数据挖掘在电子商务系统中的应用

电子商务数据挖掘与传统商业领域中的数据挖掘相比,具有便于客户掌握更多的动态信息、有助于形成完整信息化的基础、有利于企业形象的发展等独特性.可通过设计网站、优化页面,分析客户、驻留客户,制定方案、策略营销,比较服务、个性化推荐,适应需求、交叉销售等途径加强数据挖掘在电子商务系统中的应用.     

数据挖掘在交叉销售中的应用

简要介绍了交叉销售通过共享客户资源，基于CRM数据库，利用数据挖掘技术来分析利用客户信息资源，并对其中的关联分析和聚类分析技术作了详细的分析介绍，为交叉销售的实施提供了具有可行性的技术支持。     

数据挖掘在电商企业CRM中的应用

论文首先阐述了数据挖掘与电商企业客户关系管理(CRM)的内涵,分析了数据挖掘在电商企业CRM中的作用,包括获取新客户、客户细分、交叉营销、客户保持、客户盈利能力分析。其次,构架了基于数据挖掘的电商企业CRM的体系结构,并阐述了基于数据挖掘的电商企业CRM的实现过程。最后,分析了基于数据挖掘的电商企业CRM的实施,给电商企业带来智能化、个性化、集成化、共享化的好处。     

保险业分析型CRM的数据挖掘应用

本文在阐述分析型CRM的理论和方法的基础上，结合保险行业的特点提出了数据挖掘技术在客户群体细分、欺诈识别、交叉销售及客户流失不同阶段的应用。     

数据挖掘在企业中的应用

数据挖掘是一门新兴的信息处理技术,在企业决策和商业信息的提取等方面发挥着日益重要作用。本文从数据挖掘的技术定义出发,讨论了数据挖掘在现代企业和相关行业的应用,以及如何利用数据挖掘提高企业核心竞争力。     

数据挖掘在通信行业营销中的应用

目前,随着国内电信通信行业的快速发展和改革,各运营商在企业大客户、长途业务等领域展开了激烈的竞争,传统的技术支持手段逐渐被技术进步所取代,同时通信行业也逐渐明确了客户资源以及相关的客户关系管理在其领域营销过程中的重要性,本文针对数据挖掘的常用技术以及其在通信行业营销中的重要性进行了分析,并提出了通信行业利用数据挖掘技术实现良好营销发展的相关对策。     

数据挖掘在银行业中的应用

随着全球科技的飞速发展,数据挖掘技术已成功地应用于社会的各个领域。本文通过研究数据挖掘技术的特点,分析银行业实施数据挖掘技术的必然性,从大量、不完全、模糊的和随机的数据中提取出数据之间的关系,并提取出隐含在其中的、事先不了解的,但对于银行的经营、管理和发展又非常有用的信息。从而应用于银行开展业务、发展客户、开发新的金融产品、决策者作出决策等方面。     

数据挖掘在银行业中的应用

随着全球科技的飞速发展,数据挖掘技术已成功地应用于社会的各个领域。本文通过研究数据挖掘技术的特点,分析银行业实施数据挖掘技术的必然性,从大量、不完全、模糊的和随机的数据中提取出数据之间的关系,并提取出隐含在其中的、事先不了解的,但对于银行的经营、管理和发展又非常有用的信息。从而应用于银行开展业务、发展客户、开发新的金融产品、决策者作出决策等方面。     

数据挖掘在网络营销中的应用

网络营销这种以因特网为基础的新型营销方式已经引起广泛关注,并对企业的经营战略产生越来越大的影响.在介绍数据挖掘技术的基础上,构建了网络营销中数据挖掘的一般过程,并对数据挖掘技术在网络营销中的应用进行了讨论,以期对有关企业有一定的借鉴意义.     

