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。     

数据挖掘技术在超市中的应用研究

伴随超市信息化建设和应用进程的加快,大量信息技术如条码技术﹑电子收款机﹑POS系统﹑数据库技术在超市中的普遍应用,超市积累的客户交易数据越来越庞大,但数据利用率却很低。如何从收集到的大量数据中分析出哪些商品好卖,哪些商品不好卖,哪些客户群适应哪些商品,商品之间如何搭配等这些对企业有价值的信息和知识,解决其所面临的数据爆炸而知识贫乏的困境,一种新的信息技术——数据挖掘技术开始应用于超市管理,利用分析决定未来,使超市信息化管理逐步开始迈向知识管理。     

关联规则挖掘技术在商场中的应用

在关联规则数据挖掘概念的基础上,分析了关联规则挖掘技术实施的步骤,并从商品关联挖掘分析、销售营业员评价挖掘分析两个方面提出了关联规则数据挖掘技术在商场中的应用。     

数据挖掘在天猫商城中的应用

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。运用数据挖掘中Apriori算法对大量淘宝交易数据进行关联规则挖掘，可以得到商家感兴趣的销售信息，并根据这些信息进行针对性的营销，从而起到促进销售的作用。     

数据挖掘技术在超市中的应用研究

伴随超市信息化建设和应用进程的加快,大量信息技术如条码技术电子收款机 POS系统数据库技术在超市中的普遍应用,超市积累的客户交易数据越来越庞大,但数据利用率却很低.如何从收集到的大量数据中分析出哪些商品好卖,哪些商品不好卖,哪些客户群适应哪些商品,商品之间如何搭配等这些对企业有价值的信息和知识,解决其所面临的数据爆炸而知识贫乏的困境,一种新的信息技术--数据挖掘技术开始应用于超市管理,利用分析决定未来,使超市信息化管理逐步开始迈向知识管理.     

世界知名企业是如何创造市场需求的?

一、战略性地利用并"锁定"客户信息.国外的知名企业,高度重视"客户资源"的管理和运用,在与客户的关系上,不仅要实现一次销售的成功,还要了解顾客是否会再次购买、长期购买,致力于"终身客户"的培育.在措施上,他们通过各种渠道,如客户资料库、电子建议箱、销售员拜访、信息收集数据库系统、市场调研、前方柜台等获取客户的信息,加以多方位的分析,定义出最具盈利能力的客户或潜在客户,制定获取、保持这些客户的策略.可口可乐公司与超市联手收集和分析POS数据、常客数据和地理分布,利用分析结果,可口可乐为不同的商店群定义客户档案和对商品出样方式的偏好.这项活动成功地将可口可乐的市场份额提高了5%.     

聚类算法在电子商务客户细分中的应用

国内外电子商务类网站日益兴起。许多电子商务类网站都提供了一定程度的个性化服务,最明显的就是提供商品推荐服务。而构成这些个性化服务的基础主要就是数据挖掘技术。本文研究了数据挖掘技术及其在电子商务中客户细分的应用,提出了数据挖掘在电子商务营销服务各方面的具体应用内容。     

基于某超市的数据挖掘分析

本文面对超市2年的日销售数据,根据数据挖掘思想,对海量数据按品类进行分组,并对各品类商品的销售数据进行分析。此外还通过对备品类的销售额建立ARMA模型,探求消费者的消费习惯,对商品的品类布局提出建议。     

时态关联规则在股市走势分析中的应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点。本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用。选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则。     

时态关联规则在股市走势分析中自勺应用研究

近年来,时态数据挖掘的研究对商业、金融、医疗诊断、科学与工程等领域的数据分析具有重要意义,因此时态数据的挖掘方法已经成为数据挖掘的一个研究热点.本文主要讨论时态关联规则在股市走势中的应用.选取相对强弱指标RSI,收集交易数据进行实证分析,得出了若干条有用的关联规则.     

基于数据挖掘技术的超市商品陈列概述

在超市的经营中,合理地陈列商品可以起到展示商品、刺激销售、方便购买、节约空间、美化购物环境等各种重要作用。但是目前商品陈列缺乏科学的指导理论,多半是被动的根据店面布置手册或是店长的个人经验进行布置和调整,有必要对该领域进行规范的实证研究,而数据挖掘技术作为从海量的不同结构的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的定量分析方法非常适合用于超市商品陈列的研究,本文先简单介绍下商品陈列和数据挖掘技术,并介绍目前研究进展。     

数据挖掘在物流客户细分中的应用

针对物流客户细分的目标,对客户信息挖掘的需求,从数据挖掘的定义出发,介绍了物流客户细分中数据挖掘的目标以及相应的挖掘流程。为了进一步说明,以某批发商客户数据作为挖掘对象,利用数据挖掘软件SPSS Clementine,建立K-means模型进行了聚类分析,得到挖掘结果。最后对挖掘结果进行分析,完成了该批发商的客户细分。     

关联规则在ERP销售系统中的应用研究

企业现行的ERP计划(EnterpriseResource Pianning)中蕴藏了海量数据,这些海量数据背后隐藏的价值无法估量.本文运用关联规则中的算法对ERP系统中的销售模块的大量数据进行数据挖掘处理,为企业优化销售行为模式提供依据.     

基于数据挖掘的客户价值评价研究

本文设计了7项客户价值评价指标,运用数据挖掘中的聚类分析法,对客户消费行为等数据进行了挖掘和分析,详细阐述了评价过程,并给出了一个评价实例。实证表明,本文提出的评价方法简单实用,评价结果准确。     

超市与供应商的“中国式婚姻”

前不久公布的我国首份《超市食品安全现状调查报告》中披露,虽然连锁超市相对于其他业态是食品销售最安全的通道,但食品监管漏洞仍然不可小觑,其中超市间因价格竞争而过分压低商品进价,造成供应商不顾质量而追求利润,这已成为危及超市食品安全的一大隐患。超市业与供应商之间的     

基于Weka平台的会员制超市客户分类分析

会员制超市的客户数据直接反映了客户的购买行为,对其研究可以了解客户的特点和偏好。使用Weka系统,运用分类分析中的不同算法对会员制超市的客户数据进行分析,得到了一些有益的分析结果,对会员制超市管理人员更好的了解用户,并制定出有益于企业的决策有重要意义。     

数据挖掘技术在电子商务领域中的应用研究

电子商务的交易过程中产生大量有关客户的数据信息,将数据挖掘技术运用到电子商务领域的应用研究中,找出客户的商务行为的模式,并将这些知识经过分析,为管理者制定针对性的商务计划提供决策依据。     

决策树技术在网上书店系统中的应用

数据挖掘技术是在大量的数据中发现未知知识的数据分析技术,利用数据挖掘技术分析客户数据,发现其中的规律,从而为商务决策提供依据。本文对决策树技术进行了相关分析,并应用于网上书店系统,实现对客户数据的挖掘。     

基于K-均值聚类的卷烟市场研究

基于数据挖掘中的K-均值聚类方法,对四川省卷烟市场数据进行研究。对卷烟市场中的消费群体进行分群,为针对性销售确定目标客户,对提高卷烟厂销量有一定的指导意义。     

基于K-均值聚类的卷烟市场研究

基于数据挖掘中的K-均值聚类方法,对四川省卷烟市场数据进行研究。对卷烟市场中的消费群体进行分群,为针对性销售确定目标客户,对提高卷烟厂销量有一定的指导意义。