数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧，客户成为企业的重要资源，如何进行更加有效的客户关系管理、如何提高客户关系管理的水平，一直是很多企业关注的问题。数据挖掘技术作为一种新型的数据处理工具，在处理海量数据、将数据转化成有价值的信息、辅助企业进行有效CRM决策等方面都有重要作用。企业可以通过构建数据挖掘平台，按照数据挖掘的步骤实现在CRM中的数据挖掘。     

数据挖掘技术在成人学生授课方式偏好分析中的应用

面对"数据爆炸但知识贫乏"的现象,数据挖掘技术显示出强大的生命力。教学实践表明,采用决策树方法,对不同类型的学生所偏好的授课方式进行数据挖掘,这是我们成人高等教育中值得提倡的一种教学辅助方法。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用

在经济快速发展的时代,大量与经济相关的数据和信息积累,从海量的数据中提取有价值的信息,并利用这些数据进行科学有价值的提取和深入分析来制定下一步的经济决策,这对于经济发展尤为重要。而数据挖掘能在庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏事件,并利用人工智能,统计,预测等科学技术为我们提供经济决策的参考依据。本文通过介绍与数据挖掘相关的两类技术:决策树、时间序列方法分别在露天游泳馆的救生员人数决策以及股票预测方面的应用,展现了数据挖掘技术在经济统计中应用有着极佳的效果。     

决策树算法分析及其在实际应用中的改进

决策树算法是数据挖掘常用算法之一,属于归纳学习方法的一种。它以样本为基础,主要用于分类和预测,其结果比较容易转换为分类规则。ID3算法是一种以贪心算法为核心的典型的归纳学习算法,它采用自顶向下的递归方式生成一棵决策树。ID3算法中使用的数据是理想情况下的数据,在实际应用中,数据在大多数情况下是不能满足算法在理想情况下要求条件,因而也就不能直接使用决策树算法进行分类。所以,在实际应用决策树算法之前,还需要先对数据进行一些处理或改进。     

数据挖掘技术的应用分析

本阐述了数据挖掘技术的概念，方法和数据挖掘的工作过程，对数据挖掘技术的应用现状和未来发展作了简要分析。     

Excel在学生成绩管理中的应用

Excel电子表格堪称世界上最好的电子表格，本简要论述了它在学生成绩管理中的应用。如制作成绩表、排名次以各类报表的输出方法，以此来减轻教务工作的工作量，提高工作效率和工作质量。     

ID3决策树在高职院校新生报到预测中的分析应用

ID3决策树是数据挖掘中的有力工具之一,针对当前高职院校新生流失现象日益严重问题,采用决策树算法对高校新生录取信息库进行数据挖掘.从新生报到该校的原因和新生的家庭收入等多属性进行科学分析,给出了利用ID3决策树算法生成具体步骤,并通过具体招生信息库进行实例分析,从而为合理规划学校的教学设备、教学人员及其它相关联问题提供决策上的支持.     

数据挖掘技术在教务管理中的应用

数据挖掘技术是一种新的信息处理技术。把DM应用到教务管理系统中实现个性化人才培养,向决策者提供信息支持,有利于推动学校教学改革和建设的全面发展。     

数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用

本文首先介绍数据挖掘(DM,DataMining)和客户关系管理(CRM,CustomerRelationshipManagement)的概念。接着介绍了数据挖掘在CRM系统中的功用和数据挖掘在银行CRM系统中的具体应用。     

数据挖掘技术在税收工作中的应用

将数据挖掘技术应用到税源、税收收入预测、纳税评估、纳税人信誉等级评估、纳税人分类、税务机关业绩综合评价等工作中,可提高税收征管质量。     

数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用

数据挖掘技术是当前实践领域应用较为广泛的一种技术,但在档案信息管理中却还是处于起步阶段,面临着巨大挑战。档案是对实践活动的记录,从档案信息中可以了解数据挖掘技术的发展,为其形成立体的体系,帮助大众更好地了解和应用。本文主要从数据挖掘技术的发展、数据挖掘技术研究和档案计算机管理系统之间的关系以及数据挖掘技术研究在档案计算机管理系统中的应用策略这三方面进行详细阐述。     

