基于协同过滤和关联分析的图书推荐系统

高校图书馆系统与商业系统相比,普遍存在用户信息少、项目评分严重缺失的问题,极大地影响了个性化推荐的准确率。构建某高校近200名学生图书借阅记录作为算例,利用多维属性间关联规则数据挖掘技术,采用协同过滤算法、关联算法对不同用户群体图书借阅数据进行分析,探索具有针对性的图书推荐服务策略,提升图书馆服务能力。     

高校教学科研信息的数据挖掘

随着信息技术在高校教学科研领域的广泛应用，多数高校均建立起了教学科研信息管理系统，逐步聚集了容量相当庞大的数据资源，如何从如此海量的数据中提取出有价值的实用性信息为教学科研服务，成为了高校信息化管理必须重点解决的问题。而数据挖掘技术具备强大的数据处理功能，能够在大型数据库中挖掘出高层次的信息，将该技术应用于高校的数据信息管理中，对于提高高校教学科研信息管理水平有着重要意义。基于此点，本文对高校教学科研信息的数据挖掘应用进行浅谈。     

基于数据挖掘的零售业客户关系管理

随着信息化的推进,企业数据急速膨胀。运用数据挖掘技术提取数据背后隐藏的信息,使之为企业决策服务。本文分析了零售企业经营观念的转变,阐述了客户关系管理的内涵及特征,介绍了数据挖掘的本质、算法,探讨了数据挖掘技术在零售业客户关系管理中的应用。     

基于数据挖掘技术的智慧校园构建研究

本文针对高校数据信息特点,基于数据挖掘技术构建了智慧校园的建设模型,确立了高校综合智能决策分析模型中的各级目标,提出了高校综合智能决策分析系统的体系结构。结合大学生网络行为分析来验证和确认平台模型的设计,探索了高校综合智能分析决策系统在高校中的应用,即为高校管理提供决策支持,推进高校教学、科研、管理、生活及服务的智慧化,对实现教育信息化、管理规范化和决策科学化具有重要意义。     

基于数据挖掘的电子商务网站个性化营销实现研究

数据挖掘技术让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识。对于电子商务企业,丰富的数据源,自动收集的可靠数据使它很容易满足数据挖掘所必需要因素。论文从数据挖掘模式类型等内容出发,研究了电子商务企业怎样进行数据挖掘工具选择,分析本公司业务数据库中的数据,为个性化网络营销的实现服务。     

数据挖掘技术在高校实验室信息管理中的应用研究

本文研究了数据挖掘枝术在高校实验室信息管理中的应用,通过对高校实验室信息管理系统数据的数据挖掘,迅速萃取有用信息,以指导和辅助实验室管理.     

客户关系管理与数据挖掘

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)就是企业利用信息技术,通过对客户的跟踪、管理和服务,从而吸引客户、保留客户、发展客户的一种手段和方法。数据仓库和数据挖掘(Data Mining,DM)使企业获得顾客深层次信息成为了可能。数据挖掘对数据仓库中的数据进行加工和处理,提炼出信息和知识,为企业提供决策的依据。数据挖掘是客户关系管理的基础技术。     

论高校图书管理数字化挑战

数字化信息技术已进入图书馆。高校图书管理数字化存在象牙塔与学习平台,数字馆藏与著作权保护,传统阅读与网络快餐,信息服务与信息能力等四个方面的挑战。     

数据挖掘技术在烟草销售行业中应用探析

随着计算机信息技术的发展,信息共享使得人们能得到越来越多的数据,与此同时也出现了分析这些海量数据的一门技术———数据挖掘技术。基于数据挖掘的烟草销售行业可以将抽象的管理和服务理念数字化、直观化,从而发掘潜在的有价值的信息,帮助企业寻找新客户和新商机,制定更符合烟草销售市场的经营策略,提高企业竞争力。     

基于数据挖掘技术的公司财务管理策略分析

如何提高管理的专业性和安全性,现已经成为了当代公司重点关注的问题,越来越多的公司选择在财务管理中应用数据挖掘技术,以此来满足日渐增多的财务管理要求。为此,首先阐述了数据挖掘的定义及方法,其次从财务信息利用率、财务管理工作效率、公司财务数据挖掘要求等方面分析了数据挖掘技术在公司财务管理中的应用价值,最后从大数据云处理平台、财务风险控制体系、公司盈利能力、公司发展方向、财务数据安全、数据挖掘技术功能、筹资投资及资产管理等方面总结了基于数据挖掘技术的公司财务管理策略,以期为数据挖掘技术在公司财务管理中的应用提供参考。     

