的技术,它在帮助企业实现从数据到知识的转换过程中起到了关键作用。所以,企业需要在客户管理方面着手,而客户知识的获得就显得尤为重要了。但如何寻找一种创新型的机制,使获得信息经过分析后能够产生一种新的知识,可以用来帮助解决寻找问题呢？因此。有关客户知识管理的问题开始普遍引起了人们的注意。一、基于数据挖掘的客户知识获取与共享数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。数据挖掘是一种挖掘潜在有用的信息和知识的过程。虽然实际的应用数据是模糊而有噪声,并且是不完全的,但是数据挖掘却能挖掘隐含在其中的深层次的信息。同时数据挖掘所挖掘的是用户感兴趣的知识,并且数据挖掘发现的知识要可接受并能理解加以运用,     

谈数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术，以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用，并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

关于做好企业并购尽职调查的思路

兼并收购是交易双方的一种博弈。因为信息不对称，购买方在确定目标企业价值时所处劣势地位是显而易见的，买方对目标企业进行定量评估时需要了解企业的历史数据，依据企业历史数据、行业状况及资本市场资料作出预测。因此，在签署兼并收购协议前买方对目标企业应实施尽职调杳。     

SQL数据挖掘技术在物流企业管理中的应用

SQL数据挖掘是计算机数据处理技术的重要发展,是目前物流企业日常管理和商业智能的重要部分.首先概述了数据挖掘技术的概念、过程和方法,接着分析了其在物流企业业务数据挖掘中的流程和作用,重点对物流企业客户关系管理、供应链系统管理以及决策系统管理中的数据挖掘应用进行了分析,指出了SQL数据挖掘技术在上述领域应用的主要方式、作用及机制,最后就SQL数据挖掘在X物流企业中的应用进行了案例剖析,并从分析问题、准备数据、挖掘数据和应用结果四个方面详细介绍了数据挖掘过程.     

零售业逆向物流管理中的数据挖掘技术研究

数据挖掘可以从海量数据中提取有用的知识。本文针对来自零售业逆向物流系统的数据数量大且更新速度快的特点，运用统计分析方法，研究数据挖掘在这一领域的具体应用，为零售企业提供了一种在产品质量上对供应商进行评估的方法。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

目前各企业在市场营销中已达成一种共识,就是以"客户为中心",建立企业与客户之间的关系,对客户的信息进行分析总结,发现价值客户,实现客户带给企业的最大价值,以此提高企业的竞争力。数据挖掘技术作为一种先进的分析方法,是对客户数据进行分析的有效工具,本文阐述数据挖掘的含义,客户关系管理的概念,结合数据挖掘模型,论述了数据挖掘在CRM中的应用。     

基于SOA的商业智能应用研究

随着现代商业竞争的日益激烈，如何建立高效健壮智能的信息系统就成为企业生存和发展至关重要的问题。文中利用web服务封装数据挖掘算法，然后基于面向服务的架构构建企业的商业智能系统。帮助企业从历史数据中发现自身运营的有益模式和知识，从而提高企业的运作效率和收益。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是当前企业管理的热点问题,而数据挖掘技术则为有效进行客户信息的挖掘提供了重要的技术支持。介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,随着理论的不断发展,数据挖掘技术必然会带给CRM更加广泛的应用前景和市场价值,提高企业竞争力。     

浅析数据仓库及数据挖掘技术在ERP中的应用

数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。现代企业的发展离不开信息技术的融合运用,本文主要论述数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用。     

数据挖掘技术在电力营销系统中的应用及发展

数据挖掘技术是一门新技术,在电力营销系统中所充当的角色是挖掘大量有价值的数据,将其应用在电力营销系统中,可以揭示出数据背后所隐藏的信息。本文就是对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行详细的分析。     

