浅析数据仓库及数据挖掘技术在ERP中的应用

数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。现代企业的发展离不开信息技术的融合运用,本文主要论述数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用。     

数据仓库和数据挖掘在信用社客户关系管理中的应用

随着现代信息技术、计算机技术和通讯技术的不断发展和应用,数据库的应用范围开始不断深化,特别是在银行、信用社等长期与数字打交道的行业,累计的大量数据需要建立一个有效地数据库,并能够及时的进行归档和管理。本文对数据库的建立和数据资料的挖掘对信用社的重要作用以及如何恰当地建立数据仓库,系统地剖析了数据仓库的模型,以数据仓库为应用平台的联机分析处理(OLAP)技术,和数据挖掘在客户关系管理中的应用。     

浅析数据仓库在客户关系管理中的应用

目前客户关系管理(CRM)是企业管理研究的一个热点,也是企业增加利润的重要手段。而数据仓库是CRM的技术核心。本文主要介绍了CRM的内涵以及数据仓库技术的概念,并描述了数据仓库在CRM系统中的重要作用。     

浅析数据仓库在客户关系管理中的应用

目前客户关系管理(CRM)是企业管理研究的一个热点,也是企业增加利润的重要手段.而数据仓库是CRM的技术核心.本文主要介绍了CRM的内涵以及数据仓库技术的概念,并描述了数据仓库在CPM系统中的重要作用.     

数据挖掘技术在CRM中的应用

本文阐述了CRM的内涵和外延及数据挖掘技术常用的算法和分析方法，并在此基础上重点分析了数据挖掘技术在CRM中的功能和应用。     

数据挖掘和数据仓库技术在DSS中的研究与应用

重点论述了数据挖掘及数据仓库技术,在此基础上分析了DM、DB、OLAP相结合的决策支持系统的架构与设计过程。对决策支持系统未来的应用方向作出了展望。     

图书馆管理数据仓库挖掘技术分析

图书馆借阅记录是读者使用图书馆资源的最佳证据,也是读者满足个人信息需要的行为体现,反映了读者的使用需求,蕴含着大量读者与图书馆互动的信息"科学地提取和应用这些信息,对于掌握读者兴趣,加强图书馆资源整合与利用具有一定的参考价值。     

数据挖掘技术在图书馆个性化服务管理中的应用

数字图书馆是图书馆模式的信息资源有序化组织和知识化管理,是下一代网络信息资源管理的主导模式。数据挖掘（数据库挖掘、文本挖掘、图像挖掘）技术就是信息资源管理的核心技术。本文针对数据挖掘技术在图书馆个性化服务管理中的应用进行探讨。     

数据仓库和数据挖掘

本文阐述了数据仓库及数据挖掘的有关概念,简述了数据仓库、数据挖掘的实施过程,介绍了如何应用数据挖掘。并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望。     

基于数据仓库的数据挖掘在证券行业的解决方案

本文从数据挖掘技术谈起，结合证券行业的特点和实际应用，提出并分析证券行业需求，并针对“客户”这个主题，给出了证券行业数据仓库解决方案，提出了数据挖掘在证券行业中的应用。     

数据仓库的建立和数据挖掘技术在财务流程再造中的应用

IT技术的发展不仅推动了社会的前进,也改变着社会经济环境.会计信息化正以势不可当的速度向前发展.如今的财务软件已经不只限于提高记账和报表处理效率.运用数据挖掘技术可以从海量的财务数据中抽取出隐含的、具有潜在价值的信息,使得财务数据可以用于决策支持和过程控制.财会部门是企业的流程再造的重点部门,要想做到根本性的思考和彻底性重建就要进化传统意义上的会计目标--经营责管,使财会具有相应的决策和控制能力,分散企业高管的决策能力,从而使得最终的决策具有更强的执行力.     

数据挖掘技术在物流信息系统中的应用

伴随着信息时代的数据量剧增的显著特征，深化物流信息管理的最有效的方法是在其中引进数据挖掘技术。文中介绍了数据挖掘技术用于物流管理的优势．分析了数据挖掘过程及关键技术。最后，在论述数据挖掘技术在物流管理中的应用的基础上。指出数据挖掘技术将为企业物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究

因能从海量数据中发现潜在的、有价值的知识,数据挖掘成为人们非常感兴趣的热点技术。水利工程管理面临的是海量的非空间数据和空间数据,对这些数据的挖掘,能够提炼出有价值的知识,从而提高水利工程管理的科学化水平和决策水平。在水利工程管理中利用空间数据挖掘技术。需要解决数据仓库建设、数据挖掘与GIS集成和数据挖掘系统模型等3个方面的关键问题。数据仓库是建设水利工程数据挖掘系统的基础。数据挖掘与GIS集成的方式有嵌入式、松散耦合式、紧密耦合式3种。紧密耦合式是两者集成的最好方式。水利工程系统的数据挖掘适合采用基于OLAP和0LAM的探查性数据挖掘模型。     

浅析数据挖掘在高校图书馆中的应用及优势

数据挖掘技术是一种新兴的信息处理技术。文章在论述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘在高校图书馆的应用和优势。     

数据挖掘技术在证券业中的应用

证券业对海量交易数据的管理以及对这些数据的深入分析处理需要先进的数据存储和管理技术,数据挖掘在证券业的应用具有广阔前景。本文首先阐述了数据仓库及数据挖掘的基本思想,在此基础上着重探讨了数据挖掘技术在证券行业的实际应用。     

数据挖掘在高校资产管理中的应用

进行高校资产数据挖掘与分析研究,能更好地为高校管理、高校决策提供科学依据。本文分析了高校资产管理的现状与特点,构建了高校资产数据仓库雪花模型,挖掘出高校资产管理指标之间的关联规则,并对该数据挖掘模型进行评价,在实际应用中取得了良好效果。     

数据挖掘在证券经纪人管理系统中的应用

证券市场的持续低迷对证券公司的经营策略提出了新的要求,客户关系管理理念也随之流行。文章首先从应用角度出发介绍了数据挖掘技术的基本概念,以及证券行业对客户关系管理方面的需求。然后用实例说明了数据挖掘技术在证券经纪人管理系统中的实际应用。     

基于WEB的数据挖掘技术在网络管理中的研究与应用

文章探讨基于WEB的数据挖掘网络管理系统的体系结构、OLAP技术和数据挖掘技术,针对当前网络管理系统的现状和存在问题,提出基于WEB和数据挖掘技术的网络管理系统,为网管存在的问题提供解决方案,该系统对网管现状的改善有积极意义。     

刑侦数据仓库模型设计与数据挖掘技术应用

针对当前刑侦海量档案数据信息,首先在分析其数据跨平台、复杂化和多样性特点的基础上,设计了刑侦数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型;接着针对刑侦数据仓库及数据挖掘技术,对已有的刑侦档案数据进行信息整合和数据挖掘,获取大量的有用知识,这些知识在促进刑侦研究工作的同时,对一线的实际刑侦工作具有很大的参考价值;最后,文章给出了面向刑侦档案数据信息的仓库模型,针对其数据挖掘系统框架提出了相应的数据挖掘方法,为进一步的刑侦数据信息联机分析处理和有用信息挖掘以及为公安安全防范决策服务。     

数据仓库技术在信息处理中的应用

数据仓库技术是20世纪90年代出现的新技术,OLAP(联机分析处理)技术是数据分析和获取信息的有力工具.该文结合宝钢的实际情况,详细介绍了宝钢运用数据仓库和OLAP技术在质量管理上的应用和探索,对充分利用历史数据分析来解决质量问题能提供一定的借鉴作用.