基于数据挖掘粗糙集技术的电信运营商客户价值评价

电信行业竞争激烈，国内电信运营商对有效的客户价值评价体系需求极为紧迫。文章结合电信行业实际，通过研究数据挖掘粗糙集技术，提出了电信运营商客户价值评价系统，以提高我国电信运营商的客户关系管理水平，增强竞争力。     

基于数据仓库的数据挖掘在证券行业的解决方案

本文从数据挖掘技术谈起，结合证券行业的特点和实际应用，提出并分析证券行业需求，并针对“客户”这个主题，给出了证券行业数据仓库解决方案，提出了数据挖掘在证券行业中的应用。     

浅谈决策支持系统在电信行业中的应用

目前利用数据仓库和数据挖掘技术进行的企业经营决策分析,已广泛应用于电信行业。文章以此为研究背景,展开了对国际去话路由策略支持系统的相关研究。     

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。     

物流业务BI流程优化与系统设计——以WK物流公司为例

1引言 越来越多企业的商务智能（Business Intelligen,BI）实现了数据挖掘功能,并逐步完善了信息管理系统。然而,这些企业集中在银行、保险、电信等行业。由于物流行业在我国的整合度不高,中小物流企业较多,所以BI并未在物流行业广泛应用。     

数据挖掘分类技术在电信网络风险预警中的应用

决策树和人工神经网络是数据挖掘分类任务中两项重要技术,各具特点,对不同的数据类型应采用不同的算法进行相应的研究应用。为了深入地说明各自的特点,根据决策树C5.0算法以及人工神经网络的BP网络模型的原理,按照数据挖掘的标准过程,应用SPSS Clementine作为工具对电信网络风险进行了预警,并对结果进行了比较研究,验证了两种数据挖掘分类技术的一些性能差异。本文分析了数据挖掘技术中常用的决策树和神经网络两种算法,为以后对电信网络风险预警提供了一种研究角度和方法。     

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。     

数据挖掘技术在物流信息系统中的应用

伴随着信息时代的数据量剧增的显著特征，深化物流信息管理的最有效的方法是在其中引进数据挖掘技术。文中介绍了数据挖掘技术用于物流管理的优势．分析了数据挖掘过程及关键技术。最后，在论述数据挖掘技术在物流管理中的应用的基础上。指出数据挖掘技术将为企业物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

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。     

数据挖掘在零售业CRM中的应用研究

本文分析了客户关系管理在零售业的应用，介绍了数据挖掘技术，探讨了数据挖掘在零售业CRM中的应用．     

基于粗糙集和神经网络的数据挖掘应用

本论文就是根据电信行业需求,针对电信企业拥有大量详实而且丰富的数据,但是可用有效数据提取困难这一问题。首先利用粗糙集理论中的差别矩阵方法对电信客户数据进行属性约简,之后采用BP(Back Propagation)神经网络建立基于粗糙集和神经网络的数据挖掘模型,实现对电信业务系统的客户数据信息进行有效分析和高效提取,并通过matlab实现了仿真模拟。所建立的模型,减少神经网络的输入层个数、简化了运算次数、缩短了训练时间并提高数据预测的准确度。     

数据挖掘技术在商业领域中的应用

文章在给出数据挖掘概念的基础上，指出数据挖掘的三个主要阶段，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应用。     

基于数据挖掘的电信行业分析型CRM系统研究

先进的CRM管理理念需要适当的信息技术作为支撑才能得以落实。本文旨在利用数据挖掘等技术构建面向电信企业的分析型CRM系统，并力求使分类与预测等功能准确、灵活、实用，从电信企业业务数据中挖掘有意义的决策支持信息，使企业获得更大的收益。     

数据挖掘在计算机辅助审计中的应用

概括了数据挖掘的功能和方法,探讨了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用,介绍了数据挖掘软件工具,并给出了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用步骤。     

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。     

基于数据挖掘的预测决策模型应用与研究

数据挖掘是一门新兴的数据处理技术，是当前热门的一个研究领域。本文简要介绍了数据挖掘的概念，论述了基于数据挖掘的预测决策模型建立、实施和效果评估，最后对基于数据挖掘的预测决策模型在电力营销系统中的应用作了实证。     

神经网络技术在电信服务领域的应用

本文针对电信数据仓库和数据挖掘技术进行研究,重点应用聚类分析和神经网络算法,通过对异常点的查找,从电信数据中挖掘出特殊用户群,为提供更好的电信服务奠定基础。     

智能决策支持系统及其应用研究

本文分析了数据挖掘的原理和技术,提出了以数据挖掘为基础的智能决策支持系统的框架,以及决策支持系统在证券行业的应用。     

数据挖掘技术在证券业中的应用

证券业对海量交易数据的管理以及对这些数据的深入分析处理需要先进的数据存储和管理技术,数据挖掘在证券业的应用具有广阔前景。本文首先阐述了数据仓库及数据挖掘的基本思想,在此基础上着重探讨了数据挖掘技术在证券行业的实际应用。     

数据库技术在立体仓库货物表示中的应用

在介绍数据库技术的基础上，深入讨论了货物的数据处理技术，尤其是数据挖掘技术在立体仓库中的应用。