数据挖掘技术在管理会计中的应用研究

数据挖掘技术能够从海量数据中获取有价值的数据与信息。在不同领域应用数据挖掘技术能够发挥数据的价值,为企业的各项决策提供准确的依据,从而进一步提升企业的竞争力。因此,将数据挖掘技术应用到管理会计工作中是企业发展壮大的必然途径。基于此,一是提出数据挖掘技术的特征及其在管理会计中应用的优势;二是对数据挖掘技术在管理会计中应用的过程进行论述;三是阐述数据挖掘技术在管理会计中的具体应用场景;四是充分满足企业对市场发展以及消费者分析的需求和数据挖掘技术的助力。     

基于数据仓库技术有企业智能诊断研究

对企业进行诊断的目的是要提高企业的生产管理水平和经济效益,智能诊断的任务就是在从企业生产所涉及的大量数据中找出影响生产发展的因素。通过数据仓库技术、数据挖掘技术的应用,提出了企业在建立数据仓库的过程,一种基于数据仓库技术和数据挖掘技术的企业智能诊断方法。     

基于数据仓库技术的企业智能诊断研究

对企业进行诊断的目的是要提高企业的生产管理水平和经济效益,智能诊断的任务就是从企业生产所涉及的大量数据中找出影响生产发展的因素。通过数据仓库技术、数据挖掘技术的应用,提出了企业在建立数据仓库的过程,一种基于数据仓库技术和数据挖掘技术的企业智能诊断方法。     

保险业CRM系统实现的关键技术研究

CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,将数据挖掘技术等关键技术应用于CRM中,能够加强和改善客户关系管理,为企业带来更多的利润。以保险业CRM系统建设为背景,结合数据挖掘技术,对其实现的关键技术进行了研究。     

数据挖掘技术在分析型CRM中的应用研究

CRM是一种以"客户为中心"为核心思想的企业经营管理模式,它首先是一种营销理念,同时也是一种先进技术的集成系统。通过对面向客户的各个领域业务工作流程的自动化,采用数据库、数据仓库、数据挖掘等技术手段,将这种营销理念实践到企业的日常运作中,并且将这种结果转化为对企业的决策支持作用,实现了一种数据驱动的企业决策过程。文章介绍了数据挖掘和CRM这些背景知识与体系结构,并着重分析了基于数据挖掘技术的CRM系统中的应用。     

浅议建筑企业如何挖掘财务数据支撑经营战略发展

随着万物互联、大数据技术和智能化的快速发展,建筑企业的经营管理也逐渐进入信息自动化时代,在此背景下,充分利用财务数据挖掘技术,能够及时、准确地整理出有用的财务数据信息,并将其提供给决策层,将有助于有效支撑公司自身的经营发展。基于此,本文从财务数据挖掘相关概念出发,详细阐述了财务数据挖掘方法和步骤,进而分析了财务数据在企业经营发展中的作用。     

试论数据仓库在客户关系管理中的应用

通过利用数据仓库和数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统.分析基于数据仓库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.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘技术作为一种先进的数据处理方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具.基于数据挖掘技术的客户关系管理系统是数据挖掘技术在客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径.在客户关系管理中常用的数据挖掘方法主要包括:分类、聚类、关联规则、统计回归、偏差分析等.     

利用数据挖掘技术提高东北老工业基地企业的竞争力

文章简要地说明了东北老工业基地的现状及存在的问题 ,在此基础上论述了企业通过对数据挖掘技术的应用 ,在对其内、外部环境信息进行充分挖掘的基础上 ,达到了提高服务水平、改善客户关系管理、管理的供应链、分析信用风险和识别欺诈行为、控制危机等作用 ,数据挖掘技术的应用是企业实现可持续发展 ,提高东北老工业基地企业的核心竞争能力的重要保障。     

大数据挖掘技术在企业ERP中的应用研究

在大数据时代的背景下,各行各业对于数据的挖掘利用尤为敏感和重视,纷纷开始了对于数据进行存储、整理、分析、研究,而企业ERP系统的应用为企业积累了大量的运营数据.利用大数据挖掘技术对企业ERP系统的数据信息进行深度分析,挖掘数据中潜藏的商业价值,对企业的经营决策将提供有力的支持.因此,对数据挖掘技术在企业ERP中的应用加以探讨具有一定的实践意义.     

