数据挖掘在销售预测中的应用

数据挖掘技术在经济中的应用是信息决策、经济管理等领域的前沿研究方向之一。企业决策离不开销售预测,传统的预测系统已远远不能满足要求。针对传统预测系统存在的问题,详细探讨了应用数据挖掘技术的相关内容,并设计了面向销售预测的数据挖掘一般结构框架。     

数据挖掘在交叉销售中的应用过程模型研究

本文针对交叉销售过程的阶段特点,提出了数据挖掘在交叉销售中的应用过程模型。     

数据挖掘在交叉销售中的应用过程模型研究

本文针对交叉销售过程的阶段特点，提出了数据挖掘在交叉销售中的应用过程模型。     

基于数据挖掘技术下汽车销售客户分析应用探讨

随着现代经济社会的不断发展,居民消费水平和汽车行业的发展上升速度逐渐加快,我国现阶段汽车行业的崛起对客户群体提出了越来越高的要求。在经济社会的不断发展和科学技术不断进步的影响下,网络信息技术诱导下的汽车销售企业在客户关系管理中占据的作用用来对客户信息进行协助。客户管理系统的实施能够帮助企业更好地对客户需求进行了解,从而让客户与企业的关系进行改善,保证客户的满意度得到提升,企业的竞争力获得不断提升。     

数据挖掘技术在网络教学中应用探析

通过对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和方法等知识的简单介绍,就如何在成绩分析系统和图书馆中应用数据挖掘,从中得到促进教学的所需信息等内容进行了探讨,并提出了数据挖掘技术在各部分的具体作法。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

本文简单阐述了数据挖掘的概念和数据挖掘技术的数据来源,分析了数据挖掘在电子商务中的应用、意义和展望。     

论数据挖掘技术及应用

随着现代信息社会的逐步发展,数据挖掘技术在各个行业得到了广泛的应用。在介绍数据挖掘的相关知识的基础上,总结了数据挖掘常采用的技术方法,并且对数据挖掘的应用进行了阐述。     

手机采集订单在烟草销售工作中的作用

本文提出了如何利用手机采集订单系统采集零售户需求数据,并及时上传给服务器以达到现代营销目的。首先介绍了现代烟草销售过程中数据采集传输中存在的问题,研究了如何利用烟草客户需求预测信息系统来解决销售过程中信息不对称问题,最后对其应用前景做了展望。     

数据挖掘在超市大数据中的应用

大数据时代,各行各业汇集了庞大的数据,如何使这些数据得到充分的利用,数据挖掘是最关键也是最基础的工作。在本次研究中,将数据挖掘技术与购物篮思想理念相结合,运用R语言,对南京一家超市五个月内的销售数据进行研究分析。具体有65536条数据,有31869条销售记录,2242种类商品,将这些商品分为192小类商品,基于食品分类规则将该超市食品分为38类。此次研究过程如下:首先,运用R语言,使用编写字典的方式,对所获取的数据进行清洗,生成结构化数据。然后,在三方面对数据挖掘。一,数据描述性统计挖掘。二关联规则挖掘。最后,用图表的形式展示此次研究的成果。此次烟酒店意义:利用初级数据挖掘的理论支持,帮助企业更好地分析、了解客户,最终赢得客户的竞争是该研究的重要的意义和实际应用价值。     

探析数据挖掘中抽样技术的应用

随着信息时代的发展变化,庞大的数据规模对于当前数据挖掘算法处理的要求也越来越高。数据挖掘技术指的是从大量不完全的、模糊的以及随机的数据中提取出具有潜在价值的信息的过程,其中的知识通常所指的有意义的规律。数据挖掘技术是随着数据库技术发展必然的产物,它能够实现据库信息管理系统智能化,还能够改善系统的实用性与有效性,为决策提供科学有效的依据。但是由于数据库规模仍在不断扩大,个人电脑硬件配置也受到很大的限制,数据挖掘算法的效率面临着较大的挑战。在这样的情况下,具有提高计算机效率的抽样技术被广泛应用。由于抽样技术需要计算科学、数据库与统计学相关学科的支持,所以在数据挖掘中应用抽样技术还有待进一步完善。本文首先论述数据挖掘及抽样技术的概念,分析在数据挖掘中应用抽样技术的重要性,最后结合相关实例探讨具体应用方式。     

