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。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在企业客户关系管理(CRM)中的应用

从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的,但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘的过程。利用数据挖掘技术实施企业CRM系统已经成为当今企业管理中的重点,本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中应用的必要性及所起到的作用,进而提出在客户关系管理系统运行过程中,实施数据挖掘时的具体步骤和挖掘结果的表现形式。     

知识管理系统在企业信息化管理中的构建

随着全球经济的信息化,知识经济时代的到来,企业的生产、经营逐步面向了信息化管理。同时,企业为赶上知识经济的浪潮,在信息化管理过程中通过应用知识管理来进一步提高企业核心竞争力。本文结合企业信息化现状与知识管理理论,通过阐述在企业信息化管理过程中的知识管理后,构建基于信息化的企业知识管理系统(KMS)。     

数据挖掘技术在企业经营中的应用研究

数据挖掘技术是互联网之后出现的信息技术新热点 ,有助于企业从爆炸性增长着的数据中 ,挖掘出经营决策相关的信息与知识 ,提高决策的针对性和有效性 ,日益受到了企业界的关注。本文阐述了数据挖掘的基本概念、方法与工具 ,分析了数据挖掘技术对提高企业竞争力的重要作用与意义 ,探讨了在企业经营中应用数据挖掘技术的基本方法与步骤     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程.在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力.本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

本文介绍了客户关系管理的概念,并对数据挖掘的概念和技术方法做了简要说明,最后着重介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

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。     

知识管理在企业中的应用

在当今的“知识经济”时代,企业的发展基础、核心竞争力、发展战略都与“知识”有密不可分的联系,“知识”已经不再仅仅抽象地存在于一些人的大脑中,而且作为企业资源,成为企业构成的重要部分,知识资本已经可以成为企业刨立发展的一份平衡的力量,拥有了影响企业发展决策的能量。     

知识管理在企业中的应用

在当今的"知识经济"时代,企业的发展基础、核心竞争力、发展战略都与"知识"有密不可分的联系,"知识"已经不再仅仅抽象地存在于一些人的大脑中,而且作为企业资源,成为企业构成的重要部分,知识资本已经可以成为企业创立发展的一份平衡的力量,拥有了影响企业发展决策的能量。     

数据挖掘技术在物流企业管理的应用研究

本文针对物流领域的实际业务流程、业务需要以及实际拥有的数据进行了研究,论述了物流企业管理中数据挖掘的目标、算法和操作。阐述了数据挖掘技术及其在物流领域管理中的应用。     

现状企业物流管理中的数据挖掘技术

本文基于现代企业物流管理现状中存在的问题,分析了将数据挖掘技术引入现代企业物流管理中的意义与应用前景,并对相关的数据挖掘技术的应用的难点进行了归纳总结。     

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。     

现代企业物流管理中的数据挖掘技术

本文基于现代企业物流管理现状中存在的问题,分析了将数据挖掘技术引入现代企业物流管理中的意义与应用前景,并对相关的数据挖掘技术的应用的难点进行了归纳总结。     

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。     

数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用研究

针对高校图书管理积累的相关数据,采用数据挖掘技术进行数据筛选、数据分析,发现高校图书管理中的基本服务规律,从而达到优化馆藏结构、拓展服务功能、提高信息服务质量的目的。通过数据挖掘技术在高校图书管理决策、图书采购、图书流通和人员管理的具体应用研究,进一步提高高校图书馆分析处理已有信息的能力,增强向读者提供更加个性化服务的能力。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)是现代企业对客户进行管理、使得客户以及企业做出决策的重要方式。本文介绍了CRM和数据挖掘技术,对数据挖掘技术在CRM中的应用进行了分析。     

知识管理在我国企业中的应用

随着企业经营管理理念的变化,企业必然选择不同的知识管理战略,以科学的知识管理评估系统推进企业的发展壮大。因而要加强企业的知识网络和知识库创建,以完善的激励机制,激发员工的创新意识和集体创造力,     

数据挖掘技术在企业管理中应用的研究和探索

本文论述了数据信息在企业管理的现状及所起到的作用。同时论述了数据挖掘的思想及主要技术。并对数据挖掘思想和技术在企业管理中的应用进行了阐述和展望。