聚类分析在企业网络营销中的应用

本文针对企业网络营销中的大量数据为基础进行数据的分析，依据数据挖掘技术中典型的聚类分析方法进行数据的处理，并以一个网络营销公司为例，对其客户信息进行了聚类分析，得到了一些有价值的信息，对于企业的营销策略的决策给与一定的支持。     

数据挖掘技术在电子商务中的研究与应用

随着科学技术的不断发展,lnternet上的资源和服务更加丰富多彩,与之伴随而来的则是海量的数据。如何对海量的电子商务信息进行有效组织利用,使客户能从大量复杂信息中找出有价值的信息从而来提高企业的经营管理水平是电子商务网站所要迫切解决的问题。而数据挖掘技术恰为这一问题提供了有效的解决方法。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在电子商务这种经济模式下,客户关系管理（CRM）日益受到企业的重视,客户分类是分析型客户关系管理的重要功能之一,利用数据挖掘技术可以从大量的、不确定的客户信息中挖掘出有价值的信息,为企业决策提供依据。通过探讨客户关系管理理论和数据挖掘技术．提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法。     

基于数据挖掘的企业决策支持系统分析

数据挖掘技术可以看做是数据信息处理的一个新模式,即利用多学科结合的方式从原本不相关的数据和信息中获得有价值可以指导管理的重要信息,是对隐含规律的整理和提取。此种技术可以帮助企业从复杂的管理数据中获得有价值的管理信息,指导决策。     

数据挖掘在零售业中的应用

当今许多零售企业的数据库或数据仓库中都搜集和存储了大量关于客户的数据,这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录及客户反馈的各个环节。充分利用这些数据,深入分析、挖掘隐含在这些数据中的有用信息,将有助于企业更好管理客户关系。然而,由于缺乏在大量数据中发现深层信息的能力,许多企业对于这些数据的利用还只是停留在基础层的浏览、检索、查询和应用层的继承、组合、整理等方面,而无法将这些数据转化为更加有用的信息。因此,如何更加有效地管理企业数据库中快速增长的数据,将数据资源的利用提高到知识创新的高级阶段,已经成为企业当前需要迫切解决的问题,数据挖掘(Data Mining简称DM)技术的运用就可以帮助企业很好地解决这个问题。就数据挖掘在对顾客分析的应用研究而言,国内在这一领域的研究明显落后于国外,基本局限于描述性的分析或数据挖掘技术的简单运用,关于对顾客分析的研究缺乏足够的重视。探索数据挖掘技术在帮助企业获得、分析与运用客户数据中有效应用,帮助企业更好分析、了解顾客,最终赢得顾客的竞争。从以上分析可知,数据挖掘在顾客分析尤其是忠诚顾客分析中的研究是当前的一个重要课题,该研究具有重要的意义和实际应用价值。     

基于改进的模糊核C-均值算法在商业银行客户细分中的应用

随着商业银行信息化进程中数据集中阶段任务的完成,各商业银行将面临如何从大量的数据中提取有价值的信息和知识以提高企业决策质量和市场竞争力,数据挖掘技术的出现使企业“数据变知识”成为可能。文章主要结合商业银行的实际,探讨了核聚类方法在提高银行服务成功率等方面的应用。     

面向电子商务的Web数据挖掘应用研究

过去几十年里,伴随着电子商务的飞速发展,Web已迅速发展成为世界上规模最大的公共数据源.如何从网络上大量的信息中找出真正有价值的信息和知识,已成为企业和商家所密切关注的问题.本文简要介绍了电子商务、数据挖掘及Web数据挖掘等内容,并对Web数据挖掘技术在电子商务中的应用进行了探究.     

