数据挖掘技术在管理会计中的应用研究

数据挖掘技术能够从海量数据中获取有价值的数据与信息。在不同领域应用数据挖掘技术能够发挥数据的价值,为企业的各项决策提供准确的依据,从而进一步提升企业的竞争力。因此,将数据挖掘技术应用到管理会计工作中是企业发展壮大的必然途径。基于此,一是提出数据挖掘技术的特征及其在管理会计中应用的优势;二是对数据挖掘技术在管理会计中应用的过程进行论述;三是阐述数据挖掘技术在管理会计中的具体应用场景;四是充分满足企业对市场发展以及消费者分析的需求和数据挖掘技术的助力。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘技术作为一种先进的数据处理方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具.基于数据挖掘技术的客户关系管理系统是数据挖掘技术在客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径.在客户关系管理中常用的数据挖掘方法主要包括:分类、聚类、关联规则、统计回归、偏差分析等.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

数据挖掘作为一种先进的数据分析方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。基于数据挖掘的客户关系管理系统是数据挖掘的客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径。     

数据挖掘技术在分析型CRM中的应用研究

CRM是一种以"客户为中心"为核心思想的企业经营管理模式,它首先是一种营销理念,同时也是一种先进技术的集成系统。通过对面向客户的各个领域业务工作流程的自动化,采用数据库、数据仓库、数据挖掘等技术手段,将这种营销理念实践到企业的日常运作中,并且将这种结果转化为对企业的决策支持作用,实现了一种数据驱动的企业决策过程。文章介绍了数据挖掘和CRM这些背景知识与体系结构,并着重分析了基于数据挖掘技术的CRM系统中的应用。     

商业数据挖掘技术的应用及发展

商业数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。本文从数据挖掘的概念和本质出发,详细阐述了数据挖掘的各种技术方法,深入分析了数据挖掘技术的市场应用领域,指出了数据挖掘技术未来的研究方向及热点。     

商业数据挖掘技术的应用及发展

商业数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点.本文从数据挖掘的概念和本质出发,详细阐述了数据挖掘的各种技术方法,深入分析了数据挖掘技术的市场应用领域,指出了数据挖掘技术未来的研究方向及热点.     

数据仓库及其数据挖掘的应用研究

文章在分析数据仓库和数据挖掘重要性的基础上 ,指出了数据挖掘的基本过程、数据挖掘的分类和应用 ,介绍了使用分类模型进行数据挖掘的应用实例 ,论述了实现原始数据到应用数据转换的方法。     

论电子政务中的数据挖掘

政府信息化是社会信息化的基础,当前,电子政务已成为我国信息化的重点。将数据挖掘技术引入电子政务中,可以大大提高整个电子政务系统的智能化水平,促进社会的信息化。文章论述了数据挖掘在电子政务中的作用、电子政务数据挖掘对象和挖掘过程。     

数据挖掘在金融业中的应用及对我国的启示

数据挖掘是在20世纪末期兴起的一种数据处理技术，它的兴起和发展得益于其在商业领域的广泛应用。在金融领域，数据挖掘同样也得到了应用。本将简单扼要地介绍数据挖掘和相关工具及其在国外金融业中的应用，分析其在我国金融业中的应用前景和相关问题。     

数据挖掘方法及其应用展望

本文通过对数据挖掘的功能、方法、工具及应用展望等方面的介绍 ,指出数据挖掘技术融合了许多不同学科和领域的研究成果 ,具有自身的特性和功能。数据挖掘技术主要应用在市场营销业、金融业 ,它与传统的数据分析的本质区别是其在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识 ,数据挖掘所得到的信息应具有未知、有效和实用三个特征 ,从而体现出辅助、代替人类思维的特性。     

浅谈数据库应用中的挖掘技术

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段。它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，而且能够找出过去数据之间的潜在联系。本将阐述数据挖掘技术体系结构、分析方法、数据挖掘中最常用的实现技术。     

基于数据仓库技术有企业智能诊断研究

对企业进行诊断的目的是要提高企业的生产管理水平和经济效益,智能诊断的任务就是在从企业生产所涉及的大量数据中找出影响生产发展的因素。通过数据仓库技术、数据挖掘技术的应用,提出了企业在建立数据仓库的过程,一种基于数据仓库技术和数据挖掘技术的企业智能诊断方法。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

客户关系管理不仅是一种管理理念，也是一种管理软件和技术。良好的客户关系管理能够为企业带来巨大的利润，数据挖掘能够对客户行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。数据挖掘技术的崔用决定了客户关系管理（CRM）的成败。     

保险业CRM系统实现的关键技术研究

CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,将数据挖掘技术等关键技术应用于CRM中,能够加强和改善客户关系管理,为企业带来更多的利润。以保险业CRM系统建设为背景,结合数据挖掘技术,对其实现的关键技术进行了研究。     

基于数据仓库技术的企业智能诊断研究

对企业进行诊断的目的是要提高企业的生产管理水平和经济效益,智能诊断的任务就是从企业生产所涉及的大量数据中找出影响生产发展的因素。通过数据仓库技术、数据挖掘技术的应用,提出了企业在建立数据仓库的过程,一种基于数据仓库技术和数据挖掘技术的企业智能诊断方法。     

零售业贯穿客户生存周期的数据挖掘分析

当今,许多零售企业的数据库或数据仓库中都搜集和存储了大量关于客户的数据,这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录到客户反馈等各个环节。数据挖掘的目的就是帮助商业理解其最重要资产的价值,这种资产就是客户。对于任何商业,客户都是最重要的资产。不是从特定的技术讨论数据挖掘活动,而是转向客户和客户生存周期,使数据挖掘关注在中心的客户,研究贯穿客户生存周期的数据挖掘活动。     

选岩土工程中数据挖掘技术的研究进展

随着计算机技术的不断推广和扩展,岩土工程领域也广泛的用到了计算机相关技术,其中数据挖掘在选岩土工程中的应用就较为广泛。目前数据挖掘作为一门比较新兴的学科技术领域,其强大的功能为岩土工程提供了强大的技术支撑。本文通过介绍数据挖掘相关知识,岩土工程相关知识,数据挖掘在岩土工程中的应用现状作出简单评价。希望能为以后的相关研究提供一个可借鉴思路。     

微软数据挖掘结果可视化研究

介绍了数据挖掘可视化的分类,讨论了微软数据挖掘结果可视化的几种技术和方法,将数据挖掘后得到的知识和结果用直观的形式表现出来,便于发现其中隐藏的特征、关系、模式和趋势等,使用户参与到决策分析的过程中。     

数据挖掘技术在数字图书馆建设中的应用

本文介绍了数据挖掘技术在数字图书馆建设中的应用.探讨了数据挖掘的技术和方法,描述了数字图书馆中进行数据挖掘的过程,建立了数字图书馆数据挖掘模型,并说明了通过数据挖掘可以实现数字图书馆的个性化服务.     

浅析基于数据挖掘的数字档案信息管理研究

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是涉及数据库、人工智能、数理统计、机械学、人工神经网络、可视化、并行计算等的交叉学科，是目前国际上数据库和决策支持领域的最前沿的研究方向之一。在信息化发展的今天，图书馆不仅要对信息进行简单的数字转换和管理，更要对新兴事物网络进行档案化管理和归档。包括文档、文字翻译转换、图片资料、声像资料、多媒体远程会议等。所以网络档案化管理，成为当今图书管理的必然趋势。