数据挖掘技术在行业应用中的分析与比较

本文对数据挖掘功能和应用做了简要的概述,对几个重点领域中的数据挖掘应用做了较深入的阐述。从而能够提高企业整体工作效率,及时掌握和影响企业运作的关键指标,决策依据,突发事件以及关系紧密的行业和市场信息等。最后对数据挖掘在这三个领域的应用做了分析和比较。     

数据挖掘技术在饰品设计中的应用

本文简要阐述了饰品设计的现状,提出了将数据挖掘技术应用到饰品设计的方案,并使用Microsoft时序模型对企业数据进行了销售预测,且对该挖掘模型进行了验证。这为饰品企业的决策提供了新的思路,有利于帮助领导更准确地进行市场定位,把握未来饰品发展趋势,具有一定的实用价值。     

数据挖掘技术分析及其在零售行业的应用

数据挖掘技术逐渐成为研究热点,应用也越来越广泛。本文结合零售业中各种应用需求,较详细地分析了针对不同挖掘任务的数据挖掘技术,并对实施中出现的问题进行了阐述,表明了改进挖掘算法和提高计算效率的必要性。     

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.     

试析数据挖掘技术在经济统计中的应用

随着我国经济的发展,经济统计过程中会出现大量的、杂乱的、来源广泛的数据。作为下一经济活动的基础,数据的利用非常重要,因此为经济发展制定针对性的决策是社会各界关注的重点,统计部门也越来越重视经济统计信息的真实性与可靠性。面对这样复杂的经济关系整体,传统的数据统计与处理方法显得异常薄弱,难以对深层次的数据进行智能分析,导致存在于数据中的联系和价值被忽视,且对于虚假数据不具有较好的鉴别能力。因此,借助现代化的技术实施经济分析成为社会发展的必然趋势,数据挖掘显示出其巨大的优势,本文从实际应用的角度出发,分析数据挖掘技术的特点及其在实际经济统计中的应用。     

大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用

伴随着信息技术的飞速发展,各行各业各个领域都在积极引进信息技术,银行工作也是如此。当今时代已经成为了富含海量数据信息的大数据时代,想要在此背景下从众多信息中迅速挖掘出想要的信息,比以往要困难很多。对于银行工作来说,数据基本决定了其发展,但是有些银行目前却还没有发现海量爆炸性数据所造成的威胁,对此,相关工作人员必须加以重视,引进数据挖掘技术,实现银行业的可持续发展。     

浅析如何在电子商务中应用数据挖掘技术

进入当代信息社会,网络技术、数据库技术飞速发展,全球传统商务正不断朝电子商务衍变。文章通过介绍数据挖掘技术,对数据挖掘技术实际应用展开探讨,旨在为相关人员基于数据挖掘技术、数据挖掘技术实际应用的如何在电子商务中应用数据挖掘技术研究适用提供一些思路。     

数据挖掘技术在零售业中的应用

本文首先对数据挖掘技术在零售业领域应用的意义进行了说明,介绍了数据挖掘的概念、应用的步骤和包含的主要部分,并对零售业数据挖掘技术的具体应用方法进行了较详细的分析。     

浅谈数据挖掘技术在水质评价中的应用

在对水质评价检测的基本原理进行论述的基础上,构建起了基于TOPSIS法的水质评价模型,对提高水质评价的精确程度具有积极意义。     

数据挖掘技术在网络空间课堂教学评价中应用

本文从构建网络空间课堂评价指标体系入手,利用数据挖掘技术,通过对网络日志和后台数据库进行数据挖掘,获取评价原始数据,并对数据进行处理,得到网络空间课堂中教师教学、学生学习、网络资源的评价等级,同时对相关数据进行聚类和关联分析,使空间教学评价更科学,发挥了评价的促进作用。