数据挖掘及其在客户关系管理中的应用

数据挖掘是一门新兴的信息处理技术,在商业信息的提取和利用中发挥着重要作用。本文从数据挖掘本质出发,详细的论述了客户关系管理和数据挖掘在CRM中的基本方法,分析了数据挖掘在CRM中的体系结构及其应用。     

数据挖掘在教务管理中的应用

数据挖掘是一门涉及到数理统计、人工智能、知识工程等多学科、多领域的新兴交叉学科。教学管理人员采用数据挖掘技术对教务管理信息系统中的数据进行深入的分析,以此来制定相关措施,可以更有效发挥学校各类资源的作用,不断提高学校的教学质量和教学效果。本文将对数据挖掘在教务管理中的具体应用加以归纳和总结。     

数据挖掘技术在电子商务领域中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个使用统计学原理和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前在商业领域的应用刚刚起步.电子商务网站的顾客在WEB上的行为都会产生大量数据信息,不仅包括本次交易信息而且还有利用搜索引擎以及在站点内进行浏览的相关数据,这些数据中包含了对市场分析及预测非常有益的潜在信息.在日益激烈的电子商务竞争中,任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的,但是这些数据资源中所蕴涵的大量有益信息至今却未能得到充分地挖掘和利用.如何对电子商务信息进行有效的组织利用,如何了解到顾客尽可能多的爱好和价值取向,以优化网站设计,为用户提供个性化服务,成为电子商务发展迫切要解决的问题.本文主要阐述数据挖掘的一般技术,着重探讨了数据挖掘技术在电子商务领域中的应用.     

基于数据挖掘的物流成本管理模型研究

降低成本是增强第三方物流企业竞争力的重要途径。本文采用数据挖掘技术建立物流成本管理模型,分析物流成本数据中隐含的有用信息。该模型首先引入聚类分析方法将物流成本依据自身特征分成若干簇。再引入关联规则分析方法挖掘物流成本数据之间的关联规则,形成物流成本管理决策知识库。通过挖掘物流成本数据中隐含的关键信息,可以有效管理物流成本。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策.     

数据挖掘在现代商业管理中的应用

在商业信息大爆炸的当今,数据挖掘技术将逐渐代替传统的单一的数据库管理技术成为海量数据管理的主流,因为前者不仅提供了对数据的有效管理,更为使用者提供智能的决策支持,真正实现了从数据的海洋中挖掘出有用的"真金".本文探讨了适宜在现代商业管理中运用的一种数据挖掘技术--聚类分析.     

数据挖掘技术在物流系统中的应用

随着计算机技术的不断发展,数据挖掘技术被应用于各行各业。数据挖掘技术应用在现代物流系统中,能够从庞杂的信息里提取有用的数据,通过统计分析,找出销售模式,准确掌握未来商机的命脉。     

数据挖掘在天猫商城中的应用

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。运用数据挖掘中Apriori算法对大量淘宝交易数据进行关联规则挖掘,可以得到商家感兴趣的销售信息,并根据这些信息进行针对性的营销,从而起到促进销售的作用。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务采用数据挖掘技术,是把丰富的数据源信息进行有效组织利用,这对电子商务具重要价值。本文深入探讨了数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

基于关联规则挖掘电子商务网站数据采集

关联规则挖掘在Web站点中的应用目的是为了发现不同商品在交易过程中的潜在联系,这些规则反应了顾客购买行为习惯,可以用来指导商家科学地安排进贷、库存以及贷架设计等。在本文中以网上书店为例探讨如何规划网站功能,规划数据库,如何采集用户信息以及用户在访问站点时的浏览记录和消费记录。     

客户关系管理中数据挖掘的应用

客户关系管理在企业管理决策中起到了关键作用,而数据挖掘技术为客户关系管理的实施提供了良好的技术支持。在对数据挖掘技术于客户关系管理中的价值和应用范畴进行分析,将数据挖掘应用于客户流失分析,进而从这些信息中挖掘出客户偏好的商品组合、消费习性或流失客户特征。     

基于数据挖掘技术的企业客户关系管理(CRM)

由于竞争的全球化、需求的拉动和管理理念的更新,使客户关系管理(CRM)得到产生和发展。面对企业海量的数据,如何从其中发现有价值的知识和规律是企业急需解决的难题。数据挖掘技术为此提供了工具和途径。在了解CRM的概念和框架、数据挖掘的各种技术后,还必须了解数据挖掘在CRM中的应用流程和应用的业务领域。     

数据挖掘在市场营销中的应用

数据挖掘是一个萃取和展现新知识的流程,在市场营销中采用数据挖掘是营销发展到现阶段的必然要求,它有助于企业提高营销效率,降低营销成本。通过了解数据挖掘的基本概念、以及分析数据挖掘在市场营销中应用的理论依据,从而掌握数据挖掘在市场营销中的应用。     

数据挖掘在人口学中的应用

随着收集数据能力的加强 ,人口数据和资料日益丰富起来 ,但同时又普遍感到存在着“数据丰富而信息匮乏”的问题。试图将数据挖掘的技术应用到第五次人口普查当中 ,通过具体的例子分析来说明在人口学领域如何运用数据挖掘技术 ,以此探讨如何对五普的数据进行深入分析以及如何提高其应用价值。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理应用研究

本文先分析了客户关系管理定义和功能、接着分析了数据挖掘的流程,最后浅析了数据挖掘技术在企业客户关系管理中的具体应用。     

数据挖掘技术在物流企业管理的应用研究

本文针对物流领域的实际业务流程、业务需要以及实际拥有的数据进行了研究,论述了物流企业管理中数据挖掘的目标、算法和操作。阐述了数据挖掘技术及其在物流领域管理中的应用。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理

通过利用数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统。分析基于数据挖掘技术的客户行为和重点客户的发现 ,基于数据挖掘技术的客户关系管理模式 ,建立客户关系管理系统将极大地提升企业的竞争优势 ,提高企业的竞争水平     

基于分布式数据挖掘的连锁商业企业经营决策分析

分布式经营系统是大型连锁商业企业发展的基础,采用分布式数据挖掘辅助连锁商业企业决策是一种理想选择。连锁商业企业经营决策可以通过基于分布式数据挖掘的全局控制站点决策模式和分站点决策模式,各站点的独立和全局的综合来实行;基于分布式数据挖掘的决策机制与集中式数据挖掘的决策机制相比有划分粒度小、分析与综合性强、面向顾客的灵活度高等特点;并实现了一个客户细分的决策过程。     

客户关系管理中基于数据挖掘的客户细分研究

客户关系管理(CRM)是适应企业“以产品为中心”到“以客户为中心”的经营模式的战略转移和关系营销的需要而发展起来的新的管理理念,它把在保证企业利益的前提下追求客户满意和客户忠诚作为最终目标。客户细分是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,提升客户满意和客户忠诚。