数据挖掘技术在现代市场营销中的应用

论文从基本理论入手,介绍了数据挖掘的概念及市场营销观念的演进,从而引出数据挖掘技术与现代市场营销的关系,重点叙述了用户信息的获取方法、数据挖掘技术在“交叉营销”、“整合营销”、“实时营销”、“绿色营销”、“关系营销”、“网络营销”中的应用。同时,还结合实例分析,从理论及技术层面对数据挖掘在“购物篮分析”中的综合应用进行了深入的探讨与阐发。     

关于互联网金融与金融互联网若干争论的评析与思考

互联网金融是基于互联网技术的金融创新,而金融互联网则是对传统金融服务的升级。本文从互联网金融与金融互联网概念、功能、相互关系和未来发展趋势出发,通过列示现有各方观点,对观点进行评析,揭示其未来发展趋势以及对传统银行业的影响。互联网金融与金融互联网都会对金融业产生巨大的推动作用,但金融互联网才是未来银行业大势所趋,差异化经营有助于传统金融机构更好地应对互联网金融带来的冲击。     

商业银行大数据增长战略及其案例研究

本文梳理了国内外商业银行利用大数据实现客户、业务和市场增长的案例,分别就大数据洞察、全渠道营销、精准营销、大数据风控、大数据融资创新、大数据协作六个方面,提炼出商业银行实现客户、业务和市场增长的前提条件及路径,并提出了具体的战略建议.     

浅谈数据挖掘技术原理及应用

数据挖掘技术是对商业数据库中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,它是数据库研究中的一个很有价值的新领域,它融合了多个领域的理论和技术。有其自身的原理和应用范围。     

河北省绿色金融建设与产业结构调整

河北省绿色金融的发展具有紧迫性,对产业结构的调整也具有可行性。基于产业结构调整的目标,河北省绿色金融战略的主要策略是:设立专门的绿色金融机构、完善绿色金融体系、构建畅通的信息沟通机制、加强绿色金融专业的复合型人才建设、加大绿色金融产品的创新力度。     

数据仓库相关问题的探讨

综述了数据仓库的概念、特点、结构及其关键技术，对创建数据仓库系统过程中存在的有关问题进行了探讨，并展望了其发展趋势。     

数据挖掘技术及在中医药领域中的应用

数据挖掘利用人工智能、机器学习、数理统计等方法从数据中提取有价值的信息给用户带来巨大的经济效益和社会效益.目前数据挖掘在中医学方面的应用尚在起步阶段,随着该方法的普及,数据挖掘在中医学上的应用将会得到更多的关注和重视.     

基于分析服务智能平台就业数据挖掘系统的设计与实现

文章主要针对高职院校毕业生就业数据,对基于misrosoft sql Server2005分析服务智能系统平台的毕业生就业数据挖掘系统,对该应用软件的功能模块（数据库管理、就业分析、挖掘模型分析、挖掘模型预测、报表输出）进行详尽解读。通过创建各种挖掘模型,对毕业生和招聘企业进行深度多维挖掘透视分析,并利用挖掘分析结果应用于在校生的就业预测并以此作为招聘企业进行校企合作的参考依据。     

浅析基于Time-WORM技术的视频监控数据保护解决方案

从安全防范的角度来说,视频监控系统最大的价值在于为各种事故责任的鉴定提供最直观的证据——真实的视频资料,在视频监控系统中安全、有效地保护这些关键数据极其重要。基于Time-WORM技术数据保护解决方案,可以实现在规定时间段内,任何人、病毒等都无法对最新的视频文件进行删除或破坏,确保在规定时间内视频文件的绝对安全性,保护监控系统的视频数据,使其在安防领域发挥重要作用。     

云计算在流数据挖掘技术中的应用设计

为提高流式数据的聚类效果及质量,本文将＂云＂技术引入了流数据聚类算法中,并在此基础上设计基于云计算的流数据挖掘模型,从而可提高数据的处理速度,增加数据的处理维度,从而可提高流数据处理中内在单元的利用率。结合当前电子信息的发展,拓宽了其应用领域。