数据仓库和数据挖掘在计算机销售中的应用

数据仓库和数据挖掘技术是最早应用在营销领域的。目前计算机在社会上的应用相当普遍。那么把数据仓库和数据挖掘技术引入计算机销售行业,可以获得信息资源,提高销售效率。本文对利用数据仓库和数据挖掘技术在计算机销售中的应用进行了探讨。     

数据挖掘在汽车销售客户分析中的应用

利用数据挖掘的关联规则方法对汽车销售中客户分布情况进行了数据挖掘,利用兴趣度来减少频繁项目集,限制关联规模的大小,从而提高数据挖掘的速度。     

数据仓库技术在卷烟销售中的应用

本文简要介绍了数据仓库及数据挖掘知识,阐述了基于烟草销售的多维立方体建立思路,此外对数据挖掘在多维立方体的应用进行了分析。     

数据挖掘在陶瓷企业客户关系管理中的应用研究

本文对基于数据挖掘的陶瓷企业客户关系管理技术进行了研究和有益的探讨,分析了数据挖掘在陶瓷企业客户关系管理中的应用,包括客户获取、交叉销售、客户细分、客户盈利能力分析等。     

数据挖掘在超市管理中的应用

针对当前在大型连锁超市中采购、存储、销售的庞大数据需要合理的存储、分析、查询的实际问题,采用了数据挖掘的方法,在理论上介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在超市管理中的应用,以超市营销管理作为实例,详细描述了数据挖掘的整个分析、设计及应用过程,并对国内数据挖掘应用的现状进行了分析.结果对数据挖掘在实践应用上的一个理论指导,配合特定算法后将在实践中有着一定的应用前景.     

一种融合蚁群算法和主成份分析的数据挖掘方法

为帮助企业在销售资料数据库中,有效地挖掘出有用的规则,结合蚁群算法与主成分因素分析法,提出一套整合性数据挖掘方法.为了证明该方法的效能,收集了一个大型商场的销售数据,并配合其它数据挖掘软件XpertRule Miner与该方法的挖掘结果进行了分析比较.实验结果显示该方法能有效地挖掘出隐藏在数据库中的知识,进而能提供给决...     

数据挖掘技术在寿险产品销售中的案例分析

寿险产品是一种特殊的金融产品,对客户而言是一种保障也是一种潜在收益,对寿险公司而言却是一种带有承诺性质的无形产品,属于一种融资行为。因此寿险产品的销售有其特殊性。引进数据挖掘的理念,介绍了数据挖掘技术在寿险业中的实现机理,而后进行了详细的实证研究,并对其结论进行了深层次分析,期望能够对中国的寿险产品开发、销售有一定的借鉴作用。     

保险业CRM中数据挖掘技术的应用研究

客户关系管理（CRM）是保险业中数据挖掘的重要应用领域.首先对数据挖掘技术在保险业CRM中应用的状况进行分析.之后以辽宁省某保险公司的销售数据为例,运用关联规则对CRM中的客户行为模式进行挖掘.实践证明数据挖掘在保险业CRM中的应用,可以帮助保险企业提高管理和决策水平.     

基于数据仓库的车辆销售辅助决策系统

针对四川省制造业信息化示范企业--某车辆制造厂的营销管理,用数据仓库设计开发了车辆销售辅助决策系统.介绍了数据仓库的设计模式和结构,分析了设计流程、逻辑结构、特点及其相关技术,利用多维立方体生成多维清单视图,将数据仓库中的有关车辆信息和销售信息传送到销售辅助决策系统中,成功地实现了数据仓库在车辆数据挖掘营销管理系统的应用.     

决策树在网上销售中的挖掘研究

采用数据挖掘中的经典决策树算法ID3,对某网站数据进行预处理,构建了基于信息增益的决策树,产生一些有用的购买行为规则,证明了决策树技术在网上销售领域有着广泛的应用前景。     

数据挖掘中关联规则在超市商品管理中的应用

将数据挖掘关联规则用于分析超市消费者的购物习惯和关联行为,并以此优化超市货架设置,推动关联销售,促使超市的管理决策更加科学、高效.     

浅谈数据挖掘技术在销售业务中的应用

利用数据挖掘技术对购买彩铃业务的移动客户数据进行分析,从中寻找出存在继续购买移动其他业务潜力的客户,从而对其实现交叉销售.     

