数据挖掘技术在电力营销系统中的应用

互联网技术的发展促进各企业向数字化转型。虽然电网信息技术水平在不断提升,但是在电力的信息管理系统中堆积的问题也逐渐浮现。大数据背景下,数据流失的风险不断增加。因此,文章将对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行分析。首先,对电力营销系统与数据挖掘技术进行简要概述,然后对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行总体架构设计,最后从三个角度提出数据挖掘技术在电力营销系统中的实际应用,以期为提升电力企业的经济效益提供相关参考。笔者通过研究得出,融入数据挖掘技术的电力营销系统具备数据挖掘、系统管理、结果分析等3个重要功能,而且大数据支持下的电力营销系统的管理、决策等功能得到显著优化,运行效率较高。     

决策树算法在饰品营销中的应用

阐述了饰品企业营销的现状,提出了将数据挖掘技术应用到饰品营销中的方案.在分析决策树算法的基础上,介绍了决策树算法及决策树的构造,并使用该算法对企业客户进行分类及对新客户类型预测,实现对商业数据中隐藏信息的挖掘,且对该挖掘模型进行了验证.     

探索商业银行在大数据挖掘技术领域的应用

由于大数据的快速发展,传统的以业务经验模式进行的数据库营销面临极大挑战。针对这种情况,提出基于大数据的数据挖掘技术方法。首先了解业务需求,根据业务目标设计模型,接着进行数据整合、数据清洗等,最后建立模型、对模型结果进行评估。实验结果表明,应用大数据挖掘技术能有效提高精准营销的成功率,进行风险防控以及运营优化管理。     

供应链管理环境下企业营销管理决策支持系统的研究

企业实施供应链管理对营销管理决策提出了新的要求，文章在分析了供应链管理环境下企业营销管理决策的目标和功能需求的基础上，重点介绍了一种建立在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术基础上的营销管理决策支持系统，并给出了系统结构和功能模型。     

商业智能决策支持系统（BIDSS）的原理及实现

商业经济的未来发展模式是以客户为中心的面向服务的运营模式,其核心是完善的服务保障体系和高效的经营管理策略。在信息社会数字化环境下,复杂的商业企业的发展和管理水平取决于企业信息体系的建设和信息处理水平,尤其是将商业的营销管理、供应链管理、客户关系管理、商业企业的内部管理、资本运作等一系列管理融和在一起,从整体上进行企业的管理和决策。商业智能决策支持系统是把人工智能(AI)、决策支持系统(DSS)、数据挖掘(DM)、Web等技术与传统的商场计算机管理系统结合起来,使商业企业的决策者可以很容易地访问丰富的数据,进行查询、报表和分析等工作,并引入一个可选择的廉价机制,使数据服务于每一个需要它的人,通过对经营数据、市场、供应商、客户等的分析,实现商业运作的优化决策,提高企业的市场竞争能力。     

文本挖掘在电商数据分析中的应用模型设计

近年来,电子商务的发展很快,对电子商务的研究是热点问题,但大数据特征的电子商务文本多维度特征的数据挖掘、中文语义表述等研究和商业应用研究较少。本文以淘宝网交易数据为研究基础,利用文本数据挖掘技术从数据预处理、领域专业词库的构建以及营销决策支持信息的产生等几个方面进行了研究,提出并设计了可行的应用模型,通过该模型的实施,能够为电商企业提供相应的决策支持信息,从而为电子商务的后期研究打下基础。     

基于数据挖掘技术的电信客户精确化营销

本文主要介绍精确营销产生的背景,以及精确定义和五个阶段,重点介绍了在精确营销过程中如何使用的数据挖掘技术,收集和处理客户信息的方法,通过MineSet挖掘工具如何对客户行为模式和客户价值进行准确判断和分析,为客户精确化营销进行数据准备。     

基于数据挖掘技术的电力营销分析系统的设计

随着电网信息化水平不断提高,电网企业信息管理系统积累大量数据,导致数据管理难度增大,出现各种数据管理问题。为此,本文提出了一种基于数据挖掘技术的电力营销分析系统,并测试了其整体性能。通过实践证明,该系统具有较强的查询、管理能力,能增加企业核心竞争力,促进企业经济效益实现可持续发展。     

