关联规则挖掘技术在零售业中的应用

简要地介绍数据挖掘和关联规则的概念,关联规则的基本理论,讨论了Apriori算法的核心内容,同时针对Apriori算法的不足,提出了解决方法,描述了几种优化算法。最后分析了关联规则挖掘在零售业中的应用。     

基于数据挖掘的电子商务网站个性化营销实现研究

数据挖掘技术让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识。对于电子商务企业,丰富的数据源,自动收集的可靠数据使它很容易满足数据挖掘所必需要因素。论文从数据挖掘模式类型等内容出发,研究了电子商务企业怎样进行数据挖掘工具选择,分析本公司业务数据库中的数据,为个性化网络营销的实现服务。     

数据仓库在决策支持系统中的应用

决策支持系统是20世纪80年代兴起的,但是由于没有模型库系统软件产品的支持,决策支持系统的开发受到很大的阻碍。但是兴起的数据仓库技术却为决策支持系统带来了新的生机。本文分析了建立在数据库基础上的决策支持系统的不足,倡导建立基于数据仓库系统的决策支持系统。在论述了数据仓库的概念和基本体系结构后,给出了采用数据仓库技术建立的决策支持系统的基本框架。     

基于数据挖掘的移动通信运营业决策支持系统设计

提出了一种基于数据挖掘、OLAP的移动通信运营决策支持系统的设计方案,以期解决现有移动通信业信息系统中存在的若干问题。在分析了现有信息系统现状后,讨论了OLAP、数据挖掘和数据仓库技术在移运通信运营业决策支持系统上的应用,并提出了一个移动通信运营业决策支持系统的架构。     

电子商务中的DM技术运用

文章在阐述数据挖掘的基本原理的基础上 ,结合电子商务中的商务实例 ,分析了DataMining(简称DM )技术的流程及主要功能 ,说明了DM工具的算法和特点 ,简要介绍了DM技术中的核心问题———建模技术 ,并给出了相应的实例。     

大数据时代的数据挖掘综述

随着海量数据的增加,大数据时代已走进公众的视线,数据挖掘被作为一种新的热门的挖掘技术,正在社会各领域的决策支持活动中扮演着重要的角色。本文分析了大数据的数据挖掘现状,阐述了数据挖掘的概念、特点及过程,阐述了数据挖掘的相关算法,最后与目前所研究出的新型成果相结合,对数据挖掘应用领域的未来趋势进行分析。在大数据环境下,数据挖掘可作为开发信息资源的一种新型的数据处理技术。     

高校微博话题的情感分析

微博是现在深受欢迎的信息交流平台,其中包括着大量的学生用户。作为对高校学生舆情监控的一个方面,通过数据挖掘的方法对微博话题进行情感分析,在高校掌控学生信息交流状况、预见话题演变趋势等工作上都能够起到很大的作用。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用研究

随着经济的高速发展,我国国民生产总值也实现了跨越式增长,社会经济活动是由不同经济因素共同作用的经济关系整体,经济运行结构也已经超出了人脑理解和分析的领域。因此,要分析技术对经济体系的影响,并对其展开深度解读和整合。其中,数据挖掘技术的应用范围最广。本文对数据挖掘技术的内涵和优势进行了集中分析,并有效阐释了数据挖掘技术在经济统计中的应用路径,旨在为研究部门提供更加直观的数据分析结果和技术建议。     

基于数据挖掘的零售企业营销策略分析

随着现代科学技术的发展,利用数据挖掘技术对消费者的消费行为进行分析已成为可能,并在市场营销中发挥着越来越重要的作用。零售企业在营销过程中以大数据为支撑,对消费市场进行精准划分,将不同消费层次的人群进行合理分配,可以加强营销工作的针对性,使零售企业在竞争中获取更多的优势,更好地实现企业的经济效益。     

基于“用户画像”的农产品电商平台精准营销模式设计

农村电子商务的发展正日益成为电子商务发展的"蓝海",从中央到地方政府都高度重视农村尤其是农产品电子商务的发展。文章是在借鉴前人关于电子商务精准营销相关理论研究的基础上,重点完成了用户画像构建和精准营销实施模式设计,为农产品电商平台的营销提供一些理论依据。