数据挖掘技术在财务分析中的应用

数据挖掘技术当前作为一种热点技术，在企业管理、金融等多种行业都得到快速应用，本文在分析数据挖掘技术的内涵及功能后．主要针对数据挖掘技术在财务分析应用中的意义、主要内容及流程进行了阐述。     

数据挖掘技术在保险业客户关系管理中的应用

本文在阐述数据挖掘技术应用中的基础理论和方法的基础上,分析了保险业CRM与数据挖掘的关系,结合保险行业的特点提出了其在客户获取、客户细分、交叉销售及客户流失不同阶段的数据挖掘应用技术。     

数据挖掘技术在商业银行客户关系管理中的应用分析

数据挖掘技术是一门新兴的信息处理技术,而客户关系管理可以为银行提供全新的经营理念,两者的结合可以有效地提高银行的核心竞争力.在应用中,必须理清商业银行客户关系管理与其他客户关系管理的区别,了解数据挖掘技术在银行客户关系管理中的作用,同时搞清数据挖掘在银行客户关系管理中应用的一些关键问题.     

数据挖掘在企业中的应用

数据挖掘是一门新兴的信息处理技术,在企业决策和商业信息的提取等方面发挥着日益重要作用。本文从数据挖掘的技术定义出发,讨论了数据挖掘在现代企业和相关行业的应用,以及如何利用数据挖掘提高企业核心竞争力。     

数据挖掘在银行业中的应用

随着全球科技的飞速发展,数据挖掘技术已成功地应用于社会的各个领域。本文通过研究数据挖掘技术的特点,分析银行业实施数据挖掘技术的必然性,从大量、不完全、模糊的和随机的数据中提取出数据之间的关系,并提取出隐含在其中的、事先不了解的,但对于银行的经营、管理和发展又非常有用的信息。从而应用于银行开展业务、发展客户、开发新的金融产品、决策者作出决策等方面。     

数据挖掘在银行业中的应用

随着全球科技的飞速发展,数据挖掘技术已成功地应用于社会的各个领域。本文通过研究数据挖掘技术的特点,分析银行业实施数据挖掘技术的必然性,从大量、不完全、模糊的和随机的数据中提取出数据之间的关系,并提取出隐含在其中的、事先不了解的,但对于银行的经营、管理和发展又非常有用的信息。从而应用于银行开展业务、发展客户、开发新的金融产品、决策者作出决策等方面。     

数据挖掘技术在现代市场营销中的应用

论文从基本理论入手,介绍了数据挖掘的概念及市场营销观念的演进,从而引出数据挖掘技术与现代市场营销的关系,重点叙述了用户信息的获取方法、数据挖掘技术在“交叉营销”、“整合营销”、“实时营销”、“绿色营销”、“关系营销”、“网络营销”中的应用。同时,还结合实例分析,从理论及技术层面对数据挖掘在“购物篮分析”中的综合应用进行了深入的探讨与阐发。     

数据挖掘在交叉销售中的应用

简要介绍了交叉销售通过共享客户资源，基于CRM数据库，利用数据挖掘技术来分析利用客户信息资源，并对其中的关联分析和聚类分析技术作了详细的分析介绍，为交叉销售的实施提供了具有可行性的技术支持。     

浅谈数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着我国改革开放及社会主义市场经济的快速发展,互联网技术的发展促进了电子商务的繁荣,进一步推动了我国经济的快速发展。数据挖掘技术是一种先进的科学技术,对于电子商务中的数据处理具有重要意义。论文通过对数据挖掘技术进行概述,提出了数据挖掘技术在电子商务中的应用,以期更好地促进电子商务的发展。