数据挖掘在生产物流过程中的应用研究

近年来,信息化物流网络体系的应用使得数据规模不断扩大,产生巨大的数据流。企业生产物流中,与物流相关的数据极其巨大,很容易造成数据混乱。决策管理人员在日常管理业务中收集并存储了大量的数据,但却很难掌握到所希望得到的信息。如何对这些数据进行高效的收集和及时决策,成为了企业发展所必须要解决的问题。数据挖掘技术能够帮助决策者快速、准确地做出决策,实现对生产物流过程的控制,提高企业的运作效率,降低整个过程的物流成本,增加收益。文章通过在分析数据挖掘和生产物流的发展现状的基础上,通过对数据挖掘在生产物流中的应用研究,分析数据挖掘技术应用在生产物流过程中将会产生的作用。进而得出了在生产物流过程中应用数据挖掘技术,将会大大提高生产物流的管理水平的结论。     

数据挖掘技术在商业银行内部审计中的应用研究

数据挖掘技术就是要从数据中挖掘出靠直觉或经验不能发现的信息或知识的过程。在商业银行业务电子化、虚拟化,数据海量化的背景下,在商业银行内部审计计划、准备、实施和报告等阶段应用数据挖掘技术,可促进审计资源的优化和降低审计风险;数据挖掘技术应用于内部审计,主要通过聚类分析、决策分类、关联规则、孤立点检测等方法判断总体风险、精准抽样和发现问题。     

数据挖掘技术在住房公积金行业领域的应用

住房公积金管理信息系统中保留着十多年的庞大数据,数据挖掘技术在住房公积金系统中的应用就是为政府和其他相关部门从住房公积金行业积累的大量数据信息中,通过知识发现技术,发掘有兴趣的模式或知识,来满足管理中心、财政部门及监管部门的应用要求,满足群众日常查询需要.本文就数据挖掘技术在住房公积金行业领域的应用进行了探讨.     

文本挖掘 为经营添活力

正有统计表明,一个组织80%的信息是以文本的形式存放的,这些文本通常包括同领域的技术文档、Internet上的博客、论坛帖子等Web页面以及日常联系的电子邮件等。传统基于数据库的数据挖掘技术遇到了难以回避的问题,人们必须探求从大量的文本集合中发现新的知识。如何从庞大的非结构化文本信息中获取人们所感兴趣和需要的信息,成为数据挖掘以及智能信息处理领域的热点问题。文本挖掘技术就是为了解决这一问题而产生的。     

浅析数据挖掘技术在金融系统中的应用

在网络技术和数据库技术的日益成熟的今天,金融业的发展促使金融企业内部收集了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,创造出更多潜在的利润以提高竞争力,数据挖掘概念就是从这样的商业角度提出来的。一、数据挖掘的概念随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大,在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中抽取出来,将为公司创造很多潜在的利润,而这种从海量数据库中挖掘信息的技术,就称之为数据挖掘。从商业的角度定义,数据挖掘是一种新的商业信息处…     

数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用

数据挖掘技术是一种有效的信息处理方法,本文以银行业为基础,介绍了银行业客户关系管理特点,如何应用数据挖掘技术,以及数据挖掘技术在银行业的简单应用.     

数据挖掘在商业银行信用卡中的应用

一、数据挖掘的定义与功能 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程.     

加强数据挖掘保障客户关系管理

想要企业的客户关系发挥最大的作用,为企业提供更多的财富,就必须对客户关系进行管理,目前实现这一目地的有效工具就是数据挖掘技术.本文将从数据挖掘和客户关系管理含义,数据挖掘在客户关系管理中的应用,加强客户关系管理中数据挖掘的意义三个方面进行分析论述.     

数据挖掘的实施流程

数据挖掘在商业银行的应用实际．上早已存在,商业银行在经营管理的过程中所使用到的资产负债表、现金流量表、利率风险分析报表等都体现了数据挖掘的思想,其实质就是从大量的账务数据中获取整体营运情况的信息及其趋势用于决策。有效地利用海量数据进行数据挖掘,形成科学的、完备的数据挖掘体系,既是商业银行自身发展的必然要求,也是发展过程中所遇到的机遇和挑战。     

基于数据仓库的数据挖掘技术在保险业中的应用研究

在当今信息爆炸的时代,如何从浩瀚的数据中挖掘出有价值的信息已成为人们越来越关注的焦点。数据挖掘技术通过建立分析模型以便发掘知识,而数据仓库则提供用以支持数据挖掘的、集中化的、高品质的数据来源。这一技术已经在零售、银行和电信等行业得到广泛应用,并为企业发展创造价值。