基于模糊聚类分析的环境绩效评价研究

本文分析了环境绩效评价的研究现状,提出选用一系列环境绩效评价指标,运用模糊聚类分析方法对企业的环境绩效进行整体评价。     

基于数据挖掘的物流决策支持系统

本文针对传统的物流管理信息系统不能快速地提供决策支持的问题,提出了物流决策支持系统的研究方案,运用数据挖掘的方法,建立了物流决策支持系统模型,能够帮助物流企业的管理者快速有效地作出决策.     

基于模糊聚类分析的房地产投资决策评价

利用聚类分析方法,构建一种基于模糊聚类的房地产投资方案评价模型,采用模糊聚类分析的综合排序方法,实现对房地产投资的目标评价,实例分析验证了该方法的可行性,为决策者提供了一个客观可靠的决策依据。     

基于综合价值分析的电子商务企业模糊聚类分析

在电子商务行业,因买卖双方目的不同,对商家的要求是不同的,为提高交易成功率,应对商家进行动态分类,以满足不同的需要。为此,本文从综合价值角度出发,构建电子商务企业综合评价指标体系,包含26个属性指标,引入模糊聚类分析,建立电子商务企业动态分类机制,通过实例分析,验证该方法的有效性合理性。     

基于总顾客价值模糊聚类分析的电子商务企业测评分类研究

随着从事电子商务的企业数量迅猛发展,管理者需要采用适当的方法对这些企业在群体中所处的地位进行测评分类。论文采用模糊聚类分析法,从总顾客价值上对电子商务企业进行了测评分类研究,提供了一种从总顾客价值方面研究电子商务企业发展状况的思路。     

基于数据仓库技术的决策支持系统研究设计

数据仓库技术是在充分地开发信息资源的迫切要求下产生并迅速发展起来的一个国际前沿研究新领域。本文提出了在数据仓库基础上建立决策支持系统的体系框架,论述了基于数据仓库决策支持系统的优点,最后结合实例介绍了该系统的具体应用,为知识的智能获取提供了新的手段。     

基于聚类分析解决银行申请贷款问题研究

为了解决申请贷款问题,需要对客户的审贷信用进行评级,此评级过程主要使用了数据挖掘中的聚类分析的方法。通过对客户基本信息的挖掘和聚类分析,可以得出客户申贷的信用级别,从而对客户的审贷问题进行分级处理。     

供应链分销商绩效模糊聚类分析

分销商绩效评价是供应链管理的一个重要组成部分。在现代供应链管理体系中,分销商发挥着重要的物流与服务整合提供商的职能。如今的分销商正从原来简单的经销主体转向全面的综合物流服务和集成管理商。在这个过程中,如何客观、有效地评价分销商的绩效运行规律已经成为了供应链管理学界理论研究关注的焦点问题之一。     

集成数据挖掘的决策支持系统的系统结构

将数据挖掘集成于传统的决策支持系统中,提升决策支持系统的性能,是本文要探讨的主要问题。本文首先简要地介绍了数据挖掘,然后总结了广大专家和学者在建立集成数据挖掘的决策支持系统方面的研究成果,最后构造一个集成数据挖掘的决策支持系统的系统结构。     

长江三角洲城市金融综合竞争力模糊聚类分析

本文以长江三角洲16个城市为样本,基于前人对金融综合竞争力指标体系研究的基础上,提出更为实际的指标体系,结合2008年的相关数据,使用MATLAB统计软件,进行模糊聚类分析。根据聚类结果,把16个城市划分为三个层次,第一个层次为上海和杭州,第二个层次为南京、无锡、苏州和宁波,其余为第三个层次。提出长江三角洲在金融发展过程中应该优化金融结构,完善多层次金融市场体系;加强城市间的交流与合作,减少行政壁垒;改善金融生态环境,实现金融协调发展。     

