浅谈数据挖掘在管理会计中运用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在管理会计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、市场以及内部流程优化的信息,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作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

对于企业而言,数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、邻近、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。当实际开发一个数据挖掘系统时,究竟应该选择哪种数据挖掘技术,往往是一件很困难的事情。本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

浅谈在企业中如何正确使用数据挖掘技术

在现代信息化社会中,对企业而言,数据的有效利用不仅有助于发现业务发展的趋势,而且可以帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。文章结合数据挖掘技术在企业中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

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.     

银行业客户关系管理中的数据挖掘技术探析

我国银行业之间的竞争已由原来的资源竞争变成以客户为中心的竞争,客户关系管理是获得企业竞争力的有力保障。数据挖掘技术发现新的客户知识,是客户关系管理中的常用的技术。本文借助于客户关系和数据挖掘理论,对数据挖掘技术中客户关系管理系统应用问题进行了实证研究。     

面向CRM的数据挖掘技术的应用研究

计算机技术的不断发展,使企业的客户关系管理迈向了新的一步。数据挖掘技术在CRM中占据着不可或缺的地位,通过数据挖掘企业可以从大量的数据信息中提取到帮助企业飞跃的“黄金”,为企业带来更大的经济效益。本文在介绍了数据挖掘技术与CRM这两个概念之后,详细探讨了数据挖掘技术在CRM中的相关应用。     

数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究

客户关系管理是企业管理中一项重要的内容,在CRM中使用数据挖掘技术,可以提高企业的管理水平。本文深入研究了客户管理系统与数据挖掘相关方法,并采用数据挖掘技术对客户贡献和客户价值等方面进行了详细的分析,总结了相关的步骤和方法。     

基于数据挖掘技术的经营分析支持系统

本文提出一个基于数据挖掘技术的经营分析支持系统框架,阐述了系统采用的关键技术,如数据挖掘技术、数据仓库技术、数据抽取技术、联机分析技术等。本文采用的数据挖掘过程严格遵照业界流行的CRISP-DM过程模型,结合金融企业特点对数据挖掘技术进行了详细描述,并阐述了数据挖掘技术在金融企业领域内的应用情况。     

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。     

浅谈数据挖掘

数据挖掘是在大量的数据中发现潜在的、有价值的模式和数据间关系（知识）的过程。经过十多年的工作,数据挖掘技术的研究与应用已取得了很大的成果。本文介绍了数据挖掘的概念、任务、方法以及数据挖掘的过程中要注意的问题。     

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。     

数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用

作为一种数据分析方法和技术,发现潜在的信息,大量的信息,数据挖掘已成为社会关注的焦点.在电力行业的信息化建设进程中,有大量历史数据,采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓,分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业.本文提出了详细的数据挖掘算法分析.基于电力管理分析的特点,重点讨论了聚类分析算法.基于电力数据管理分析系统,数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果.聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类,有助于预测顾客的购买行为.     

数据挖掘技术在金融领域的应用

数据挖掘技术是近几年发展起来的一种信息处理技术,能够对海量的数据进行采集、分析、转换及统计。金融企业通过利用数据挖掘技术,发掘信息背后的深层含义,给企业以决策支持,帮助企业在信息时代激烈的市场竞争中占据主动。数据挖掘技术与金融领域广泛深入的融合不断改变着金融企业的行为方式,为金融业带来了更广阔的发展空间。     

数据挖掘在企业客户关系管理中的应用

客户关系管理（CRM）在企业管理决策中起到了关键作用,也是数据挖掘技术的重要应用领域。本文概述了数据挖掘技术的定义,阐述了CRM的含义,总结了应用于CRM的数据挖掘方法并分析了数据挖掘方法在CRM中的应用。     

数据挖掘技术及其在企业CRM中的应用

数据挖掘技术在CRM中有着广泛的应用前景和市场价值。本文对目前数据挖掘技术在CRM中的应用展开分析研究。将数据挖掘技术与CRM的实际特点有机结合,为企业进行客户分析提供新的数据处理方法和更多的潜在信息,以利于企业的经营与发展。     

数据挖掘技术在预测农作物生长过程中的应用研究

数据挖掘是一种决策支持过程.它主要融合了人工智能、统计学、数据库、机器学习等领域的技术.其目的是在大量的数据中发现有价值的信息,故又称为数据库中的知识发现.随着多种农业数据的增加,人工分析会变得越来越难.作者采用数据挖掘技术预测温室作物生长,因作物生长是时序性的,在时序模型转化为关系模型时,引入程度副词来进行转换,而在预测作物的生长时,又提出了在作物生长的历史数据中提取潜在规律并采用数据挖掘技术,通过与其他预测技术的比较,发现运用数据挖掘的方法具有较高的预测精度.     

数据挖掘技术与数据库知识发现

本文主要介绍数据挖掘技术（DataMining）与数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）的概念、数据挖掘算法、数据挖掘技术流程、数据挖掘技术的应用现状。并阐述了数据挖掘与数据库知识发现的区别、联系与面临问题。     

数据挖掘技术在工业上的应用

数据挖掘是从海量信息中获取企业或个人需要的信息,加以整理和使用的技术。本文探讨数据挖掘技术在金融、保险、电信、零售业等领域的应用。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用进展

数据挖掘(DM)是从大量不完整、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在有价值的信息和知识的过程。该项技术融合了人工智能、数据库、统计学等学科内容,为疾病管理相关研究的创新与发展提供极佳的便利。近年来,将数据挖掘技术运用于糖尿病管理,在糖尿病早期预防、糖尿病并发症预测及糖尿病的预后等方面已经取得了很大的成效。但目前国内将数据挖掘技术应用于糖尿病领域仍处于探索阶段,本文旨在通过对数据挖掘技术的分类,以及对数据挖掘技术在糖尿病筛查、糖尿病并发症预测和提升糖尿病患者管理质量中的应用及进展进行详细评述,使医务人员对数据挖掘技术在糖尿病管理中的应用有一个清晰直观的理解,并发现数据挖掘技术在糖尿病管理应用中存在的问题,为医务人员进行精细管理提供证据,以促进产生对患者和医务人员有益的研究成果。