数据挖掘：引领现代的银行发展

随着数据库技术的不断发展，数据量的不断增长对数据的存储、管理和分析提出了更高的要求，急需新一代的技术，能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息，于是数据挖掘技术应运而生。数据挖掘（Data Mining）是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，     

知识管理与企业的竞争战略

一、正确把握知识管理 从企业的角度来看,知识是企业不可或缺的一种资源,在企业发展中扮演着越来越重要的角色。知识来源于实践,来源于人们对企业内外经营环境的了解以及在长期经营活动中积累起来的经验。知识又是大量数据和信息的提炼和结晶。这些知识对于企业运营和竞争无疑起着重要的作用。然而,许多企业中可能有大量的数据,也有不少信息,可是却没有系统的知识。有些企业有不少知识工作者,但是他们的知识仍然是片断的、零     

浅议数据挖掘技术与财务分析

目前企业普遍面临数据爆炸、知识匮乏的困境.企业在进行财务分析时如何在海量的资源中挖掘出有用的信息,为管理和决策服务,是企业迫切需要解决的问题.文章主要研究了数据挖掘技术在财务分析中的应用问题,介绍了数据挖掘的基本原理,并对数据挖掘在财务分析的应用以及应用存在的困难进行了探讨.     

浅谈数据挖掘与知识发现

文章从四个方面的信息阐述了数据挖掘与知识发现:数据挖掘与知识发现发展状况和信息(网站)、数据挖掘与知识发现的基本概念、数据挖掘与知识发现解决问题的关键、数据挖掘与知识发现的技术、方法。     

数据挖掘在银行业中的应用

银行为人们提供了越来越多的人性化服务,因而银行的数据也在迅速膨胀,这些数据背后隐藏了大量有价值的信息,银行要在金融领域里的竞争中处于不败之地必须利用这些信息。数据挖掘正是从海量数据中提取有用信息的一种有效工具,它必将在银行业中有着广泛的应用。     

数据挖掘在入侵检测中的运用

数据挖掘是一种通用的数据处理技术，它从大量的数据中提取人们感兴趣的内容的过程。将数据挖掘技术应用到网络安全当中，建立网络入侵检测系统，是数据挖掘技术应用的一个新领域。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测中运用的必要性、必然性和可行性。     

论数据挖掘技术在人才评定管理中的运用

以现代人力资源管理中的人才评定管理为目标,运用数据挖掘技术＂智能的＂和＂自动的＂对人才评定管理进行定量的分析,使得大量的数据信息得以有效的利用。以此,发现有价值的知识,指导实际工作,提升人力资源管理的效率。     

论信息构建与用户信息需求的满足

信息构建(information Architecture ,IA) 是对大量处于复杂状态但又相互影响和作用的数据或信息进行收集、组织、整理、表达和提供，从中抽取本质模式，将信息由纷繁复杂转变为简单明了，变不可理解为可以理解，从而帮助人们理解信息、找到知识的路径。     

关于新疆企业景气的数据挖掘分析

企业景气调查已经成为监测宏观经济发展趋势和企业生产经营状况的重要手段之一，对企业景气数据的有效分析将对宏观经济运行的整体判断和预测未来经济发展提供有效的支持。在大量的数据面前，如何利用数据挖掘技术对企业景气数据进行整理、初步分析是当前新疆企业景气研究的一个新方向。本文利用数据挖掘的关联规则方法验证企业景气数据的有效性，并用K—L方法分析了新疆企业景气的波动情况，给出了与新疆GDP发展的同步性指标，利用回归模型建立了基于同步性指标的新疆GDP发展速度与景气关系模型。     

数据挖掘在国内银行业应用领域的技术探究

大数据时代,随着信息科技的成熟,银行业积累了海量的数据。数据挖掘技术作为知识发现的工具,利用聚类、分类、关联规则、时间序列的方法,可以挖掘出银行业数据中有价值的信息,帮助商业银行更好地开展精准营销、风险管理、产品优化、行情分析等工作,进而提升核心竞争力。文章首先分析数据挖掘技术在银行业中的应用领域;然后根据应用情况多角度探讨数据挖掘技术;最后总结银行业数据挖掘技术的优势与挑战,并提出发展策略,为商业银行更好地利用数据挖掘技术服务自身发展提供参考。     

