数据挖掘与企业决策支持系统研究

数据挖掘技术能够在海量数据中挖掘出隐含的重要信息，其主要目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略要素，并以这些模式为基础，自动做出决策。通过论述数据挖掘技术，分析了企业决策支持系统的框架结构，设计了具有数据挖掘功能的企业决策支持系统，提出了决策支持系统实施的方法，以期为企业做出正确决策提供重要依据。     

数据挖掘在质量管理体系中的应用

数据挖掘技术提供了对海量质量数据的强大分析处理功能。本文分析了质量管理体系中质量数据的特点，提出了质量数据挖掘系统的系统模型和分层体系结构；并介绍了质量数据挖掘的主要模型及方法，包括质量预测模型、分类模型和关联模型。     

谈数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术，以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用，并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

直方图数据预处理技术创新

数据丰富但知识贫乏是信息时代的一个重要现象，数据挖掘是应实际需求而出现的技术。数据预处理是数据挖掘过程中重要环节．对数据预处理技术进行研究具有现实意义。本文简单介绍了数据挖掘的概念、系统组成、及其发展前景等，重点讨论了几种常用的数据预处理方法．即数据清理、数据集成、数据变换、数据归约．并详细论述并实现了直方图算法。     

数据挖掘技术在会计信息系统中的应用研究

随着数据库和网络技术的迅速发展，目前的会计信息系统可以高效地实现财务数据的录入、修改、统计、查询以及简单的财务分析等功能，但是无法发现数据中存在的潜在关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势．缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。本文提出冉数据挖掘技术应用于会计信息系统，增强会计信息系统的财务分析功能．将海量的数据转化为有用的知识，为决策者提供有效的信息。本文简单介绍了数据挖掘的主要功能和常用的挖掘方法．以及数据挖掘在会计信息系统中的主要应用，最后给出了一个数据挖掘在会计信息系统中的应用实例。     

数据挖掘技术在党校教学评价系统中的应用研究

数据挖掘作为有效的数据分析工具，能从大量数据中发现潜在数据模式进行预测性分析，现简述数据挖掘技术在党校教学评价系统中的应用研究。     

现金轨迹数据挖掘的审计应用

大数据技术正在重塑和变革现有审计理念与方法。与传统基于会计信息实施审计监督不同，大数据审计开辟了从原始数据直接获取知识的新方式。实践中比数据挖掘技术更重要的是找到具体审计业务应用场景，本文提出现金轨迹数据理念，将现金在企业与银行账户间频繁流动所沉淀的多维电子数据加以运用，基于数据挖掘技术发现审计线索并形成审计判断。     

基于离群数据挖掘的计算机审计

目前,广泛应用并能简单处理大规模数据集的离群数据挖掘算法主要有基于聚类方法、基于距离方法和基于密度方法等几种;基于离群数据挖掘的计算机审计在操作上一般分为数据的采集、数据的准备、建立离群数据挖掘模型等四个步骤;基于离群数据挖掘方法在审计中的应用,有利于帮助审计人员发现异常的交易或事项,快速确定审计重点,提高审计效率.     

基于联网收费数据预测交通流量的实现

高速公路海量的联网收费记录汇聚了很多极具价值的交通信息，利用数据挖掘方法，实现收费数据的增值利用具有重要的理论与应用意义。交通流量是交通规划与管理中的一项重要基础数据，以往交通流量的预测方法依赖于交通调查与检测数据。数据采集成本很高。本文以回归树理论建立起利用联网收费数据预测交通流量的思路，并借助SQL2005提供的数据挖掘功能，建立起数据分析系统，实现利用联网收费数据进行交通流量的预测。     

数据挖掘技术研究与应用初探

一、数据挖掘概念 数据挖掘有多种定义，其中得到公认的是：数据挖掘是从数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、以及最终可理解的模式的高级过程。其中数据是指一个有关事实F的集合，它是用来描述事务有关方面的信息，是我们进一步发现知识的原材料。新颖是指经过数据挖掘提取出的模式必须是新颖的，至少对系统来说应该如此。潜在有用是指提取出的模式应该是有意义的，这可以通过某些函数的值来衡量。模式是指对于集合F中的数据，可以用语言L描述其中数据的特性。表达式EEL，E所描述的数据是集合F的一个子集。只有当表达式E比列举所有F中元素的描述方法更为简单时，我们才可称之为模式。高级过程是指数据挖掘是对数据进行更深层处理的过程，而不是仅仅对数据进行加减求和等简单运算或查询，因此说它是一个高级的过程。     

新零售背景下河北省零售业供给侧改革的路径研究——以石家庄为例

零售业供给侧改革是推动零售业转型发展的巨大动力.文章运用文献研究法和实地调研法研究河北省零售业供给侧改革的路径.通过分析新零售背景下河北省零售业供给侧改革存在的问题,提出新零售背景下河北省零售业供给侧改革的路径,即由要素驱动模式转变为创新驱动模式、以消费者为导向、零售业精准定位、调整零售业供给结构、线上线下一体化的全渠...     

