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。     

第三方物流企业中的商务智能技术应用

数据挖掘是商务智能技术的重要组成部分,是一个新的重要的研究领域。本文介绍了商务智能技术应用现状和组成,阐述了数据挖掘技术在第三方物流企业的应用。     

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。     

数据挖掘技术在企业经营中的应用研究

数据挖掘技术是互联网之后出现的信息技术新热点 ,有助于企业从爆炸性增长着的数据中 ,挖掘出经营决策相关的信息与知识 ,提高决策的针对性和有效性 ,日益受到了企业界的关注。本文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企业竞争力的重要作用与意义 ,探讨了在企业经营中应用数据挖掘技术的基本方法与步骤     

数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要,而商务数据的处理则凸显出数据挖掘的重要。本文讨论了数据挖掘的主要方法,具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。     

应用数据挖掘技术助力商业决策

先进的商业管理理念离不开技术的支持。面对企业激增的海量数据,应运而生的数据挖掘技术可使商业决策的制定更及时、更准确。本文从数据挖掘的功能、典型商业应用、管理流程及所面临的问题等方面讨论如何应用数据挖掘技术助力商业决策。     

数据挖掘及其在人员优化配备中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。数据挖掘分为确定业务对象、数据准备、数据转换三步。在应用中具体实施步骤为数据整理、模型搜索、结果分析。     

数据挖掘技术在B2C电子商务中的应用研究

通过对B2C电子商务概念及模式的分析,借助数据挖掘技术的多种分析方法,深入探讨了数据挖掘技术在B2C电子商务交易数据中的挖掘过程和系统结构,从而为正确应用电子商务提供科学的支持和可靠的保障。     

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用

随着信息技术中的数据挖掘技术的不断成熟与发展,金融企业利率市场化进程的快速推进,企业面临着巨大的互联网金融的冲击和挑战。如何能更好的运用数据挖掘技术,使金融企业摆脱困境,走出低谷具有十分重要的应用价值和现实意义。特别是,在现阶段金融企业不断开放,很多企业都大力提倡和发展以客户为中心的客户关系管理体系。在管理和发展的过程中,势必会产生大量的数据,如何结合数据挖掘技术有效的协调和处理客户数据,挖掘潜在的、有用的数据信息,以此来解决客户关系管理中所遇到的问题,为企业的发展提供有效的决策依据和手段,帮助金融企业高效率的维护企业信息的同时,带来更多的经济效益。本文从数据挖掘与客户关系管理两者的关系出发,深入浅出的分析银行金融企业在客户关系管理应用数据挖掘存在的诸多问题,针对问题如何运用数据挖掘技术在银行金融企业扭转被动局面,提出应用方法和解决措施。从而提高客户关系管理体系的构建,为企业实现利润最大化。     

浅析初创企业经营计划管理的PDCA循环

通过分析企业的经营计划特点,结合项目质量管理的PDCA循环,解析X公司初创企业经营计划管理的现状,总结PDCA循环在经营计划管理中具体操作步骤和方法,总结PDCA循环在X公司经营计划管理中应用,从而制定相应的措施保证,以期保证经营计划管理的落地与实施。     

聚类分析在客户细分中的应用研究

客户细分是企业精确制定营销策略和成功管理客户群的基础,鉴于数据挖掘技术的发展和成熟,本文提出以聚类分析应用于客户细分,为营销策略的制定提供量化依据,提高企业开展营销活动的针对性和有效性。并以某证券营业部客户数据为分析对象,以数据挖掘的流程说明了聚类分析在客户细分中的应用。     

浅析如何在电子商务中应用数据挖掘技术

进入当代信息社会,网络技术、数据库技术飞速发展,全球传统商务正不断朝电子商务衍变。文章通过介绍数据挖掘技术,对数据挖掘技术实际应用展开探讨,旨在为相关人员基于数据挖掘技术、数据挖掘技术实际应用的如何在电子商务中应用数据挖掘技术研究适用提供一些思路。     

基于大数据的商务管理现状与发展趋势探讨

随着互联网、大数据技术的发展,企业商务管理越来越智能化,提高了企业的管理效率,降低了企业的管理成本。本文分析了大数据技术在企业的仓储管理和营销管理中的应用现状,以及企业内部大数据和外部大数据深度融合的发展趋势,以期在经济新常态背景下,创新企业商务管理模式,提高企业商务管理效率。     

试析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

数据挖掘是在海量数据中找出有价值的知识的分析方法。在企业营销管理中采用数据挖掘是现阶段的必然要求,它有利于企业提高营销效率,降低营销成本,提高竞争优势。通过了解数据挖掘的基本概念、树立正确认识,以及分析数据挖掘和营销管理的关系,从而掌握数据挖掘在市场营销中的应用。     

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。     

网络营销中经典数据挖掘技术的分析与评价

随着电子商务的发展,数据挖掘技术有效支持了网络营销中客户关系管理的实现。然而,企业面对了不同形式的客户数据、问题以及期望得到不同的结果,数据挖掘也包含了许多理论和技术,均有各自的使用条件和特点。文章分析了几种经典数据挖掘技术,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,制定适当的营销策略,实现有效的客户管理。     

CRM中的数据挖掘模型及方法

本文主要阐述了数据挖掘在CRM中的实现过程、模型建立的步骤以及采用的分析方法.随着理论的不断发展,数据挖掘技术必然会带给CRM更加广泛的应用前景和市场价值,提高企业竞争力.     

基于数据挖掘技术的企业信息化建设

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到企业信息化研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术特点入手,分析了数据挖掘在企业信息化中的应用。     

决策树技术在网上书店系统中的应用

数据挖掘技术是在大量的数据中发现未知知识的数据分析技术,利用数据挖掘技术分析客户数据,发现其中的规律,从而为商务决策提供依据。本文对决策树技术进行了相关分析,并应用于网上书店系统,实现对客户数据的挖掘。     

企业商务智能应用的问题与对策分析

近年来,商务智能(BI)已成为继企业资源计划(ERP)之后企业信息化建设的热点领域,在国内外发展迅速。利用商务智能可以为企业整合集成现有的业务数据,在深度挖掘分析的基础上为管理决策者提供决策辅助,提高科学决策水平。但由于我国企业信息化建设起步较晚,企业商务智能应用目前仍存在许多问题亟待解决。本文首先通过文献研究提炼出企业商务智能应用中易出现的问题,并据此设计调查问卷;其次利用SPSS24.0分析问卷数据,定量分析企业商务智能应用存在的问题;再次采用访谈法补充验证数据分析结果;最后有针对性地提出相应的解决对策,以期提高企业商务智能的应用效率和整体应用水平。