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.     

数据挖掘技术在压裂决策中的应用研究

随着人们认识和管理水平的提高,对客观世界的描述越来越全面,存储的数据量也越来越大,然而大量的数据未能充分利用,快速增长的数据如果没有强有力的工具助力,其得出的决策结果只能是基于决策者的直觉而不是数据库中丰富的信息。为此,决策者迫切需要从海量数据中提取有价值知识的工具,OLAP和数据挖掘技术基于此而产生。油井压裂作为油层改造的重要措施,随着油田开发进入了中后期而备受关注。如何合理地选井选层,设计好的压裂方案,是油田科技工作者的重要任务。我们利用历年的压裂数据建立了压裂决策数据仓库,利用关系数据库存储细节数据。…     

XML及其在Web数据挖掘技术中的应用

Internet提供了全球范围的网络互连与通信功能，Web技术的发展更是一日千里，其丰富的信息资源给人们的学习和生活带来了极大的方便。特别是应运而生的HTML(超文本置标语言)，它以简单易学、灵活通用的特性，使人们发布、检索、交流信息都变得非常简单，从而使Web成为最大的环球     

银行经营分析数据仓库模型的设计

近年来．由于我行各项业务的迅速拓展，规模的扩大和客户的持续增加，加大了管理的难度。一方面，无法用量化的指标考核行员业绩，考核标准不统一，很大程度上挫伤了员工的积极性；另一方面，由于系统众多，数据分散，决策及管理部门无法及时准确地获取业务信息。因此，为了对行员（尤其是客户经理）绩效进行有效的监控和评价，强化内部竞争机制，更好地提高员工的积极性，我行决定建设一套科学化的业绩考核系统，同时建立一个集成的，逐步完善的决策分析平台，为以后其他分析管理提供基础，提升银行的科学经营管理水平。     

现代商业银行客户服务中心建设模式的研究

客户服务中心是现代商业银行的重要标志，国际上先进的商业银行已经将这一服务渠道发展成为维系客户关系的核心，通过为客户提供全方位的专业服务，同时借助于数据仓库、数据挖掘技术，提炼出客户单一视图，为客户提供深层次的服务，将客户贡献度最大化。经过20多年的发展，客户服务中心渠道在一些国外商业银行已经占到全行交易量的50％左右，成为银行为客户提供服务的主渠道。     

大数据智慧财务导向的高校财务信息平台的设计与应用

"互联网+"与大数据产业蓬勃发展,高校财务紧抓机遇,重构财务系统,优化业务流程,建设以大数据智慧财务导向的财务信息平台,提高决策水平,提升服务质量.     

营销数据挖掘对企业营销的重要性研究

随着国内外市场日益发展,在企业之间竞争越来越激烈的情况下,企业对营销数据挖掘很大程度上关系这企业营销策略的制定,关系到一个企业发展的根本利益。然而,当前还有有许多企业没有认识到营销数据对于企业营销的重要性,没有充分挖掘数据并利用数据做出相应的营销策略,形成了企业营销状况不好的问题。文章从企业营销数据的挖掘过程入手,对营销数据在企业营销中的应用进行了分析,提出了几点关于营销数据挖掘对企业营销的重要性。同时,笔者也希望通过此次研究,让企业人事到营销数据挖掘的重要,也让企业将数据挖掘技术应用到企业营销中,更好的促进企业的发展,加快我国市场经济的发展。     

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2012年贺岁电影《1942》上映前夕,在外界对这部电影一片赞誉和看好,纷纷预测票房将突破7亿元时,新影数讯创始人刘晗却在外出休假前发布了一条微博,断言《1942》的票房不会超过4亿元。电影的制片方甚至前来质询——"你是哪个竞争对手派来‘黑'我们的?"电影上映后,刘晗的预测却得到了印证。《1942》的票房最终收于3.6亿元左右,与自己团队的预测结果几乎相差无几,仅仅达到了制片方目标和业界预测值的一半多一点。预测结果究竟从何而来?原来他的做法是从1990年以来上映的电影中抽样出四五百部,从统计年鉴中查到数据,然后让计算机逆向推导出定量,从而确定公式。预测时再把社交网络中反映出的变量填入公式,进行测算。新影数讯iFilm+利用社交网络和数据挖掘预测票房,据称准确率可达85%。现如今,大数据不仅可以预测电影票房,还可以预测交通路况,保障公共安全……大数据,让我们的生活变得更美好!     

上市公司异常财务指标的传导路径研究

本文使用沪深两市A股东北制造业上市公司2010-2015年8大类财务指标中的39个财务指标作为本文的研究对象,采用sigma(3σ)检测法和聚类分析方法界定异常数据,通过数据挖掘的方法对异常财务指标之间的关联通道进行实证研究并检验.本文将研究发现的异常财务指标的传导路径检验公司的信息披露是否存在错误,加强公司的内部控制.     

数据挖掘作为交叉学科的特点

本文主要讲述了数据挖掘的内涵以及作为机器学习,数据仓库,统计学,智能决策等多个学科的交叉学科的特点。