基于数据挖掘技术的公司财务管理策略分析

如何提高管理的专业性和安全性,现已经成为了当代公司重点关注的问题,越来越多的公司选择在财务管理中应用数据挖掘技术,以此来满足日渐增多的财务管理要求。为此,首先阐述了数据挖掘的定义及方法,其次从财务信息利用率、财务管理工作效率、公司财务数据挖掘要求等方面分析了数据挖掘技术在公司财务管理中的应用价值,最后从大数据云处理平台、财务风险控制体系、公司盈利能力、公司发展方向、财务数据安全、数据挖掘技术功能、筹资投资及资产管理等方面总结了基于数据挖掘技术的公司财务管理策略,以期为数据挖掘技术在公司财务管理中的应用提供参考。     

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。     

基于数据挖掘技术的反洗钱研究综述

数据挖掘的任务是发现大量数据中尚未被发现的知识，特别是一些隐藏在大量数据中的关系和趋势。数据挖掘技术的这一特点和功能在反洗钱监测分析系统中得到了很好的应用。     

基于数据挖掘的零售业客户关系管理

随着信息化的推进,企业数据急速膨胀。运用数据挖掘技术提取数据背后隐藏的信息,使之为企业决策服务。本文分析了零售企业经营观念的转变,阐述了客户关系管理的内涵及特征,介绍了数据挖掘的本质、算法,探讨了数据挖掘技术在零售业客户关系管理中的应用。     

数据挖掘技术在住房信贷风险防范中的应用

本文研究的是数据挖掘在住房信贷风险中的应用,随着信息技术的发展,大量的数据充斥在人们的生活中,只靠人工挑选数据中的大量有用知识已经成为了不可能,数据挖掘技术由此应运而生,用以提炼隐含在其中的、不为人知的、但又是潜在有用的信息和知识。住房贷款已经成为我国银行贷款业务的一个重要组成部分,而住房贷款的风险问题也日益加重。本文先是对数据挖掘技术产生的背景、定义以及数据挖掘的方法加以简单介绍,然后分析了我国住房信贷业务风险的现状,然后分别运用数据挖掘的统计方法中的分类分析预测、时序模式分析、孤立点挖掘几个技术对住房贷款的不同时期、不同方面进行风险防范处理,达到减少信贷风险,防止骗贷行为产生,保障银行信贷资产安全的目的。     

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.     

数据挖掘技术在财务风险预警中的应用

数据挖掘技术能够对财务指标进行准确、全面的分析,提供客观、详细、多方位的数据参考,对构建科学的财务风险控制系统具有重要的意义。鉴于此,本文将对分别对数据挖掘技术应用场景、财务风险指标体系和数据挖掘技术具体方法进行阐述,得到了数据挖掘技术主要以关联规则数据挖掘技术、时间序列数据挖掘技术等模式运用到财务风险预警中的结论,期望对构建科学的企业财务风险预警系统提供有价值的参考。     

煤矿瓦斯爆炸安全预警系统研究

煤矿安全检测至关重要的一点在于能够捕捉到当前煤矿的安全状况并预测其趋势,以做好防范措施,但目前在这方面的研究相对较少。本文针对煤矿监测数据的特点,以数据挖掘技术为基础,并结合数据融合技术的原理,构建出煤矿瓦斯爆炸安全预警管理系统。采用数据挖掘技术对安全监测数据进行处理,提取隐藏在其中的有用信息并分析规律,运用信息对新的监测数据进行融合,以期及时了解和发现事故的状态和趋势。     

一种面向商业智能的数据挖掘体系结构的应用研究

大量商业交易数据中隐含着许多对商业决策有益的知识,数据挖掘技术可以发现这些隐藏的模式和关系。本文分析并指出了通用数据挖掘体系结构的特点和不足,应用并行处理技术和数据挖掘结果存储两方面对现有数据挖掘体系结构进行改进。提出了面向商业智能应用的带有模式存储的并行数据挖掘体系结构,并对其特点进行了分析,分析表明所提出的并行数据挖掘体系结构对于商业智能的应用具有可行性。     

台湾地区进出口额分析

随着计算机与网络技术的迅速发展,存在于人们身边的信息越来越多,如何找出隐藏在数据背后的有用信息,成为今天的热点.数据挖掘技术应用而生,该技术以数据库,数理统计,人工智能,可视化四大支柱技术为基础,本文主要是运用数理统计技术,对台湾地区进出口数据进行分析,从中找出隐藏信息,进而分析台湾的经济形势.     