数据挖掘在营销领域中的运用

数据挖掘技术是当前一种基于大量数据的研究方法.它在各个领域得到了广泛运用,收到了很好的成效.如何将这一技术运用到营销领域为企业创造更多的经济效益,这已成为营销领域的重要研究课题.本文在阐述数据挖掘基本原理的基础上,提出了营销领域采用该技术的可行性和必要性,并进一步提出了营销领域数据挖掘的操作流程.     

前沿新知

数据挖掘 1、什么是数据挖掘？ 数据挖掘（Data Mining）是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法,如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术,从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。     

Excel2010在数据挖掘方面的功能及应用

Excel强大的制表功能，给我们的工作带来了方便，同时Excel2010在数据挖掘中应用，不仅能够创建、测试和管理数据挖掘结构和模型，同时其也能够轻松地从数据中提取有意义的信息。下面本研究首先分析了Excel2010在数据挖掘方面的功能，然后详细分析了Excel2010在数据挖掘方面的应用，以供参考。     

数据仓库在船舶质量控制中的特点

面对船舶建造技术的不断革新,在企业推进了信息化后,从大量的建造数据中抽取有用的数据进行挖掘已经成为一项重要技术。从企业的建模信息中发现有价值的知识已成为船舶质量控制的关键,在此环境下,应用数据仓库来管理数据就变得非常重要,尤其是对船舶质量方面的整个数据流程的梳理。文章介绍了建立基于数据仓库的质量信息系统的特点。     

外贸企业电子商务网站建设的关键问题

建立智能自动响应电子邮件系统。该系统能自动查询客户邮件内容,受理客户反馈信息,并根据客户需求自动启动一个最合理、最优化的响应,尽快使客户得到满意的回复。建立智能营销系统。该系统可以帮助客户迅速找到满足其需求的产品或服务,对客户信息和产品销售信息建档,利用数据挖掘技术在大量数据中提取隐藏的合理有效的信息资源,帮助企业管理人员和市场营销人员发现潜在客户资源和产品信息,识别客户潜在需求,预测客户对促销活动的反应,进行较为准确的市场分析。建立在线交谈系统。     

数据挖掘在企业技术创新中的应用

通过深入分析数据挖掘、知识管理与技术创新的概念和关系,提出一个通过数据挖掘和知识管理来提高技术创新的理论模型,并以客户关系管理为例简单说明如何通过数据挖掘和知识管理来提高技术创新能力,进而提升企业的核心竞争力。     

借助商务智能提升经营分析能力

作为协助企业完成信息到知识再到利润转化的利器,指引企业走出数据迷雾的明灯,商务智能已经得到了越来越多的关注。商务智能依靠日渐成熟的数据仓库技术以及数据挖掘等IT技术,有效地整合企业的业务流程,充分地结合先进的效绩评价管理方法,从而达到监控业务活动,支持决策的目的。     

电子商务网络营销中数据挖掘技术分析

本文主要介绍了在电子商务网络营销中常见的数据挖掘的方法和技术,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,得出有价值的知识和规则,指导企业决策.     

公共管理中的数据挖掘技术应用之研究

随着信息化发展进程的加快,数据挖掘技术开始逐步广泛应用于公共管理的诸多领域,尤其是为实现政府的信息化管理提供了重要的技术支持。它是一种可以从一些零散与模糊的数据中提取有价值的信息资源的重要工具,在公共管理中为满足不同的决策需要具有重要的意义。本文简要介绍了数据挖掘技术的基本情况,着重分析和阐述了数据挖掘技术在公共管理领域中的具体应用。     

数据挖掘模型在股市预测中的应用综述

股市数据具有大数据特征、应用数据挖掘模型从海量的股市数据发现其潜在规律,预测未来发展趋势,对于降低投资者投资风险及辅助股市管理者做出有效决策具有重要意义。文章介绍几种当今比较流行的数据挖掘模型及其在股市中的应用。