数据挖掘在供应链金融风险控制中的应用

我国供应链网络金融业务是近年来许多金融机构开始针对我国供应链上中下游金融企业自身提供的一种全新的网络金融业务服务,这项全新业务在金融银行管理方面也可能存在一定的金融风险。 为了针对有能力经销商属性造成的最低还款承担风险,利用传统数据挖掘分析技术可以获得一组低额度还款承担能力类型经销商的基本特征信息属性。 这些金融机构往往能据此准确识别不同最低还款承担能力的不同经销商,并针对不同能力经销商属性制订不同的相应金融优惠政策以此来控制和有效规避各种金融风险。     

大数据在互联网供应链金融风险管理中的应用

随着全球经济一体化的深入,国内市场经济发展速度越来越快,也推动了各大企业的快速发展,而随着互联网的发展对整个金融行业产生了巨大影响。尤其是互联网金融与供应链金融的融合,相比较传统的运行模式来说,能够为上下游企业提供更加灵活、精准、快捷、多样化的金融服务,使产业链生态环境更加完善,妥善解决了中小企业融资难的问题,促进了中...     

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.     

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。     

大数据时代数据挖掘在管理会计中的应用探讨

科学技术的不断发展,极大地促进了大数据技术的飞跃,使其加快了向社会生产生活方方面面的渗透进程。在大数据背景下,如何将数据挖掘技术更加充分地应用于管理会计工作实践,成为业内广泛关注的焦点问题之一。基于此,首先介绍了数据挖掘技术的特点及应用流程,分析了大数据时代数据挖掘技术对管理会计的影响,并结合相关实践经验,分别从作业成本和价值链分析等多个角度与方面,就数据挖掘技术在管理会计中的应用展开了探讨,望有助于相关工作的实践。     

浅谈人工智能在金融风险控制中的创新应用

人工智能技术的高速发展正在深刻影响各个传统行业,金融行业也迎来了变革时代。基于大数据为基础的分析和决策机制,正在形成新的金融服务模式。"互联网+大数据+人工智能+金融风控"是未来金融风控的主要形式。本文简要梳理了人工智能在金融领域中的应用现状,并分析了其优势与问题。     

浅谈数据挖掘在ERP系统中的运用

随着ERP系统普及程度的提高,如何通过充分有效的利用ERP系统中积累的众多数据来帮助企业做出较为准确的财务和管理决策、预测成为了一个需要迫切解决的大问题。作者尝试对此问题进行分析。     

大数据时代数据挖掘在企业管理会计中的应用探讨

在大数据时代背景中,信息数量持续增多,管理会计要想能够充分显示出给企业提供决策的功能,就需要仔细地加工存在的各种数据,显示出各项数据的实际价值.数据挖掘技术属于大数据时代背景中的一种重要技术,能够在较多的数据里面提取出更加可靠的数据.本文分析了管理会计对于信息化手段的使用,在大量的数据中挖掘可靠的信息,如此可以给企业的经营决策提供更加可靠的指导.     

金融风险管理中的难点探析

本文对现代金融风险管理中的几个主要难点问题进行了分析,剖析了它们的危害机制,指出了这些问题存在的原因,并探讨了我国金融风险管理应采取的主要对策.进而有利于我国防范金融风险,保障社会主义市场经济的又好又快发展.     

基于大数据视角的互联网金融风险管理研究

随着科学技术的日益进步,我们已经进入了大数据时代。现如今,大数据技术已经应用于各个行业中,并且取得了较好的效果。为了顺应时代的发展,金融行业也应用了大数据技术。本文从大数据背景下金融风险管理特点引入,介绍了大数据金融管理面临的风险与挑战,并提出了防范金融风险的应对措施,希望能够给金融风险防范工作的开展提供一定帮助。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文介绍了数据挖掘在顾客关系管理中的应用。利用数据挖掘技术所获取的知识,应用到顾客关系管理中,不仅可以给顾客提供快速且高质的服务、提高顾客的满意度,同时也可以提升企业的竞争优势,为企业盈取丰厚的利润。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

国内市场环境竞争日益加剧,更为强调以客户为中心的完善的客户关系管理,客户数据的爆炸性的增长需要数据挖掘技术的支持。本文介绍了客户关系管理及数据挖掘的内涵,分析了客户关系管理应用数据挖掘的必要性,并研究了数据挖掘在客户关系管理应用中的领域及应用的步骤。     

客户关系管理中的数据挖掘

本文介绍了客户关系管理的基本内涵,并对数据挖掘的概念和技术方法做了简要说明,最后着重介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中的应用。     

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。     

大数据环境下的数据挖掘及其在Mathematica中的实践

互联网时代的大数据,为人类对世界的认知,开拓了全新的视野。这就是:数据,让一切成为可能。本文利用数学统计分析软件的相关功能,阐述数据挖掘的基本方法及实践。     

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。     

数据挖掘及其在企业管理中的应用

企业在管理过程中产生了大量的数据,这些数据的背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知识。聚类、关联规则、序列模式、统计分析、特征规则等数据挖掘方法能从这些海量数据中发现有用的知识,使数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服务。目前数据挖掘已被广泛应用于银行、电信等行业,用来对客户数据进行正确的分析,挖掘消费模式,预测客户未来的行为,针对客户的需求提供个性化的服务。     

简析金融风险预算理论在投资管理中的实践

随着我国社会经济的快速发展,金融行业得到了长足的发展,同时金融投资力度也逐渐增加,随机也就增加了投资风险,这对于投资管理造成了很大的困扰.金融风险预算理论在投资管理中的应用,推动了风险管理的发展.本文就介绍了风险预算理论,并探讨其在投资管理中的应用.     

大数据挖掘在企业财务分析领域中的应用与挑战

以5G网络、云计算、人工智能等技术为代表的大数据时代,企业和个人普遍面临着“数据爆炸,知识贫乏”的尴尬处境。大数据挖掘技术通过数据获取、清洗、加载、商务建模、可视化分析等技术手段和工具,为企业财务分析开辟了新的途径与方法。本文在阐述大数据挖掘技术、财务分析相关概念的基础上,分析了大数据时代传统财务分析面临的困境,大数据挖掘技术应用于财务分析领域的必要性和面临的挑战,并最终提出大数据挖掘技术应用的相关对策与建议。