数据挖掘助彩铃更精彩

彩铃业务在成长阶段表现出的惊人的增长速度,使各运营商几乎不使用任何营销手段,就有大批量的用户涌入。以中国移动为例,截止到今年6月,全国彩铃用户已超过7千万,普及率接近30%,且每月新注册的彩铃用户数仍以超过10%的速度增长,但是任何一项业务都不可能长久保持粗放式增长,要延长一个产品的生命周期,更好地开发市场潜力,数据挖掘是非常有效的工具。数据挖掘能够帮助企业从大量的客户信息、业务数据中发现有价值的信息,为企业的精确营销和深度营销服务。本文以中国移动的彩铃业务为例,将深入探讨数据挖掘技术在彩铃业务中的应用。     

数字淘金：从银行数据中发现知识与财富—聆听中国工程院李德毅院士谈数据挖掘与数据安全

李德毅博士,少将,中国工程院院士,中国人智能学会副理事长,博士生导师,应中国人民银行邀请,前来为中国人民银行及国内26家商业银行的代表演讲"数据挖掘与数据安全"。夏日,雨后,空气格外清新,远处的青山和近处的碧树将爽人的绿色洒满视野,逐渐明亮的阳光,使李德毅院士郡清瘦的面宠显出智慧与潇涵,他走上讲台,风趣地对大家说:"来此之前,我被告知给银行的行长们讲课,从现场来看,好像不全是行长,因为这里有许多年轻的同志,我的感觉是你们还得再奋斗几年才能当上行长,"这时,全场听众都笑了,这笑声将演讲者与听众的距离拉得很近。然后,他拿出一块随身携带的活动硬盘对大家说;"我讲课的内容全在这块硬盘上面。银行的同志们算账都很快,请大家算一算,这块活动硬盘20个 G,换或软盘应当是多少张?"此时,场内的气氛再次活跃起来。起初我曾有些担心,一位计算机领域的专家如何能用通俗的语言将他的研究成果向公众作以介绍,其实这种担心是多余的,许多有名望的科学家往往能够更容易与公众交流、接下来。李德毅院士讲到——     

统计分析和数据挖掘

在企业管理信息化的大背景下，数据分析技术已经成为企业应关注的一个焦点，但由于历史原因，大部分人对传统的统计分析和数据挖掘都不太了解，存在着许多模糊认识。     

数据挖掘技术在税收工作中的应用

将数据挖掘技术应用到税源、税收收入预测、纳税评估、纳税人信誉等级评估、纳税人分类、税务机关业绩综合评价等工作中,可提高税收征管质量。     

数据挖掘技术在商业零售企业中的应用

数据挖掘是上世纪90年代以来发展起来的数据库系统和数据库应用领域的一个欣欣向荣的前沿学科.     

Web数据挖掘技术探索与应用

Web数据挖掘是当今世界上的热门研究领域,本文从Web数据挖掘的定义开始分析研究Web数据挖掘的难点、过程等相关技术,并计论其在电子商务领域中的相关应用。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧和消费者需求已呈现个性化、多样化趋势,在这种市场环境中企业如何满足消费者、保留客户显得至关重要.目前企业所采用的客户关系管理系统对解决这些问题发挥了一定的作用;但当前的客户关系管理多偏重于商业活动的自动化,没能真正有效地发掘数据库中隐藏的信息.而数据挖掘技术却能很好的进行数据的分析、处理,发现客户信息.数据挖掘技术使客户关系管理系统成为管理者真正的决策分析工具.     

数据挖掘在信用风险管理中的应用

本文详细分析了在现代信用风险管理中不同方法对数据质量的要求,并在此基础上提出采用数据挖掘方法改进数据质量、提高计算精度的建议,供我国金融机构信用风险管理之借鉴.     

数据挖掘技术及工具的发展和应用

进入21世纪,通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和社会.随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累了大量数据信息.人们希望能够了解激增的数据背后隐藏着的重要信息,以便更好地利用这些数据.而目前的数据库系统可以实现高效地数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,从而无法根据现有的数据对未来的发展趋势进行预测.缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致了"数据爆炸"但"知识贫乏"的现象.面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力.     

城市商业银行信息化发展中的数据挖掘分析

近年来,以互联网为代表的信息技术飞速发展,深刻地影响了商业银行传统的运作模式,信息技术也打破了传统的金融市场竞争格局,为在竞争中处于相对弱势地位的城市商业银行的发展提供了新的条件与机遇.