大数据背景下高校信息化服务研究

针对大数据应用、数据源、服务用户三个方面进行分析,介绍了高校大数据建设现状,将大数据技术融入高校的教学管理、学生管理、师资队伍建设与管理中,提升高校信息化服务能力。并提出大数据在高校信息化服务中亟待解决的问题。     

大数据背景下数据挖掘应用于管理会计的相关研究

在复杂多变的商业环境以及信息瞬息万变的当下,如何提高企业的决策能力、如何挖掘和利用各种信息提高战略管理会计决策相关性,是值得研究的课题。数据挖掘技术在处理大量的、复杂的、结构化或非结构化的、财务或非财务的数据方面具有独特的优势。因此,本文将数据挖掘技术应用于战略管理会计,对战略管理会计的一些问题进行探讨。     

数据挖掘技术在高校干部管理中的应用研究

干部是高等学校主要决策执行者,同时又是管理者和组织者,在高校发展过程中发挥着重要作用。而数据挖掘技术是一门跨领域和学科的课题,改变了我们对数据的固有看法,通过数据挖掘发现知识从而产生决策行为支持。数据挖掘技术的日趋成熟,正好为我们解决高校干部的管理问题提供了新的思路和方法。高校干部管理工作引入数据挖掘技术可促进高校干部管理的量化,为高校领导干部任用、培养和监督提供一种新的技术手段。     

基于云挖掘的物流信息智能分析应用平台研究北大核心CSSCI

物流信息日益大数据化,急需实现物流信息分析的智能化。云挖掘是由云计算技术支撑的并行数据挖掘,是实现物流信息智能分析的有效方法。基于云挖掘的物流信息智能分析应用平台具有超强的海量数据处理能力,有很强的可扩展性;用户无需自己开发应用软件,允许用户任意提交服务请求,能够有效处理和利用分布在各节点之间的数据和计算设备,可为不具备数据挖掘相关知识的用户提供"一站式服务",使用户低成本地利用该平台。     

浅析高校图书馆信息化建设

随着我国信息化的发展,高校图书馆也在逐步进行信息化建设,高校图书馆的信息化建设既是时代的要求,也是高校图书馆自身发展的要求。根据高校图书馆技术、信息检索和资料查询服务的需要,构建高校图书馆网络信息服务,成为现代信息技术与高校图书资源结合的新课题。     

关于数据挖掘在高校管理信息系统中的应用研究的探讨

高效管理信息系统利用计算机技术、网络技术和通讯技术等手段，可以将学生的信息进行收集与管理，但是由于学生数量过多，学生的相关信息也很多，高校管理系统在处理庞大数据信息时，难免会出现错误，加之，现今大多数高效管理信息系统没有分析决策的功能，相关研究人员便提出了数据挖掘技术在高效管理信息系统中的应用。     

浅谈数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

为了更好地对企业的营销管理进行量化分析,许多企业开始引进数据挖掘技术为企业的营销管理提供精准的信息支持。本文就是基于这样的一种发展趋势,结合数据挖掘技术特点与营销数据的特征,分析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用。     

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。     

数据挖掘背景下的高校人力资源管理

随着技术的进步，许多高校都建立了人事信息管理系统且积累了大量的完整数据。传统方式下，这些数据的主要用于提供各类统计报表和信息查询，对其所隐藏的再生价值没有挖掘利用。本文对数据挖掘技术进行了概述，并对其在高校人力资源管理的三个方面：人才划分、预防人才流失、绩效考核的应用进行了分析。     

数据挖掘技术在管理会计中的应用分析

数据挖掘作为信息化环境中发展的新技术,是从大量的数据中发现和提取有效信息和知识的过程,对于信息的深入加工和科学利用方面具有强大的功能。管理会计在随着时代的发展过程中,不仅需要理论的发展推动,还需要管理技术和方法的不断创新。将数据挖掘技术运用到管理会计中,将有效提高企业的市场竞争力。文章将通过介绍数据挖掘技术的主要应用方法,指出在管理会计中数据挖掘技术的重要意义,分析和探讨数据挖掘技术如何在管理会计领域中进行应用。