数据挖掘在网络销售系统中的应用

随着电子商务的发展,网络销售越来越为人们所青睐。如何在网络销售纷繁芜杂的信息中找到对商家有用的信息,进行分析,从而制定相应的销售策略是网络销售系统中亟待解决的一个问题。数据挖掘技术可以解决这类问题,通过关联规则挖掘,找出销售的商品之间、商品与客户之间存在的内在联系,以助决策者进行销售策略的制定,使商家利润达到最大化。     

基于关联规则重要性的产品购买序列模式发现

为了解决利用关联规则进行购物篮挖掘分析存在的两个问题:由于数据挖掘前的业务分析不足,不能有效的挖掘出想要的规则;按照传统的关联规则参数设置挖掘得到的关联规则太多,用户无法对其进行取舍.结合实例销售数据,对数据源进行了业务深层分析,构建了基于销售的主题数据仓库,保证了数据挖掘的有效性,同时用概率代替置信度进行参数设置,并引入关联规则"重要性"参数作为新的衡量标准,分析规则的有趣性,以筛选出更有价值的关联规则.将研究结果应用于某制造业产品销售实例,进行了基于关联规则的产品序列购买模式研究,得到了有效的产品销售关联规则,支持了市场决策.     

基于数据挖掘技术的网络营销策略的实证研究

目的 在大数据背景下,研究销售者运用交易数据挖掘有效客户,认识、评价和提升个人客户的忠诚度.方法 本文根据淘宝某皇冠卖家的客户数据进行实证研究,运用分类树模型、聚类分析等进行分类研究,应用Logistic模型进行预测.结果 识别了有效客户及其特征,并获得有效客户发生购买行为的概率.结论 实践证明,数据挖掘技术能够精确高效地应用于匹配客户营销策略,提升线上销售业绩.     

浅谈数据挖掘理论

数据挖掘(Database mining,DM),也常被称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。它由一些大型零售机构所面临的决策支持问题(Decision support problem)所激发,通过对数据进行挖掘,我们可以找到对商业销售及生产极为有效的一些信息,这些信息一般通过具体的模式得到反映。数据挖掘将是今后几年全球范围内重点投资研究的十大新技术之一,它引起了学术界和工业界的广泛关注,是当今数据库系统研究和应用领域内的一个热点问题。最后,本文简要介绍了数据挖掘其他特定的功能模式及其应用和发展,希望给读者一个数据挖掘发展的全貌。     

数据挖掘中关联规则的算法及应用

从数据挖掘关联规则的性质出发,使用一种简单、实用的基于布尔矩阵的有效挖掘算法,来提高频繁项集的产生效率。阐述了该算法的思想,并将产生关联规则的方法应用于产品销售,快速获取隐含在销售数据库中的有用信息。     

云服务下终端顾客偏好的销售物流成本模型

为减少企业的销售物流成本,提出云服务下基于顾客偏好的销售物流计划模型.通过建立云销售平台及在销售平台内嵌入基于云计算的数据挖掘模型来挖掘用户偏好,为用户提供个性化的物流服务.针对价格敏感和时间敏感的消费者,建立销售物流计划混合整数规划模型,包括物流资源固定时顾客购买模型、一般物流运输计划模型以及区分用户偏好的物流运输计划模型.利用ILOG CPLEX优化软件求解,总物流成本和缺货成本分别降低12.8%和17.1%.研究结果表明:云服务下基于顾客偏好的销售物流计划能够有效降低企业销售物流成本.     

石油销售企业客户关系管理信息系统的设计与实现

针对石油销售企业目前采用的客户资料手工管理方式所造成的诸多问题,介绍了一种利用计算机网络和数据库技术建立基于数据挖掘的客户管理信息系统。详细介绍了该系统的方案设计和实现过程,是一种先进、实用、安全、低成本、易推广的方法。本系统的建立,不但为石油销售企业业务预测及相关业务评估提供第一手资料,也可提高客户信息管理与服务的时效性、准确性,不断提升公司竞争力。     

Apriori算法在保险业中的应用

本文以保险公司为例,通过用数据挖掘方法中Apriori算法来分析由市场调查所得到的数据,由得出的结果做出正确的预测,以从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而使企业可以更好的制定营销策略。