数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务采用数据挖掘技术，是把丰富的数据源信息进行有效组织利用，这对电子商务具重要价值。本文深入探讨了数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

数据挖掘技术在健康管理系统中的应用

数据挖掘时信息海量时代的必然要求,同时也是数据库技术,计算机技术,网络技术发展的必然结果.数据挖掘应用于健康管理系统中,可以为用户提高方便快捷的健康测评方式,有利于疾病预知和预防.全文首先分析了数据挖掘的定义和健康管理系统的作用,随后从两个方面阐述了教据挖掘在健康管理系统中的具体应用.     

数据挖掘在天猫商城中的应用

数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。运用数据挖掘中Apriori算法对大量淘宝交易数据进行关联规则挖掘，可以得到商家感兴趣的销售信息，并根据这些信息进行针对性的营销，从而起到促进销售的作用。     

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。     

数据挖掘技术在物流企业管理的应用研究

本文针对物流领域的实际业务流程、业务需要以及实际拥有的数据进行了研究,论述了物流企业管理中数据挖掘的目标、算法和操作。阐述了数据挖掘技术及其在物流领域管理中的应用。     

数据挖掘技术在新疆高职院校招生决策中的应用研究

本文以研究高职院校新生报到率为目的.以伊犁职业技术学院为例,通过关联规则对高校学生的信息库进行数据挖掘,挖掘出影响学生报到率的有效信息.为学院的招生决策提供有价值的信息.     

数据挖掘技术在学生信用评价中的应用

近年来,学校中缺少诚信的现象较为严重,对学生信用状况评价和监控的要求也日益重要起来。将数据挖掘技术引入信用评价领域,不仅可以满足学校对学生管理的要求,而且具有一定的企业推广能力,可以有效地帮助企业识别潜在的信用风险,为企业提供及时有效的决策支持。     

数据挖掘方法在电信行业客户流失分析中的应用研究

随着中国电信的改革重组,中国电信业取得了跨越式的发展,但同时发展后面的深层次问题凸显出来,运营商从高速扩张变为平稳或低速增长,竞争的加剧也使电信客户有了更多的选择,新客户入网的同时,又有大批原有的客户离网流失,在激烈的市场竞争和不断变化的市场需求面前,如何最大程度的降低客户的流失率呢?常用的方法就是运用数据挖掘技术,探讨了数据挖掘技术在电信行业客户流失分析中的应用。     

数据挖掘技术在ERP风险防范中的应用研究

ERP(企业资源计划)是指建立在信息技术基础上,以系统化的管理思想,为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。然而在实施ERP过程中面临着各种风险,所以如何防范该风险,是现代企业能否生存与发展的前提,而数据挖掘技术的出现,为企业成功实施ERP,降低风险提供了有利的技术保障。     

数据挖掘在研究影响出生性别比偏高因素中的应用

控制出生性别比是计划生育管理中的难题,如何通过对育龄妇女的信息进行处理,辅助决策人口宏观政策是政府信息化建设的更新更高目标.本文介绍了数据挖掘技术的概况,详细讨论了数据挖掘中的关联规则方法,通过引入apriori算法并进行改进,设计一种适合目标数据库的改进算法对影响出生性别比的因素进行客观的评估,并使用相关数据进行关联规则算法的实验,找出各种因素的影响程度,实现对结果的初步分析.     

基于数据挖掘技术的物流体系

本文介绍了数据挖掘技术应用于物流体系的优势,构建了基于数据挖掘技术的物流体系结构,分析了数据挖掘技术为企业物流管理、决策提供支持功能,阐述了该技术在物流体系中的应用。     

数据挖掘技术在交叉营销中的应用

本文通过几个案例引出交叉营销的概念,描述了数据挖掘在交叉营销中的应用过程,并通过零售业数据挖掘的应用加以说明。     

数据挖掘技术在电子商务领域中的应用研究

电子商务的交易过程中产生大量有关客户的数据信息,将数据挖掘技术运用到电子商务领域的应用研究中,找出客户的商务行为的模式,并将这些知识经过分析,为管理者制定针对性的商务计划提供决策依据。     

数据挖掘及其在客户关系管理中的应用

数据挖掘是一门新兴的信息处理技术,在商业信息的提取和利用中发挥着重要作用。本文从数据挖掘本质出发,详细的论述了客户关系管理和数据挖掘在CRM中的基本方法,分析了数据挖掘在CRM中的体系结构及其应用。     

基于CIMS系统的数据挖掘技术应用

CIMS技术和管理方式已经在中国得到了广泛的应用和推广,产生了巨大的经济效益和社会效益。随着CIMS系统在企业中的成熟和发展,企业所积累的历史信息也大量增加,而通过数据挖掘技术和CIMS系统地结合,可以进一步的在CIMS系统内集成信息,,为企业的发展提供支持。     

数据挖掘技术现代网络服务系统构建研究

针对当前网络服务构建过程中出现的问题,提出了基于数据挖掘技术的网络服务系统模型,提出了系统的功能,达到根据用户当面访问行为,分析用户模式,动态为用户推荐页面,具有一定的应用价值。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

数据挖掘就是从一个数据库中自动地发现相关模式。目前以人工智能和数据库技术研究为优表的学术界的研究重点在于创造更加完善、高效的算法。而企业界更关心的是如何在实际的商业活动中成功的运用数据挖掘技术 ,为企业带来更高的回报。CRM的出现正是基于此种情况 ,将数据挖掘技术与企业管理中的CRM过程相结合 ,帮助企业更好地解决同客户交互式时遇到的各种问题     

数据挖掘在超市大数据中的应用

大数据时代,各行各业汇集了庞大的数据,如何使这些数据得到充分的利用,数据挖掘是最关键也是最基础的工作。在本次研究中,将数据挖掘技术与购物篮思想理念相结合,运用R语言,对南京一家超市五个月内的销售数据进行研究分析。具体有65536条数据,有31869条销售记录,2242种类商品,将这些商品分为192小类商品,基于食品分类规则将该超市食品分为38类。此次研究过程如下:首先,运用R语言,使用编写字典的方式,对所获取的数据进行清洗,生成结构化数据。然后,在三方面对数据挖掘。一,数据描述性统计挖掘。二关联规则挖掘。最后,用图表的形式展示此次研究的成果。此次烟酒店意义:利用初级数据挖掘的理论支持,帮助企业更好地分析、了解客户,最终赢得客户的竞争是该研究的重要的意义和实际应用价值。