基于XML进行Web数据挖掘浅析

Web数据挖掘已经成为当前广泛研究的课题。目前许多网站都是用HTML构建的,给Web数据挖掘带来了诸多困难,XML的出现为Web数据挖掘带来了便利。本文介绍了Web数据挖掘的概念和遇到的困难,分析了XML在Web数据挖掘中的应用。     

基于XML的Web数据挖掘集成应用研究

针对目前企业实施Web数据挖掘的关键问题,提出利用XML屏蔽Web数据源的异构性以及XML与Web挖掘技术在电子商务系统中集成应用的解决方案,并对用分类技术发现潜在客户群等应用进行了讨论。     

浅析“基于XML的Web数据挖掘”在电子商务中的应用

Web数据挖掘是数据挖掘应用于Internet上资源进行挖掘的一个新兴领域。本文通过简述了Web数据挖掘和XML的理论基础,集中分析了基于XML的Web数据挖掘,并最后论述了在电子商务中的应用。     

基于XML进行Wed数据挖掘浅析

Web数据挖掘已经成为当前广泛研究的课题。目前许多网站都是用HTML构建的,给Web数据挖掘带来了诸多困难,XML的出现为Web数据挖掘带来了便利。本文介绍了Web数据挖掘的概念和遇到的困难,分析了XML在Web数据挖掘中的应用。     

基于SOL SERVER2000的XML数据挖掘应用

随着信息技术的发展，使得各个领域可以方便地存储和检索大量的数据，从而形成长时间的大量的数据和资料的堆积。而且人们常将这些数据放在结构性很强的数据库中，如SQL SEBVEB，DBASE等。如何高效地从这些数据库中挖掘出隐含的、潜在有用的信息就成为困扰信息爆炸时代的人们一个急需解决的问题。     

基于SQL SERVER2000的XML数据挖掘应用

随着信息技术的发展,使得各个领域可以方便地存储和检索大量的数据,从而形成长时间的大量的数据和资料的堆积。而且人们常将这些数据放在结构性很强的数据库中,如SQL SERVER,DBASE等。如何高效地从这些数据库中挖掘出隐含的、潜在有用的信息就成为困扰信息爆炸时代的人们一个急需解决的问题。     

电子商务中的Web数据挖掘

电子商务环境下,如何从互联网中挖掘和利用数据是企业非常关心的问题。Web数据挖掘给电子商务所面临的问题提供了有效途径。本文分析了Web数据挖掘及其电子商务在电子商务中的应用。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务网站每天都会产生大量的数据,运用数据挖掘技术可以从这些数据中发现对市场分析及预测非常有益的信息。本文讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

电子商务中Web数据挖掘的应用研究

当今互联网拥有海量的数据,如何对这些Web上的数据进行挖掘提取有用的模式,辅助企业获得成功,是一个刻不容缓的问题。本文对Web数据挖掘的基本内容和相应的技术作了介绍,并对Web数据挖掘在电子商务中可应用的范围作了说明。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一,将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证,是电子商务不可缺少的重要工具。     

Web使用挖掘在B2C网站中的应用研究

Web使用挖掘是应用数据挖掘技术从Web数据中发现使用模式的过程,它的重要应用领域之一就是B2C网站(网上零售业)的客户行为分析。针对这一问题,来分析Web使用挖掘的过程模型,基于B2C网站的Web使用挖掘方法,详细了解B2C网站的客户访问行为和购买行为,从而明确Web使用挖掘在B2 C网站中的应用领域。     

物流企业CRM与数据挖掘技术

客户关系管理（CRM）不仅是一种管理理念,也是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,还是一种管理软件和技术。推行客户关系管理是物流企业获得顾客、增强市场竞争力的重要途径。有效的客户关系管理离不开客户数据分析,而数据挖掘则是进行客户数据分析的基本技术和方法。数据挖掘技术为物流企业CRM的成功提供了有力的技术保障。     

数据挖掘在人口学中的应用

随着收集数据能力的加强 ,人口数据和资料日益丰富起来 ,但同时又普遍感到存在着“数据丰富而信息匮乏”的问题。试图将数据挖掘的技术应用到第五次人口普查当中 ,通过具体的例子分析来说明在人口学领域如何运用数据挖掘技术 ,以此探讨如何对五普的数据进行深入分析以及如何提高其应用价值。     

数据挖掘在市场营销中的应用

数据挖掘是一个萃取和展现新知识的流程,在市场营销中采用数据挖掘是营销发展到现阶段的必然要求,它有助于企业提高营销效率,降低营销成本。通过了解数据挖掘的基本概念、以及分析数据挖掘在市场营销中应用的理论依据,从而掌握数据挖掘在市场营销中的应用。     

基于数据挖掘技术的企业客户关系管理(CRM)

由于竞争的全球化、需求的拉动和管理理念的更新,使客户关系管理(CRM)得到产生和发展。面对企业海量的数据,如何从其中发现有价值的知识和规律是企业急需解决的难题。数据挖掘技术为此提供了工具和途径。在了解CRM的概念和框架、数据挖掘的各种技术后,还必须了解数据挖掘在CRM中的应用流程和应用的业务领域。     

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。     

基于关联规则挖掘电子商务网站数据采集

关联规则挖掘在Web站点中的应用目的是为了发现不同商品在交易过程中的潜在联系,这些规则反应了顾客购买行为习惯,可以用来指导商家科学地安排进贷、库存以及贷架设计等。在本文中以网上书店为例探讨如何规划网站功能,规划数据库,如何采集用户信息以及用户在访问站点时的浏览记录和消费记录。     

旅游服务质量信息的挖掘分析

运用粗糙集方法对旅游服务质量信息进行分析。采用ROSETTA系统挖掘了旅游服务质量评价的一些关联规则,如旅游交通条件和导游服务水平是影响旅游服务质量的最重要因素;并根据游客对旅游服务质量的信息对游客进行聚类。分析表明,数据挖掘方法可以作为辅助旅游服务部门改进服务质量和进行决策的有力工具。     

经济异常数据的挖掘方法与处理研究

数据挖掘是一门新兴技术,随着社会经济的发展,数据挖掘与处理愈发显得重要了。在社会经济现象分析中发现统计来的数据有异常现象。而这些异常数据对社会经济现象起了很大的作用。正确挖掘数据、处理数据,有利于正确认识现象规律,对指导经济发展具有重要意义。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理应用研究

本文先分析了客户关系管理定义和功能、接着分析了数据挖掘的流程,最后浅析了数据挖掘技术在企业客户关系管理中的具体应用。