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。     

数据挖掘在客户信息管理中的运用

从大量的商业客户购买信息中挖掘出有用的知识无疑具有重要的商业价值．以某商业单位化妆品顾客的购买信息为例介绍了在商业客户信息管理中如何有效地使用数据挖掘技术获得有效的决策信息的方法。     

数据挖掘在顾客关系管理中的应用

近年来,随着顾客关系管理日渐受到企业的重视,数据挖掘这一分析方法也在顾客关系管理等商务领域发挥了越来越重要的作用。本文介绍了数据挖掘的一般方法及其在顾客关系管理中的应用步骤,以及其在该领域的重要地位和应用前景。     

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.     

电商基于大数据的关键技术研究

电商使用个性化推荐系统分析用户的兴趣偏好,帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品,为每个用户提供个性化服务。在很多电商个性化推荐技术中,作为当今运用最广泛、最成功的推荐策略,从而改善了SVM算法在电商数据挖掘方面的性能,并且验证了采用数据挖掘算法应用到电商研究是可行的,并且具有较高的准确性。     

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。     

基于数据挖掘的物流决策系统研究

物流的信息化建设使得物流决策者面临的不再是信息贫乏,而是数据爆炸却知识贫乏。数据挖掘技术可以帮助物流决策者从海量数据中挖掘出对决策有用的信息和知识。首先对数据挖掘及其挖掘方法做了介绍;然后阐述了数据挖掘在物流决策系统中的挖掘过程。最后,提出了基于数据挖掘的物流决策系统的体系结构。     

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。     

产业市场客户关系的结构化分析

本文从决策角色、顾客价值、关键要素、持续时间、内部组织五个维度和关系系统运营机制角度,系统地对产业市场客户关系进行了结构化分析,为进一步研究我国产业市场的客户关系提供符合国情的框架结构。     

基于数据挖掘的决策支持系统在证券行业的应用研究

随着中国证券市场竞争的白热化,建立基于数据挖掘的证券公司决策支持系统,对数据进行重新组织和挖掘分析,可以使决策者及时掌握辅助决策的信息,并根据对信息的分析结果,做出科学合理的决策,以提高公司的管理水平、竞争优势和风险防范能力。文章论述了由数据挖掘技术、联机分析处理和决策支持技术的结合。基于数据挖掘的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据数据挖掘的证券公司决策支持系统的应用研究。     

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。     

基于数据挖掘的高校图书馆图书采访决策模型构建研究

从图书采访的定义、工作流程和现实需求出发,分析了高校图书馆图书采访工作的现状,研究了基于数据挖掘的高校图书馆图书采访决策的信息流,设计了基于数据挖掘的高校图书馆图书采访决策模型,探讨了数据挖掘在高校图书馆图书采访决策中的应用.     

数据挖掘技术及其在教学中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点,本文首先介绍了数据挖掘的基本涵义和主要方法,然后阐述数据挖掘技术在教学中的应用.     

基于随机需求和顾客满意度的多期闭环供应链网络均衡

研究了随机需求下由多个制造商、零售商、需求市场和回收中心组成的多期闭环供应链网络,其中网络各成员的产量、交易量、需求量和需求市场的价格随着时间周期动态地变化,由库存量的调整来延续网络各成员决策的发展。在考虑随机需求和顾客满意度的基础上,分别构建了多期闭环供应链网络中各成员利润最大化的模型,利用均衡理论和变分不等式理论得到其均衡条件,最终得到整个多期闭环供应链网络均衡。通过求解满足等式、不等式约束变分不等式的对数二次逼近预测校正法得到在一定顾客满意度基础上的网络中,各成员每个生产周期的均衡产量、交易量、库存量和需求市场的价格。通过算例验证了模型及算法的有效性,并对顾客满意度灵敏度分析,得到其对网络各成员决策和利润的影响。     

数据挖掘技术及其在教学中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点,本文首先介绍了数据挖掘的基本涵义和主要方法,然后阐述数据挖掘技术在教学中的应用.     

数据仓库在某省移动公司通信公司的实现和应用

某省移动公司通信公司是一家移动通信公司，在移动通信市场竞争日趋激烈的情况下，某省移动公司公司为实现多层次多角度实时的业务指标分析上线了数据挖掘和联机分析项目，项目的最终目标是为现有市场分析和未来市场拓展提供辅助决策的手段。     

市场信息分析与预测

加强市场信息分析与预测，对了解市场供需变化，调节市场供需矛盾，为企业决策提供了依据，市场信息分析与预测有顾客需求直接调查法、经理人员评判预测法、销售人员意见综合法、市场因子推演法和季节变化分析法等多种方法。     

一种新的基于数据挖掘的顾客忠诚度模型研究

根据零售业的特性,提出一种新的运用数据挖掘聚类算法来预测顾客忠诚度的指标模型（简称SMP）。同时与一种较为成熟的顾客忠诚度指标分析模型（简称RFM）进行比较分析,试验表明SMP模型更适用于零售业的顾客分析,实例验证了该模型的有效性和可行性,为完善零售业的顾客分析提供一定的理论依据。     

品牌识别规划与运用策略

品牌识别是品牌主期待着在消费者心智中建立的独特认知和联想,是企业对“品牌是什么？”做出的全面而完整的定义——竞争品牌的区别是什么、凭什么打动顾客,是企业统帅一切营销传播活动的依据和原点。因此,我们在规划品牌识别时,不能生搬硬套,要在综合考虑市场环境、行业特点、竞争态势、消费者的心理与行为、企业资源和能力等因素后,规划品牌识别系统,这样,才能可持续地发挥品牌识别的力量——有效区隔竞争者并打动消费者。     

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.