数据挖掘技术研究

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询，报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。     

C4．5算法在客户关系管理中的应用研究

通过数据挖掘技术可以挖掘出隐藏在大量数据背后的信息,企业才能对客户进行细分,预测客户行为和做出正确的决策．文章在数据挖掘常用技术的基础上,提出了其在CRM中的应用模型,并基于C4．5算法,对数据挖掘在客户获取中的应用进行了实证分析．     

数据挖掘技术在烟草CRM中的应用

利用数据挖掘技术对卷烟市场中的客户信息进行系统化的分析,可以获得潜在的有价值的信息,以改进对客户的服务水平,不断争取新客户,帮助企业及时做出正确的营销决策.     

数据挖掘技术在烟草CRM中的应用

利用数据挖掘技术对卷烟市场中的客户信息进行系统化的分析，可以获得潜在的有价值的信息，以改进对客户的服务水平，不断争取新客户，帮助企业及时做出正确的营销决策。     

基于ANN技术的挖掘关联规则在电子商务中的应用

针对客户的需求如何最大可能地发掘客户的兴趣,是一个电子商务网站所最为关心的内容。基于关联规则的挖掘技术可以从大量的数据中抽取潜在的、有价值的信息,而通过人工神经网络技术中的优化算法,则可以明显地提高数据挖掘的效果。     

客户关系管理中数据挖掘技术的应用研究

以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息.数据挖掘技术应用于这一领域可以帮助企业更好地分析和处理客户数据,挖掘客户对企业的最大价值,建立与客户之间的关系,提升企业竞争力.阐述客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程.给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用.最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题.     

数据挖掘的基本过程及方法

知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。随着科学数据大量积累和各种数据库的普遍使用，人们又逐步认识到海量数据的利用十分困难、效率低下，而且从中难以获得有价值的指导性意见。另一方面，更多带规律性的信息和知识又往往被大量原始数据淹没。在这种情况下，数据挖掘技术就应运而生，出现在众多学科领域，成为一种强大的化学信息技术。     

数据挖掘在学生心理管理系统中的应用

本文结合山东万杰医学院心理咨询中心的实际情况,将数据挖掘应用于学生心理管理系统中,辅助心理咨询师做好学生辅导、干预工作。笔者通过对心理管理系统中数据积累现状的分析,通过数据挖掘技术的应用,从大量数据中发现导致学生问题的各因素之间的关联关系,对大学生心理问题进行数据预测分析,使心理咨询老师及辅导员获取有价值的信息或知识。     

数据挖掘之道

数据挖掘,就是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程.随着信息技术的迅速发展和企业信息化的深入,企业积累的数据越来越多.数据的背后隐藏着许多重要信息,企业自然希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据.数据库系统可以高效地实现数据的录入、修改、统计、查询等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,导致了"数据爆炸但知识贫乏"的现象.     

数据挖掘在医院信息系统中的应用探讨

目前,医院信息系统普遍应用于大中型医院,提高了医务工作者的工作效率,同时也积累了大量的医学数据。采用数据挖掘中的粗糙集理论、人工神经网络算法、决策树算法可以对医院信息系统的大量数据进行分析,发现有用的、潜在的知识为开展高水平医学研究提供了有力的技术工具;也为医院管理人员提供有价值的信息,帮助其作出正确的决策。因此对医院信息系统中数据挖掘的过程以及所应用的技术深入研究,能充分发挥数据挖掘在医学领域的作用。     

关联规则挖掘法在CRM中的应用

CRM(Customer Relationship Management)是辨识、获取、保持和增加"可获利客户"的理论、实践和技术手段的总称.关联分析是对一些交易数据库进行分析,找出不同商品即数据项之间的联系,关联分析需要通过关联规则进行数据挖掘.关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识.     

浅谈数据挖掘技术在电子商务中运用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在电子商务领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、供应链内部流程优化,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在客户管理和搜索引擎数据分析、等方面的应用。     

浅谈数据挖掘技术及其应用

科技的进步,特别是信息产业的发展,把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业,但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能,通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分,如何才能从中提取有价值的知识,进一步提高信息量利用率,因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据,以使数据得以充分利用,由此引发了一个新的研究方向:数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势,基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。