试析AI数据分析技术对零售市场终端监测和反馈的作用

近年来,线下零售企业面临着巨大的挑战,零售市场终端监测和反馈更显意义重大,而AI数据分析技术为终端监测和反馈提供了新思路。本文首先阐述了零售众包模式和流程,指出了关键要素,并重点分析终端监测和反馈过程中,AI数据分析技术的具体作用,包括提升监测数据分析效率、节省市场终端监测成本、加强分析结果的可靠性等。最后,对零售企业商业模式的发展策略展开了探讨,以期为优化零售市场终端监测提供启示与借鉴。     

数据挖掘的方法分类研究

通过对数据挖掘技术进行全面的分析和研究,依据其功能、任务的不同以及所处角度对分类方法的影响,侧重于应用数据挖掘技术得出结果的形式,同时还克服了传统数据挖掘分类方法的局限性和模糊性,最终提供了一种更为合理清晰的分类思路和方法。该方法的有效区分使得数据挖掘的应用更为方便易行,为正确的运用合适的数据挖掘方法进行知识的发掘提供导向。     

传统企业新零售转型策略、特色路径与关键研究——以宁波太平鸟有限公司为例

论文选取中国服饰行业新零售转型路径的典型企业——宁波太平鸟公司为研究对象,针对其以消费者为中心进行新零售模式转型与创新这一主题进行案例分析。研究发现,太平鸟的新零售转型策略特色路径是通过数据智能化、线上线下一体化、供应链网络化和品牌潮流化的“四化”,对零售的人、货、场进行重构,其关键是进行数据、场景、渠道和价值的“四个转变”,最终形成商品力、零售力、供应力和协同力的“四力”。     

大数据在零售业营销中的应用分析

大数据应用于生活中的很多方面,尤其是在零售业中得到了充分的应用。文中首先阐述了大数据的概念及特点,简单概括为海量、多样性、速度、价值。在此基础上,详细分析了大数据在零售业中的应用现状、对零售业的影响。包括大数据优势以及如何应用于零售业营销中,给零售企业带来效益。最后,从大数据的流动性和可获取性、数据关联性以及如何统计分析数据这些方面探讨了零售业营销运用大数据需要解决的问题。     

Performance improvement decision aid systems (PIDAS) in retailing organizations using data envelopment analysis

This paper investigates the usefulness of Data Envelopment Analysis (DEA) models to aid decision making in multi-level retail organizations. It is argued that market efficiency is a key performance measurement dimension in retail organizations. The paper proposes three variants of market efficency that correspond to different tiers of management in a multi-level setting. The disentanglement of market efficiency will lead to the development of the Performance Improvement Decision Aid System (PIDAS) which seeks to classify units on clusters of different performance profile. The method is illustrated using data from a restaurant chain in the UK.     

基于Web日志挖掘中的数据预处理

Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面,数据预处理是Web日志挖掘中的关键技术之一。本文概述了Web日志挖掘的概念和基本步骤,重点分析了数据预处理中各个环节的主要任务和实现技术,通过实例详细说明了对Web日志实施数据预处理的过程。     

基于供需平衡的卷烟零售户合理化布局规划探讨

目前国内大多数卷烟专卖部门在卷烟零售网点布局规划中所普遍使用的规划听证方案存在较大误差,不利于卷烟市场的健康稳定持续发展。卷烟专卖管理部门应该通过普查和抽样调查获得当地卷烟消费情况的基本数据,并在此基础上结合卷烟供应状况得出各辖区卷烟供需差异,通过对数据和当地实际情况进行分析计算解决该地区是否应该新增持证烟草专卖零售户以及具体增加户数的问题。     

基于Teradata数据仓库的零售业商务智能模型

随着信息技术的飞速发展以及在商业领域的广泛应用,处理海量数据的商务智能技术在零售行业得到了广泛的应用。本文介绍了Teradata的数据仓库的体系结构和主要技术模块,论述了基于Teradata数据仓库基础之上的商务智能系统在零售企业的构建和主题分析。为零售行业更好地应用商务智能系统,提高销售利润和增强企业的核心竞争力,做一些有益的分析和建议。     

Determinants of retail sales in SMSAs

This paper develops a theoretical model to explain consumer behavior in the context of spatially extensive retail markets. Several socio-economic variables influencing total and per capita retail sales are identified and their effects on sales are predicted. The theoretical framework presented in this paper serves to link location theoretic arguments to the retail trade arena and to provide a guideline for the empirical work reported. The empirical work encompasses nine retail trade sectors plus retailing in the aggregate. Good results are obtained for total sales and credible results for per capita sales using data from 229 United States SMSAs.