数据挖掘技术在CRM中的应用

本文阐述了CRM的内涵和外延及数据挖掘技术常用的算法和分析方法，并在此基础上重点分析了数据挖掘技术在CRM中的功能和应用。     

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.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧和消费者需求已呈现个性化、多样化趋势,在这种市场环境中企业如何满足消费者、保留客户显得至关重要.目前企业所采用的客户关系管理系统对解决这些问题发挥了一定的作用;但当前的客户关系管理多偏重于商业活动的自动化,没能真正有效地发掘数据库中隐藏的信息.而数据挖掘技术却能很好的进行数据的分析、处理,发现客户信息.数据挖掘技术使客户关系管理系统成为管理者真正的决策分析工具.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧和消费者需求已呈现个性化、多样化趋势,在这种市场环境中企业如何满足消费者、保留客户显得至关重要。目前企业所采用的客户关系管理系统对解决这些问题发挥了一定的作用;但当前的客户关系管理多偏重于商业活动的自动化,没能真正有效地发掘数据库中隐藏的信息。而数据挖掘技术却能很好的进行数据的分析、处理,发现客户信息。数据挖掘技术使客户关系管理系统成为管理者真正的决策分析工具。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理中的应用可以帮助企业在海量的客户数据中发现有价值的知识和模式，成为满足企业需求，为企业提供有效商业决策支持的技术保障。本文将对客户关系管理、数据挖掘技术，以及基于客户生命周期，数·据挖掘在客户关系管理中的应用分别加以介绍和分析。     

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。     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

首先介绍当今消费者的购物和消费心理,从而指出在零售业中的CRM应将重点放在哪些方面,最后介绍了DM在零售业中的CRM中的运用,就如何获取客户、客户保持及客户忠诚度方面与DM结合进行了阐述。     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

首先介绍当今消费者的购物和消费心理,从而指出在零售业中的CRM应将重点放在哪些方面,最后介绍了DM在零售业中的CRM中的运用,就如何获取客户、客户保持及客户忠诚度方面与DM结合进行了阐述.     

数据挖掘在证券经纪人管理系统中的应用

证券市场的持续低迷对证券公司的经营策略提出了新的要求,客户关系管理理念也随之流行。文章首先从应用角度出发介绍了数据挖掘技术的基本概念,以及证券行业对客户关系管理方面的需求。然后用实例说明了数据挖掘技术在证券经纪人管理系统中的实际应用。     

客户关系管理中的数据挖掘技术的应用探讨

伴随着企业日常运作和客户交流,企业逐渐积累了大量的、复杂的销售数据和客户数据。如何够有效利用这些数据,是当前许多企业所最为关注的焦点。我们将数据挖掘技术引入到客户关系管理中,利用数据挖掘技术对企业销售数据和客户数据进行深入挖掘,找出客户的潜在需求模式和消费模式,并以此指导企业生产运作,提高企业的市场竞争力和客户满意度。     

数据挖掘的商务应用前景

数据挖掘已经成为许多商业领域的一个热门话题。数据挖掘已经成为许多企业在国际市场上赢 得竞争优势的重要的竞争工具之一。国内外早期的研究集中在算法的研究上。其实很多时候技术不是主要 的问题。如何实现从技术到商业的应用才是困扰业界的主要难题。本文试图在这方面有所贡献。本文试图 分别从实践和理论两个角度来阐释数据挖掘的现实的实用性和战略的重要性。本文以一个零售行业的数据 挖掘案例探讨了数据挖掘的商务应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行 性,并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求;最后根据实践经验讨论了数据挖掘在几个典型 行业的应用,希望能拓展我们对数据挖掘的理论和实践的认识。     

面向CRM的数据挖掘应用

近几年来，信息在企业发展中的关键地位得到了越来越多的关注，赢家往往是那些能成功收集、分析、理解信息并根据信息决策的企业，而新型电子商务的关键是它与消费者之间的关系。本文研究了数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）中的运用，讨论了企业如何理清和客户之间的关系。     

浅谈Web数据挖掘技术在网络教育中的应用

本文主要介绍Web数据挖掘技术的相关知识及应用,并重点对Web数据挖掘技术与网络教育中主要对象即学生、教师、学校三者之间的相关挖掘应用进行了一些分析和探讨,对提升高校的网络教育管理与决策水平,营造一个现代化的、数字化学习环境,充分发挥Web数据挖掘在网络教育中的作用。     

数据挖掘——CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步,越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点,比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是,在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决,最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据,我们该如何去利用?正是为了满足这种要求,从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起,论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性,着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。     

移动学习与数据挖掘技术的关联及应用研究

随着网络技术与通信技术的迅速发展,移动学习呈现出强大的发展势头。本文提出利用数据挖掘技术对移动学习网站客观数据进行分析研究,对移动学习及数据挖掘技术研究者具有一定的启发意义和参考价值。     

基于流数据挖掘的网络流量异常检测及分析研究

网络流量异常检测及分析是网络及安全管理领域的重要研究内容。本文探讨了网络流量异常的种类、网络流量异常检测的方法,分析了基于传统检测方法在网络流量异常检测应用中存在的问题。并重点对基于流数据模型的网络流量异常检测进行了研究,综述了已有流数据挖掘研究方法在网络流量异常检测中的研究进展。最后,本文对现有研究工作存在的问题及未来的研究方向进行了探讨。     

基于网络数据挖掘的信息安全监控体系

网络在国民生产和生活中的逐步渗透对信息安全提出了严峻的挑战,应对此挑战的方法也只能通过对网络信息资源的监控来实现。本文将数据挖掘技术应用于网络信息安全监控,设计出一套基于网络数据挖掘的信息安全监控体系的概念模型。该体系通过多种方法对海量的网络数据进行收集,经过预处理后形成信息安全数据仓库,在此基础上进行数据挖掘,最终生成信息安全监控对象的特征信息和监控对象之间的关联信息,以达到对信息进行安全监控的目的。     

浅析数据挖掘在就业管理信息系统中的应用

高校扩招带来大学生数量大幅度增加,学生管理信息系统数据海量扩充,为了有效地利用和开发这庞大的数据信息库,提取潜在有用的信息和知识,笔者运用数据挖掘技术针对一家用人单位录用学生的数据信息展开分析,采用关联规则挖掘算法,寻找大量数据中项集之间的关联,得出关联规则,帮助学校有针对性地开展学生就业指导工作,为决策者提供理论依据。     

思维导向的数据挖掘方法

思维导向数据挖掘的对象是管理过程中的历史决策数据。思维导向数据挖掘所依赖的拓扑结构是心智概念图。思维导向数据挖掘分为两个阶段：计算关联主题簇群和计算最频繁思维路径。本文在心智图和概念图的基础上构造了心智概念图，并根据心智概念图提出了思维导向数据挖掘的算法。