数据挖掘在教育应用中的浅析

现在社会的发展使得信息量日益增加,如何在庞大的数据中寻找对自己有用的数据成为必须要考虑的事情。数据挖掘可以从庞大的数据库中提取隐藏的预测信息。因为数据挖掘是一种拥有巨大潜力的新技术,所以数据挖掘现在被广泛的应用于各种商业途径中,包括零售销售、电子商务、遥感技术、生物信息学等。教育是一个国家进步的要素之一。挖掘在教育中被称为教育信息挖掘。教育数据挖掘的的重点就是应用合理的、快速的方法从教育数据库中发现知识。教育数据挖掘可以分析学生的趋势和行为,得到一个对不同类型学生教育的最优化教育方式。当大量的数据存储在教育数据库中,为了得到需要的数据和发现隐藏数据间的关系,可以应用数据挖掘技术与软件。数据挖掘的功能有很多种,在教育数据挖掘中,流行的功能有关联、分类、聚类、离散点分析、关联规则、预测等。本文主要从数据挖掘现在大规模使用的行业中分析数据挖掘的特点,以及应用到教育,主要是高等教育的可能性。     

基于CRM的数据挖掘应用研究

"海量信息"、"信息爆炸"等已成为时代的显著特征.面对如此"海量信息",现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律.在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程.借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律.实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景.     

数据挖掘在CRM中的应用

近年来,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.本文首先简要的阐述了数据挖掘及CRM的一般知识,然后深入分析了数据挖掘在CRM中的具体应用.     

基于CRM的数据挖掘应用研究

“海量信息”、“信息爆炸”等已成为时代的显著特征。面对如此“海量信息”,现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律。在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程。借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律。实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景。     

零售企业信息化管理中的数据挖掘

随着信息技术的发展和应用,零售企业积累着越来越庞大的交易数据,这些数据背后隐藏着单靠数据库技术无法发现的重要信息。作为一种能从数据中获取知识的技术和工具,数据挖掘能从海量的业务数据中进行描述和聚类、关联、分类等分析,在此基础上创建预测模型进行趋势和行为预测,从而提升零售企业的竞争力。     

浅谈数据挖掘在电子商务中的作用

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。     

大数据背景下航运交通特征的统计分析

为直观反映船舶航行的碰撞风险,根据数据挖掘技术和航运交通特征理论,引入AIS数据的多种属性,改进一种基于数据挖掘的航运交通风险评估方法。将航运交通特征分为动态特征和静态特征,应用数据挖掘技术得到船型、位置、速度、航向等船舶特征数据,计算碰撞风险系数。实例分析结果显示,由于较高的船舶交通流量和密度,夜晚时段船舶的碰撞风险显著高于白天时段,碰撞风险最高的船型为油轮和货船。因此,建议针对这2种高风险船型设置更严格的限速和通行提示,以确保内河航行安全。     

基于数据挖掘的电子商务网站个性化营销实现研究

数据挖掘技术让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识。对于电子商务企业,丰富的数据源,自动收集的可靠数据使它很容易满足数据挖掘所必需要因素。论文从数据挖掘模式类型等内容出发,研究了电子商务企业怎样进行数据挖掘工具选择,分析本公司业务数据库中的数据,为个性化网络营销的实现服务。     

关联规则在ERP销售系统中的应用研究

企业现行的ERP计划(EnterpriseResource Pianning)中蕴藏了海量数据,这些海量数据背后隐藏的价值无法估量.本文运用关联规则中的算法对ERP系统中的销售模块的大量数据进行数据挖掘处理,为企业优化销售行为模式提供依据.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用策略分析

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,主要是对商业数据库中的大量业务数据,进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,进而提取辅助商业决策的关键性数据。本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中所起的作用与功能,进而提出在客户关系管理系统运作过程中,实施数据挖掘时应考虑和采纳的具体应用策略。