基于数据挖掘的企业精确营销应用

随着市场竞争的日益激烈,企业的利润空间不断变小,越来越多的企业开始注重精确营销以降低营销成本,提高营销效率和市场竞争力。本文从阐述精确营销的理念及内涵出发,总结、分析常用的数据挖掘技术,探讨如何基于数据挖掘技术构建精确营销系统,最后通过具体实例分析了数据挖掘技术在精确营销中的应用。     

营销数据挖掘对企业营销的重要性研究

随着国内外市场日益发展,在企业之间竞争越来越激烈的情况下,企业对营销数据挖掘很大程度上关系这企业营销策略的制定,关系到一个企业发展的根本利益。然而,当前还有有许多企业没有认识到营销数据对于企业营销的重要性,没有充分挖掘数据并利用数据做出相应的营销策略,形成了企业营销状况不好的问题。文章从企业营销数据的挖掘过程入手,对营销数据在企业营销中的应用进行了分析,提出了几点关于营销数据挖掘对企业营销的重要性。同时,笔者也希望通过此次研究,让企业人事到营销数据挖掘的重要,也让企业将数据挖掘技术应用到企业营销中,更好的促进企业的发展,加快我国市场经济的发展。     

基于数据挖掘的农业物流地理信息系统的构建

采用VC MapX构建基于数据挖掘的ALGIS,阐述了ALGIS构建过程中地图坐标系的定义、地图对象的操纵、地图数据的加载等基本过程,并对基于数据挖掘的ALGIS框架结构进行分析。论述了该系统作为数据挖掘的思想、方法与传统GIS的有机结合的基本特点,分析了数据挖掘与现有GIS数据分析的区别和联系。考虑到农业物流分布地域广、品种多等特点,对基于数据挖掘的ALGIS实现关键技术进行分析,在确定主题域的同时对维度和数据立方体进行创建。系统研究开发目的在于应用数据挖掘技术和可视化的农业物流地理空间信息,为决策管理者提供可视化的、可靠的决策支持服务。     

数据挖掘技术在物流供应链合作伙伴选择中的应用

通过数据挖掘技术对物流供应链中轴心企业对合作伙伴的选择和价值评定问题进行研究。首先构建物流供应链中合作伙伴选择的模型,进而对数据挖掘的分类和群算法进行概述,对数据挖掘技术在物流供应链中合作伙伴选择的步骤和流程进行探讨,最后进行案例分析,为汽车生产制造物流供应链中轴心企业对合作伙伴的选择进行数据挖掘,并且给出了具体的数据挖掘步骤和算法流程。     

工程造价管理信息系统CCMIS的开发

如何利用计算机对工程项目实施情况和相关信息进行综合管理，有效利用造价历史数据辅助决策，已成为计算机造价技术开发应用面临的新课题。在信息技术领域．工程造价管理信息系统CCMlS为解决上述问题提供了思路。它基于功能强大的Excel电子表格软件，采用数据仓库(DW)构建存储和组织数据的基础，支持联机分析处理(O-LAP)、数据挖掘(DM)等尖端技术     

数据挖掘技术在CRM中的应用

如今由于知识经济环境和电子商务经济模式下的竞争日益激烈,客户关系管理(CRM)逐渐受到企业的重视,而数据挖掘技术对客户关系管理能否满足现代企业的需求起到了决定性的因素.本文主要叙述数据挖掘技术在CRM中的应用,首先介绍了数据挖掘与CRM的相关内容,并讲解了基于数据挖掘技术在CRM中的过程及应用,从而为我国该领域的研究提供一些想法.     

数据挖掘中的聚类技术在学生成绩分析中的应用

本文针对在大类招生背景下北京科技大学经济管理学院2005级学生的考试成绩，应用数据挖掘技术分析分专业前学生成绩与专业及分专业后课程学习之间可能存在的潜在的联系。首先进行数据预处理以保证数据挖掘结果的质量和提高数据挖掘的效率；然后根据分专业前的课程成绩对学生进行聚类，并分析各类的成绩特征；最后以信息管理与信息系统专业为例，分析各类学生在分专业后的优势课程和较弱课程。