基于WEB和数据仓库的商业营销决策支持系统的设计

商业营销决策支持系统的使用能够提高决策者的决策质量和效率。本文论述了基于WEB和数据仓库的商业营销决策支持系统的体系结构,并讨论了相关技术的实现。     

探析ERP环境下企业财务决策支持系统的构建

本文探讨了在ERP环境下财务决策支持系统的构建,在介绍FDSS功能的基础上,提出了基于ERP的财务决策支持系统的结构框架。分析如何利用数据挖掘工具将ERP系统与财务决策支持系统进行衔接,从而实现对数据的有效利用。     

基于数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘的新决策支持系统

传统智能决策支持系统[2](IDSS)的产生与发展为人们做出各种决策提供了巨大的支持,但在社会快速发展和需求巨大增加,特别是海量数据不断产生的情况下,传统智能决策支持系统的局限性与不足快速地凸现出来。本文是针对传统智能决策支持系统的不足而提出的基于数据仓库、OLAP[3]和数据挖掘的新决策支持系统。     

我国证券市场的板块联动效应及模糊聚类分析

以上海证券市场的各分类样本指数为研究对象,首先分析了传统的五大类指数、A股、B股之间的相互及其与大盘的关联性,验证了B股市场运行的独立性。然后随机抽样了24个分类板块指数,研究了它们之间的相关性,并运用模糊聚类分析法对其进行了聚类分析。最后根据实证研究结果,对投资者提出有一定参考意义的投资操作建议。     

中小外贸企业智能决策支持系统应用研究

本文提出了当前中小企业运作过程中普遍存在的信息问题;以外贸企业为例,分析了其实施智能决策支持方案的背景情况;详细阐述了基于OLAP和数据挖掘等智能技术核心思想的系统应用案例。     

数据挖掘技术在税收征管信息化中的运用研究

数据挖掘技术作为一种有效的方法,可以对税务部门在各个业务处理环节中积累下来的历史数据进行深度挖掘,为税收的管理者和决策者提供更为专业和有效的参考数据.数据挖掘技术在税务收征管信息化当中的运用,便是利用大量的历史征管数据信息,结合各类税收管理系统以及相关涉税信息,通过信息技术工具和数学工具,构建出税务数据信息模型,有针对...     

模糊聚类分析在ABC库存管理中的应用

80-20原则是库存ABC分类法的理论基础，但是仅按一个特征因素对库存品进行分类有其天然的缺陷。因为影响库存分类的不仅仅是销售额，还可能包括单位利润贡献，采购周期等，传统的ABC分类法在库存品种较大时就显得比较吃力了。模糊聚类分析方法可以按多个特征因素对品种数量庞大的库存品进行有效的分类，从而进行有效的库存管理。     

基于数据挖掘的学生综合素质模糊评价研究

正确的决策源于科学的综合评价.通过应用实例分析,确立模糊关系矩阵,得到学生个人的模糊综合评价向量,并运用最大隶属度与模糊向量单值化方法,分别对学生管理数据库中的成绩进行知识挖掘,取得满意的结论,从而为学生综合评价提供具有参考指导意义的方法.数据挖掘技术在教育中的应用在我国尚属起步阶段,目前虽已出现多种的综合评价方法进行知识挖掘,但对于综合评价的方法和理论仍需不断完善,特别是在有大量信息的教育领域,将模糊综合评价法和数据挖掘技术相结合,在高校学生管理中加以推广应用将发挥更重大的作用.     

基于聚类分析的电信客户分群与资费套餐设计

本文采用聚类分析对电信客户进行客户分群,对各客户群进行特征刻画和属性分析,为针对性营销确定目标客户群,并根据客户群属性和营销目标量体裁衣制订恰当的营销方案。     

模糊聚类分析在股票分类中的应用

对事物进行评价首先需要确定参考系,目前对股票进行评价的参考为历史数据以及专家建议。本文评价股票的角度选择为所选样本股票,通过选定股票的走势来预测与其相似度较高的股票的走势,获得相似度的方法是模糊聚类分析技术,数据处理工作利用MATLAB软件来完成。同时创新对指标的选取,本文从股票的表现情况与公司的财务情况两个角度各选取五个侧重点不同的指标,能够较全面地反映股票整体表现情况。