数据挖掘技术在企业经营中的应用研究

数据挖掘技术是互联网之后出现的信息技术新热点 ,有助于企业从爆炸性增长着的数据中 ,挖掘出经营决策相关的信息与知识 ,提高决策的针对性和有效性 ,日益受到了企业界的关注。本文阐述了数据挖掘的基本概念、方法与工具 ,分析了数据挖掘技术对提高企业竞争力的重要作用与意义 ,探讨了在企业经营中应用数据挖掘技术的基本方法与步骤     

基于粗集的数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务是现代商业的主流趋势,基于数据挖掘技术可以充分利用企业的信息数据,从海量数据中挖掘出对企业有用的信息。文中主要介绍了基于粗糙集的数据挖掘过程:数据预处理、约简和规则提取。     

基于数据挖掘技术的企业信息化建设

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到企业信息化研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术特点入手,分析了数据挖掘在企业信息化中的应用。     

浅谈数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

为了更好地对企业的营销管理进行量化分析,许多企业开始引进数据挖掘技术为企业的营销管理提供精准的信息支持。本文就是基于这样的一种发展趋势,结合数据挖掘技术特点与营销数据的特征,分析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用。     

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。     

数据挖掘技术在企业管理中应用的研究和探索

本文论述了数据信息在企业管理的现状及所起到的作用。同时论述了数据挖掘的思想及主要技术。并对数据挖掘思想和技术在企业管理中的应用进行了阐述和展望。     

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用

随着信息技术中的数据挖掘技术的不断成熟与发展,金融企业利率市场化进程的快速推进,企业面临着巨大的互联网金融的冲击和挑战。如何能更好的运用数据挖掘技术,使金融企业摆脱困境,走出低谷具有十分重要的应用价值和现实意义。特别是,在现阶段金融企业不断开放,很多企业都大力提倡和发展以客户为中心的客户关系管理体系。在管理和发展的过程中,势必会产生大量的数据,如何结合数据挖掘技术有效的协调和处理客户数据,挖掘潜在的、有用的数据信息,以此来解决客户关系管理中所遇到的问题,为企业的发展提供有效的决策依据和手段,帮助金融企业高效率的维护企业信息的同时,带来更多的经济效益。本文从数据挖掘与客户关系管理两者的关系出发,深入浅出的分析银行金融企业在客户关系管理应用数据挖掘存在的诸多问题,针对问题如何运用数据挖掘技术在银行金融企业扭转被动局面,提出应用方法和解决措施。从而提高客户关系管理体系的构建,为企业实现利润最大化。     

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。     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程.在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力.本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用.     

将数据挖掘技术应用在客户关系管理中

在客户关系管理中,企业将面临大量的来自于客户和市场的数据和信息,这些数据是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的,但同时又是非常有用的。数据挖掘技术可以将这些数据有效的分析、整理,从而给数据使用者提供有效、及时的信息。本文就数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用做了粗浅的探讨。     

数据挖掘技术在管理会计中的应用分析

数据挖掘作为信息化环境中发展的新技术,是从大量的数据中发现和提取有效信息和知识的过程,对于信息的深入加工和科学利用方面具有强大的功能。管理会计在随着时代的发展过程中,不仅需要理论的发展推动,还需要管理技术和方法的不断创新。将数据挖掘技术运用到管理会计中,将有效提高企业的市场竞争力。文章将通过介绍数据挖掘技术的主要应用方法,指出在管理会计中数据挖掘技术的重要意义,分析和探讨数据挖掘技术如何在管理会计领域中进行应用。     

数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

随着知识经济的到来,知识作为一种重要的经济资源可以提升企业的竞争力,知识管理作为一种经营战略模式越来越受到企业的重视。数据挖掘技术是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分,利用数据挖掘技术可以从企业海量的数据和信息中挖掘出有效的知识,帮助企业实施科学有效的知识管理,从而提升企业的核心竞争力,促进企业科学、快速与持续发展。     

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。     

数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

数据挖掘是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分,它有助于企业在竞争激烈的市场环境中,快速有效地挖掘出对管理和决策有效的信息与知识,提高企业知识管理的效率。明确数据、信息、知识和知识管理的关系,大力运用数据挖掘技术进行企业知识管理,可提升企业核心竞争力,加速企业的科学创新与发展。     

虚拟数据整合技术在烟草信息化中的应用探究

信息资源无法实现共享,是烟草企业信息化建设过程中面临的严峻问题,本文探讨虚拟数据整合技术在烟草企业信息化建设中的运用,旨在为完善信息化建设提供借鉴。     

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。     

WEB数据挖掘技术在企业电子商务系统中的应用探析

web数据挖掘技术为企业从大量电子商务系统数据中提取有效信息提供了数据分析的技术支持,本文简述了数据挖掘技术应用于电子商务系统的目的和意义,分析了几种web数据挖掘技术及其在电子商务系统中的应用。     

浅析基础数据挖掘技术的物流企业管理

随着经济的发展,物流发展会越来越被人们所关注,在激烈的市场竞争下,企业必须以客户为中心,满足客户多样化的需求,而面对如此巨大的客户数据,运用数据挖掘技术能有效的挖掘客户信息,为物流企业提供准确的决策信息,促进物流企业的发展。本文则详细分析基础数据挖掘技术下的物流企业管理策略。     

数据挖掘技术的财务风险与对策研究

数据挖掘技术是上世纪八十年代末提出的新课题,面对日益海量的日常数据,分析数据、处理数据成为我们寻找数据隐藏规律的重要手段,数据挖掘技术可以从公司看似平常的数据中发现隐藏的信息和潜在的风险,从而对财务风险的分析和对策的研究产生积极的效果,提高公司处理风险的能力,一定层次上规避风险,稳健经营。     

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.