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。     

试析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

数据挖掘是在海量数据中找出有价值的知识的分析方法。在企业营销管理中采用数据挖掘是现阶段的必然要求,它有利于企业提高营销效率,降低营销成本,提高竞争优势。通过了解数据挖掘的基本概念、树立正确认识,以及分析数据挖掘和营销管理的关系,从而掌握数据挖掘在市场营销中的应用。     

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。     

基于EAI平台数据挖掘的电子商务定价研究

EAI适应互联网的应用,支持跨平台的多信息系统模块的协同应用,与供应商、客户信息系统、电子商务平台有广泛的数据、业务逻辑的接口,是现代企业尤其是规模制造企业的转型升级必不可少的利器。利用数据挖掘技术,对EAI平台积累的大量的历史数据和信息进行挖掘与分析,可以发现有价值的商业信息。本文对数据挖掘技术进行了进入研究,从电子商务实际运营角度,提出并构建了基于数据挖掘的电子商务定价模型。     

一种面向商业智能的数据挖掘体系结构的应用研究

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。本文分析并指出了通用数据挖掘体系结构的特点和不足,应用并行处理技术和数据挖掘结果存储两方面对现有数据挖掘体系结构进行改进。提出了面向商业智能应用的带有模式存储的并行数据挖掘体系结构,并对其特点进行了分析,分析表明所提出的并行数据挖掘体系结构对于商业智能的应用具有可行性。     

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。     

基于粗集的数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务是现代商业的主流趋势,基于数据挖掘技术可以充分利用企业的信息数据,从海量数据中挖掘出对企业有用的信息。文中主要介绍了基于粗糙集的数据挖掘过程:数据预处理、约简和规则提取。     

数据挖掘技术在制药企业CRM中的应用

随着国内制药行业的竞争越来越激烈,制药企业需要进一步利用历史数据对产品种类和客户进行分析。这里从制药企业所面临的经营性问题入手,将数据挖掘技术应用到制药企业的客户管理系统中,对企业的客户数据进行了分析,提供了一个自动进行客户信用度评估的平台。实验结果表明,通过数据挖掘技术的应用,可以有效地实现系统自动定义客户类别和信用级别,辅助企业进行经营决策。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)主要就是能够改善客户和企业关系的一种新型管理制度。在CRM中应用数据挖掘技术,能够有效改善和提高客户管理关系,以便于可以给企业带来更大的效益和利润,本文主要分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着计算机及互联网应用越发普及,电子商务逐渐成为了人们交易活动的新型方式.数据挖掘技术属于一种先进的信息处理技术,可以从海量的数据信息中发现规律,对客户在Web上所进行的浏览行为进行分析,从而让企业更加了解客户需求,开展针对性的电子商务活动,实现客户与企业双赢.从概述数据挖掘技术,分析电子商务数据挖掘数据源,探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用.     

将数据挖掘技术应用在客户关系管理中

在客户关系管理中,企业将面临大量的来自于客户和市场的数据和信息,这些数据是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的,但同时又是非常有用的。数据挖掘技术可以将这些数据有效的分析、整理,从而给数据使用者提供有效、及时的信息。本文就数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用做了粗浅的探讨。     

基于数据挖掘技术的企业信息化建设

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,数据挖掘被引入到企业信息化研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术特点入手,分析了数据挖掘在企业信息化中的应用。     

基于数据挖掘的物流成本管理模型研究

降低成本是增强第三方物流企业竞争力的重要途径。本文采用数据挖掘技术建立物流成本管理模型,分析物流成本数据中隐含的有用信息。该模型首先引入聚类分析方法将物流成本依据自身特征分成若干簇。再引入关联规则分析方法挖掘物流成本数据之间的关联规则,形成物流成本管理决策知识库。通过挖掘物流成本数据中隐含的关键信息,可以有效管理物流成本。     

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用

随着信息技术中的数据挖掘技术的不断成熟与发展,金融企业利率市场化进程的快速推进,企业面临着巨大的互联网金融的冲击和挑战。如何能更好的运用数据挖掘技术,使金融企业摆脱困境,走出低谷具有十分重要的应用价值和现实意义。特别是,在现阶段金融企业不断开放,很多企业都大力提倡和发展以客户为中心的客户关系管理体系。在管理和发展的过程中,势必会产生大量的数据,如何结合数据挖掘技术有效的协调和处理客户数据,挖掘潜在的、有用的数据信息,以此来解决客户关系管理中所遇到的问题,为企业的发展提供有效的决策依据和手段,帮助金融企业高效率的维护企业信息的同时,带来更多的经济效益。本文从数据挖掘与客户关系管理两者的关系出发,深入浅出的分析银行金融企业在客户关系管理应用数据挖掘存在的诸多问题,针对问题如何运用数据挖掘技术在银行金融企业扭转被动局面,提出应用方法和解决措施。从而提高客户关系管理体系的构建,为企业实现利润最大化。     

论利用数据挖掘技术提升商务解析能力

通过数据挖掘技术和商务解析方法之间的关系入手,说明二者之间的隶属关系。介绍数据挖掘技术的数据准备、寻找模式、数据解释和建模和依据结果制定计划的运作步骤,并指出各步骤的关键事项。讨论了数据挖掘和文本挖掘技术在商务解析中的作用和应用现状和进一步发展商务解析能力的促进因素,更多的了解商务解析能力在企业中应用的潜力和限制。说明了商务解析在企业实际制定计划和决策时的关键作用,利用商务解析能力能够提升企业的业绩和竞争能力。     

数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

数据挖掘是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分,它有助于企业在竞争激烈的市场环境中,快速有效地挖掘出对管理和决策有效的信息与知识,提高企业知识管理的效率。明确数据、信息、知识和知识管理的关系,大力运用数据挖掘技术进行企业知识管理,可提升企业核心竞争力,加速企业的科学创新与发展。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文介绍了数据挖掘在顾客关系管理中的应用。利用数据挖掘技术所获取的知识,应用到顾客关系管理中,不仅可以给顾客提供快速且高质的服务、提高顾客的满意度,同时也可以提升企业的竞争优势,为企业盈取丰厚的利润。     

数据挖掘及其在人员优化配备中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。数据挖掘分为确定业务对象、数据准备、数据转换三步。在应用中具体实施步骤为数据整理、模型搜索、结果分析。     

数据挖掘及其在企业管理中的应用

企业在管理过程中产生了大量的数据,这些数据的背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知识。聚类、关联规则、序列模式、统计分析、特征规则等数据挖掘方法能从这些海量数据中发现有用的知识,使数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服务。目前数据挖掘已被广泛应用于银行、电信等行业,用来对客户数据进行正确的分析,挖掘消费模式,预测客户未来的行为,针对客户的需求提供个性化的服务。     

基于CRM的数据挖掘应用研究

"海量信息"、"信息爆炸"等已成为时代的显著特征.面对如此"海量信息",现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律.在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程.借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律.实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景.