数据挖掘在商业决策系统中的应用

数据挖掘是为了发现事先未知的规则和联系而对大量数据进行选择、探索和建模的过程.在当前的信息社会中,它已经成为学术界与企业界的研究热点之一.先进的商业管理理念离不开技术的支持.数据挖掘运用在商业决策中对商业的发展有决定性作用.本文从数据挖掘的概念、功能、商业决策等方面讨论如何应用数据挖掘技术助力商业决策.     

企业营销决策中数据挖掘技术的应用与探索——论计算机应用在管理中的作用

本文阐述了企业营销决策系统的设计思想,数据挖掘的思想和一般技术,并论述了数据挖掘技术在该决策系统中应用的研究,并对该技术的商业应用进行总结和展望。     

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。     

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。     

大数据背景下数据挖掘应用于管理会计的相关研究

在复杂多变的商业环境以及信息瞬息万变的当下,如何提高企业的决策能力、如何挖掘和利用各种信息提高战略管理会计决策相关性,是值得研究的课题。数据挖掘技术在处理大量的、复杂的、结构化或非结构化的、财务或非财务的数据方面具有独特的优势。因此,本文将数据挖掘技术应用于战略管理会计,对战略管理会计的一些问题进行探讨。     

数据挖掘在保险客户关系管理中的应用

数据挖掘技术自上世纪80年代初产生以来,随着计算机技术的发展与普及,带动了它在商业领域中的应用,有助于保险从爆炸性增长的数据中,挖掘出与经营决策相关的信息与知识,提高决策的针对性和有效性,日益受到关注。文章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保险竞争力的重要作用与意义,探讨了数据挖掘技术在保险经营管理中的应用。     

浅叙数据挖掘在商业中的应用

从商业角度上看，数据挖掘是一种新的商业信 息处理的技术，其主要特点是对商业数据库中众多 的业务数据进行抽取、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。 数据挖掘在商业上的主要应用 数据挖掘在商业上的应用有着不可估量的重要 作用，它会对企业的发展与经营产生深远的影响。数 据挖掘的主要功能有：聚类分类，关联分析，自动预 测趋势与行为。其中关联分析是数据挖掘功能中较 为重要的功能，在商业活动中有着广泛的应用，下面 本文就关联分析在商业活动中的应用作一介绍：关 联规则（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ …     

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。     

基于数据挖掘技术的物流体系

本文介绍了数据挖掘技术应用于物流体系的优势,构建了基于数据挖掘技术的物流体系结构,分析了数据挖掘技术为企业物流管理、决策提供支持功能,阐述了该技术在物流体系中的应用。     

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.     

零售企业中基于知识的营销模型研究

信息技术的进步使得零售企业积累了海量的交易和顾客数据,面对复杂多变的竞争环境,利用数据挖掘等新技术从宝贵的数据资源中挖掘中有用的知识并应用知识管理框架实现有用规则、知识的传递及供应链合作者共享和管理,进行基于知识进行有效的营销决策支持,对零售企业实现商业成本的减少,顾客忠诚度和满意度的提高,最终达到零售企业竞争力的提升有着极为重要的意义。本文提出了一个从企业数据源、数据挖掘、知识管理和基于知识的营销决策应用的概念模型KBM(Knowledge-based marketing),以期为零售企业利用数据挖掘等新技术制定理性的营销决策提供参考。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)是现代企业对客户进行管理、使得客户以及企业做出决策的重要方式。本文介绍了CRM和数据挖掘技术,对数据挖掘技术在CRM中的应用进行了分析。     

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。     

数据挖掘技术及在商业决策中的应用研究

<正>一、引言随着信息时代的到来、INTERNET技术的发展,商业决策系统的功能变得越来越多样化。目前所使用的数据库技术无法将隐藏在数据背后的重要信息挖掘出来利用,所以如何迅速、准确、有效但适量地提供用户所需的信息,发现信息之间潜在的联系,支持管理决策就是数据挖掘要解决的课题。随着市场的开放、外资公司的介入,商业竞争逐步升级,群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力,使自己始终立于不败之地,是每个企业必须面对的问题。数据挖掘技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。本文主要讨论了数据挖掘技术的概念以及应用。     

市场营销行为的决策技术研究与应用——购物篮分析

目前,市场营销决策技术已成为商家获得成功的关键因素之一。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。结合数据挖掘技术,一种称之为购物篮分析方法,对市场营销行为决策具有重要的意义,已越来越受到零售企业的重视。     

物流决策中决策树分类技术的应用研究

为提高物流企业的决策能力,本文提出将数据挖掘技术应用于物流决策,重点讨论了数据挖掘分类技术及其在物流决策中的功能,应用WEK软件J48算法,结合实例对物流决策中决策树分类技术的应用进行了分析研究。     

数据挖掘方法在商业领域的应用研究综述

随着数据采集技术的发展进步,收集到的商业数据信息日渐庞大.如何从众多的数据挖掘方法中选择有效的技术,从这些海量数据中挖掘有用的知识是商业数据分析者或商业决策者面临的艰巨任务.本文调研了数据挖掘在商业领域的主要成功应用案例,归纳、总结和分析了在商业领域中常用的数据挖掘方法,指出了它们各自的使用条件和范围.这些可为商业数据分析者和商业决策者选择恰当的数据挖掘方法来指导他们的工作提供帮助.     

数据挖掘技术在商业领域的应用与研究

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助商业企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到商业市场研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术入手,分析了数据挖掘在商业活动中的应用。提出了数据挖掘的典型统计分析方法与常用的技术,并指出其在商业领域中的典型应用。     

数据挖掘在CRM中的应用

由于因特网与电子商务的快速发展以及白热化的国际竞争,企业必须有效地利用信息科技技术改善企业管理,从而做出决策以便及时反应市场及顾客的需求。因此,顾客关系管理(CRM)的建立成为企业一项重要的工作。本文分析了数据挖掘技术的几种常用应用方式,重点介绍了数据挖掘与顾客关系管理的关系及其应用。利用数据挖掘所获取的知识,应用到顾客关系管理中,反馈给顾客群,将给顾客提供快速且高质的服务,同时也可以提升企业的竞争优势。