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。     

Data Mining as an Enabler for Customer Data Driven Vehicle Development

对于汽车等面向消费者的行业,数据驱动的产品开发是一项关键的系统工程。数据驱动方法的前提是数据本身,由于现代车辆的联网能力不断提高,使得汽车制造商能够以内部总线信号的形式记录并储存客户数据。由于这些数据并不用于外部,只用于内部通信以保证车辆的安全性和功能性,这给这些数据的应用带来了一定的困难,因此汽车行业的主要问题在于如何利用数据挖掘技术从这些数据中提取客户需求及相关信息。为此,对上述数据应用问题进行了文献调研,并在此基础上开展数据挖掘的模拟研究,以确定现有数据挖掘过程在需求获取领域的适用性;进而提出一种扩展程序,使得数据挖掘技术能够应用于相关客户数据之中,从而加快车辆开发的进程。     

WEB数据挖掘研究与探讨

随着WWW迅猛发展,WWW上的信息量不断增加,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成了数据组织和web相关领域的专家学者关注的焦点.为了解决这个问题,把数据挖掘的理论和技术应用于WWW,出现了一个新的研究领域-Web数据挖掘.主要介绍了Web数据挖掘的原理、应用、实现以及它的最近发展情况.     

数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务过程中产生了大量的数据,数据挖掘是对这些数据进行分析的有效方法。介绍了数据挖掘在电子商务中的应用,探讨了电子商务中数据挖掘的步骤和数据挖掘的体系结构。     

浅谈数据挖掘技术在税务信息化中的应用

金税工程的实施，带来了信息规在省一级的集中，涉税税务数据挖掘应用初见倪端，如何利用数据挖掘技术适应税务工作需求，已成为当今金税工程的一个重要问题。本文主要探讨数据挖掘技术在金税工程中应用的主要内容及实现途迳。     

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘是一个年轻而充满生机的领域,面对海量的数据,它可以对这些数据进行统计、分析、综合和推理,找出我们感兴趣的有价值的信息,以指导实际问题的求解,发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术已经涉及市场分析、欺诈检测、科学研究、顾客保有等多个方面,正在蓬勃发展。本文主要讨论数据挖掘技术的一些基本概念及其应用情况。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用是近年的热点话题。在海量的信息中挖掘具有潜在价值的信息,以辅助管理层的决策,是企业重点关注的问题。从数据挖掘的基本原理入手,通过分析客户关系管理中存在的问题,探讨了数据挖掘在客户关系管理中的具体应用。     

职业学校教务决策支持系统的研究

职业学校应用的数据库管理软件,存储着大量的学生数据,对于数据的处理一般停留在简单的数据备份、查询、排序和统计阶段,隐藏在这些数据之后的更重要数据分析功能比较薄弱,没能为学校管理者提供决策,将数据挖掘技术应用于教务管理工作中,深层次的数据信息分析方法,利用数据挖掘技术对学生信息数据进行统计分析和数据挖掘,对管理者提供决策支持的研究,具有实际意义。     

Web挖掘与粗糙集模型研究

Web上有海量的数据信息,怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容,解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据,废弃虚伪无用的数据,是数据挖掘技术的最重要的应用。     

数据挖掘流程中数据准备的探讨

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.数据挖掘需要从庞大的数据集或数据库中提炼有用的信息, 因而就产生了一个问题, 如何为数据挖掘准备一个有效的数据集合, 以提高效率, 这是本文讨论的关键.     

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。     

基于关联规则的课程设置研究

通过对基于关联规则的数据挖掘技术的研究,阐述了数据挖掘技术在电子化校园中的应用前景,特别是在课程设置方面,基于关联规则的数据挖掘技术可以更加有效地帮助教育者进行决策.     

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。     

基于XML与Web的数据挖掘

Web上有海量的数据信息,怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点.数据挖掘就是从大量的数据中发现隐舍的规律性的内容,解决数据的应用质量问题.充分利用有用的数据,废弃虚伪无用的数据,是数据挖掘技术的最重要的应用.     

数据挖掘技术在图书馆中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着重要的作用。本文在论述数据挖掘技术的基础上,提出了数据挖掘技术在图书馆应用的必要性和可行性,并分析了数据挖掘技术在图书馆资源建设、读者个性化服务、咨询服务、剔旧工作、Web中的应用。     

基于XML的WEB数据挖掘研究

当今社会，越来越多的机构、团体和个人在Internet上发布信息、查找信息，因此，Internet已经成为最丰富的信息来源。然而Web相对于有效的数据仓库和数据挖掘而言，Web比较庞大；Web页面相对于任何传统的文本文档也复杂得多；Web面对的是一个广泛形形色色的用户群体和在Web上的信息只有很小的一部分是相关的或有用的等一些问题。解决这些问题的一个途径就是将传统的数据挖掘技术和Web结合起来，进行Web数据挖掘。     

浅谈数据挖掘在多媒体和图书馆中的应用

随着信息技术的快速发展,数据挖掘技术在信息利用和提取中发挥日益重要的作用。本文简单探讨了数据挖掘在多媒体数据库中的应用,结合我院实际情况分析了数据挖掘在图书馆中的应用。     

数据挖掘的灰色系统方法

灰色系统理论是研究贫信息系统分析、建模、预测、决策、控制的有效工具，在工程技术、社会、经济等领域中应用广泛，该文探讨了灰色系统理论在数据挖掘中的应用问题，提出了数据挖掘的灰色关联算法、灰色统计算法、灰色聚类算法、灰色统计聚类算法，并提出了灰色数据挖掘系统的体系结构。     

数据挖掘在税收分析中的应用

税收分析是税收管理的眼睛,对及时准确地发现问题、解决问题,加强税源管理和征收管理起着重要的导向作用。本文提出将数据挖掘技术应用于税收分析,将数据仓库中大量的业务数据转化为有用的知识,为决策者提供有效的信息。本文介绍了数据挖掘的主要功能,分析了税收数据挖掘过程,并简要介绍数据挖掘在税收分析中的应用。     

数据挖掘技术在图书馆管理中的应用

随着数据库管理系统在图书馆中的应用,系统中积累的教据越来越多,如何选择并有效利用数据挖掘工具充分挖掘出积累数据中隐舍的有价值的信息,为读者提供更加人性化的服务是图书馆管理人员面临的问题.本文就利用SQL Server2005这一数据库管理系统对我校图书馆中的数据进行挖掘做了探讨.