零售业中数据仓库的设计与数据挖掘

本文从数据仓库和数据挖掘的角度探讨了零售业在现代化的市场进行信息收集和分析的必要性和发展趋势。提出了零售业基于数据挖掘的数据仓库设计与构造和利用数据挖掘技术进行的各种有效分析,阐明了基于数据挖掘技术的信息高效利用是商家竞争的有效手段。     

浅析基于数据仓库的OLAP联机分析技术与数据挖掘技术

数据仓库,联机分析,数据挖掘都是信息领域中近年来快速发展起来的新技术,本文浅析了数据仓库技术,联机分析技术,数据挖掘技术的相关概念,论述了数据挖掘的方法,最后阐明了联机分析技术与数据挖掘技术的区别与联系,强调实际中相互配合使用有助于进行更好的决策.     

浅析基于数据仓库的OLAP联机分析技术与数据挖掘技术

数据仓库,联机分析,数据挖掘都是信息领域中近年来快速发展起来的新技术,本文浅析了数据仓库技术,联机分析技术,数据挖掘技术的相关概念,论述了数据挖掘的方法,最后阐明了联机分析技术与数据挖掘技术的区别与联系,强调实际中相互配合使用有助于进行更好的决策.     

关于数据仓库分析方法的研究

数据仓库系统把分散在各业务支撑系统中的数据进行了集中、整合,形成统一的企业级运营数据视图,为经营分析、绩效考核等工作提供支撑,数据仓库系统在电信企业的运营与管理中起着重要的支撑作用.本文介绍了数据仓库的2种分析方法,联机分析处理和数据挖掘,分析了数据挖掘技术的应用.     

基于数据挖掘的客户关系管理

随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。本文通过对数据挖掘技术和方法的介绍,分析了基于数据挖掘的客户关系管理的特征,探讨了CRM系统数据仓库的构建和基于数据挖掘的CRM系统的应用。     

基于大型物流园区的库存数据系统分析

经济的不断发展,给我国的物流市场带来了丰厚的利润,如何推进大型物流园区的库存数据系统分析对于物流行业的发展来说至关重要。文章主要通过大型物流园区的数据需求进行分析,建立以数据仓库技术为支持的大型物流园区基础运行系统,最后对大型物流园区的内部库存数据挖掘以及管理分别通过数据挖掘技术以及联机分析技术进行分析。     

数据挖掘技术与应用问题研究

数据仓库是信息领域中近年来快速发展起来的一种技术,指出了分析数据仓库内容有2种基本的方法:联机分析处理和数据挖掘;讨论了联机分析处理的体系结构,提出了数据挖掘中一些常用的方法:决策树、关联及数据统计分析、神经网络和最近邻方法;介绍了数据挖掘的应用.     

数据仓库在地籍登记中的应用

地籍登记资料记载了土地利用基本信息。运用传统分析方法难以有效处理庞大的数据。通过建立数据仓库可以高效规范地组织管理这些历史记录,并进行数据挖掘从中分析得到有用的信息。本文尝试建立地籍数据仓库并进行数据挖掘工作,分析结果具有一定参考价值。     

CRM中的数据挖掘技术

客户关系管理(CRM)不仅是一种管理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,也是一种管理软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策。成功的CRM在于有效的数据仓库、数据挖掘。     

基于数据挖掘的林业统计数据处理问题的研究

数据挖掘是汇集了统计学、人工智能、数据库等学科内容,从大型数据库或数据仓库中提取有潜在价值信息的技术.它包括分类与预测、神经元网络技术、关联规则挖掘、遗传算法、决策树方法、可视化技术和粗糙集方法等主要技术.通过数据挖掘技术对林业统计数据进行处理,从海量数据中准确、高效地获得有用知识和具有决策意义的信息,这对林业统计数据处理问题产生积极的推动作用.     

客户关系管理与数据挖掘

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)就是企业利用信息技术,通过对客户的跟踪、管理和服务,从而吸引客户、保留客户、发展客户的一种手段和方法。数据仓库和数据挖掘(Data Mining,DM)使企业获得顾客深层次信息成为了可能。数据挖掘对数据仓库中的数据进行加工和处理,提炼出信息和知识,为企业提供决策的依据。数据挖掘是客户关系管理的基础技术。     

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程.对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨.     

数据挖掘技术在个体经营户的应用方法研究

随着中国首次经济普查的开始,经济普查的数据开发问题一直以来引起社会各界的关注。引用数据挖掘(DataM ining)技术对经济普查数据进行开发,实施多主题的数据挖掘,数据挖掘技术是从大型数据库或数据仓库中提取的有潜在应用价值的信息或模式。     

电子商务环境下基于ERM的企业财务风险预警系统构建

本文在分析电子商务环境下企业财务风险新特点的基础上,提出根据全面风险管理理论采用数据仓库和数据挖掘技术构建企业财务风险预警系统,该系统考虑电子商务环境下财务和业务协同等特点,采用各种数据挖掘的算法发现未知的模式预测财务风险。     

数据挖掘在课程成绩分析中的应用

数据挖掘是数据仓库技术中的重要技术之一.为了充分发挥考试的效能,综合评价命题质量,及时反馈教学效果,将数据挖掘技术与课程成绩分析相结合,从海量的数据中发现隐藏的有用信息,并将这些信息资源进行统计分析和总结是非常必要的.     

基于数据仓库技术的银行风险管理

利用数据仓库技术对数据资源进行有效的集成和整合,能提高银行的风险管理水平。基于数据仓库模型设计和银行海量信息数据的特点,对综合数据的进行预处理加工是第一个必要步骤;然后商业银行选择数据挖掘工具进一步深度挖掘与分析整合数据,在此基础上采用多维数据建模法（MOLAP）结合关系建模法（ROLAP）能够构建起高效的数据仓库系统。     

基于数据仓库与数据挖掘的应用研究

本文首先从客户管理和图书管理两方面入手提出了新华书店连锁经营组织信息管理系统(下文统一称之为"书业信息系统")的方案——书店可以通过对销售数据的提取和分析,使自己能够准确的定位顾客群体以及迅速找出畅销商品,并以此作为企业制定销售战略的依据。然后,本文针对目前书业信息系统的实现所涉及到的核心技术包括数据挖掘技术,数据仓库和联机分析处理分别进行介绍。最后本文讨论了数据仓库与数据挖掘在书业信息系统中的具体应用及其发展趋势。     

基于数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘的新决策支持系统

传统智能决策支持系统[2](IDSS)的产生与发展为人们做出各种决策提供了巨大的支持,但在社会快速发展和需求巨大增加,特别是海量数据不断产生的情况下,传统智能决策支持系统的局限性与不足快速地凸现出来。本文是针对传统智能决策支持系统的不足而提出的基于数据仓库、OLAP[3]和数据挖掘的新决策支持系统。     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.