基于数据挖掘技术的商业银行个人理财系统设计

随着商业银行理财业务的竞争日趋激烈,各商业银行将面临如何从大量的数据中提取有价值的信息和知识以提高企业决策能力,数据挖掘技术的出现使银行“数据变知识”成为可能。文章分析了数据仓库和数据挖掘技术在商业银行个人理财业务中的作用,结合目前商业银行理财业务的状况,提出了基于数据仓库和数据挖掘技术的商业银行个人理财系统设计方案,对于指导商业银行个人理财业务具有普遍的现实意义。     

商业数据挖掘技术的应用及发展

商业数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点.本文从数据挖掘的概念和本质出发,详细阐述了数据挖掘的各种技术方法,深入分析了数据挖掘技术的市场应用领域,指出了数据挖掘技术未来的研究方向及热点.     

试论数据仓库在客户关系管理中的应用

通过利用数据仓库和数据挖掘技术建立成功的客户关系管理系统。分析基于数据仓库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：     

商业数据挖掘技术的应用及发展

商业数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。本文从数据挖掘的概念和本质出发,详细阐述了数据挖掘的各种技术方法,深入分析了数据挖掘技术的市场应用领域,指出了数据挖掘技术未来的研究方向及热点。     

数据挖掘技术在数字图书馆建设中的应用

本文介绍了数据挖掘技术在数字图书馆建设中的应用.探讨了数据挖掘的技术和方法,描述了数字图书馆中进行数据挖掘的过程,建立了数字图书馆数据挖掘模型,并说明了通过数据挖掘可以实现数字图书馆的个性化服务.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

客户关系管理不仅是一种管理理念，也是一种管理软件和技术。良好的客户关系管理能够为企业带来巨大的利润，数据挖掘能够对客户行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。数据挖掘技术的崔用决定了客户关系管理（CRM）的成败。     

数据挖掘在电子商务中的应用

针对国民经济的迅猛发展,电子商务已经引起人们的重视,将数据挖掘技术应用到电子商务中,能够帮助相关工作人员更好的了解企业的运行情况,提高数据的利用率.基于此,本文主要分析电子商务中数据挖掘技术的应用,从而推动我国电子商务能够更好的发展.     

零售业贯穿客户生存周期的数据挖掘分析

当今,许多零售企业的数据库或数据仓库中都搜集和存储了大量关于客户的数据,这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录到客户反馈等各个环节。数据挖掘的目的就是帮助商业理解其最重要资产的价值,这种资产就是客户。对于任何商业,客户都是最重要的资产。不是从特定的技术讨论数据挖掘活动,而是转向客户和客户生存周期,使数据挖掘关注在中心的客户,研究贯穿客户生存周期的数据挖掘活动。     

基于CRM的数据挖掘方法

计算机和网络技术的发展使企业获取商业数据变得更加便捷。如何从海量的数据中提取有效信息并进行分析,进而做出快速准确的决策已成为企业面临的一个课题。本文通过对数据挖掘工具及常用方法的分析,介绍了该技术在企业客户关系管理领域中的一些应用。     

数据挖掘技术在企业薪酬设针中的应用研究

现代企业薪酬设计过程中要面对数量众多、关系复杂的信息和数据,而数据挖掘技术在有效处理大量数据方面具有独特的优势。本文以薪酬设计中的数据分析过程为主线,探讨如何应用分类、聚类以及关联规则等数据挖掘技术来分析和处理数据,为薪酬设计提供强有力的决策支持。