基于特征感知迭代的电网业务营销数据挖掘方法

"互联网+电力"的大数据挖掘能为精准用电提供基础支撑。现有电网营销数据挖掘对用户数据的挖掘粒度大,特征集区分度小,空间维度权值低,基于用户行为的电网营销策略准确度低。提出基于特征感知迭代的电网业务营销数据挖掘方法。构建结合空间特征的电力用户用电模型,设计营销管理决策树挖掘模型,对冗余数据特征进行过滤清洗,推导准确的电网营销行为。通过仿真和实验分析,验证新方法具有更好的预测精度和更低的数据消耗。     

基于J2EE电力营销决策支持系统的研究与实现

综合运用了J2EE、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术,建立了一个多层次分布式电力营销决策支持系统。该文阐述了该决策支持系统的体系结构,分析了从操作型数据库到数据仓库和数据集市的数据采集模式,实现了Winters模型、一元线性回归以及二元指数平滑等预测模型的设计,从而为电力营销活动提供了重要的决策支持。     

数据挖掘技术在学校管理中的应用

数据挖掘技术是一门多学科相互交叉融合而形成的新兴学科。目前,该技术已在商业、金融业、农业、互联网、医药业等多个领域中得到广泛应用。而将数据挖掘技术与学校管理相结合,可以从大量事务管理数据中提取出了隐藏在其中的有用信息,因此可以帮助教学人员合理安排教学工作,协助辅导员对学生的管理,从而促进教育体制的进一步完善与发展。本文由数据挖掘技术概述入手,论述了数据挖掘技术在学校管理中的作用,最后,将数据挖掘技术应用在学生成绩管理中,可以实现透过现象看本质,提炼有价值的信息。     

数据挖掘在防范金融风险中的研究及应用

如何有效地利用和处理大量的数据已成为当今世界共同关心的问题。随着数据库技术、人工智能、数理统计和并行计算等技术的发展与融合,数据挖掘技术应运而生。建立集中的数据仓库存贮,定期采集的联机业务数据．日常管理业务数据和外部数据,提供查询,联机分析,和数据挖掘等多种工具,为金融界分析研究宏观市场环境,竞争对手,客户,产品和服务渠道提供智能化管理分析系统和决策辅助手段。同时,该系统的实现对于防范和打击金融风险活动,也具有重要的现实意义。     

银行客户关系管理与数据挖掘的应用

客户关系管理是一种全新的商业理念，为处理公司与客户之间的关系提供了新的管理模式。数据挖掘是一门新兴的信息处理技术，在商业信息的提取和利用中发挥着日益重要的作用。从数据挖掘的定义和本质出发，阐述了客户关系管理的概念、构成和发展趋势，分析了数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用。     

应用数据挖掘技术提升金华地区旅游业核心竞争力的研究

应用数据挖掘技术可以让企业找到最新的有价值的商业信息,实现预测客户的消费需求并制定相应的对策和计划,数据挖掘通过对大量观察和统计到的数据仓库中的数据进行处理,能够比较准确地通过大量的统计信息预见到未来的相关事物的发展趋势,对比分析金华地区旅游市场的特点,应用数据挖掘技术对旅游业的相关数据进行统计挖掘,并从中得出有利于金华旅游业发展的相应对策,不但带动了金华地区旅游产业的发展,而且对提高金华地区旅游行业的核心竞争力起到非常重大的推动作用。     

Sybase对数据仓库的支持

从数据集市、数据仓库、数据仓库的特点等几个方面,阐述了数据挖掘发展的进化过程,提出了在 未来竞争激烈的市场竞争中,拥有数据挖掘技术必将反应更快速,赢得更多的商机。     

Mining marketing maps for business alliances

A business can strengthen its competitive advantage and increase its market share by forming a strategic alliance. With the help of alliances, businesses can bring to bear significant resources beyond the capabilities of the individual co-operating firms. Thus how to effectively evaluate and select alliance partners is an important task for businesses because a successful corporation partner selection can therefore reduce the possible risk and avoid failure results on business alliance. This paper proposes the Apriori algorithm as a methodology of association rules for data mining, which is implemented for mining marketing map knowledge from customers. Knowledge extraction from marketing maps is illustrated as knowledge patterns and rules in order to propose suggestions for business alliances and possible co-operation solutions. Finally, this study suggests that integration of different research factors, variables, theories, and methods for investigating this research topic of business alliance could improve research results and scope.     

数据挖掘技术在企业经营管理中的应用分析

数据挖掘技术自上世纪80年代初产生以来,随着计算机技术的发展与普及,带动了它在商业领域中的应用,有助于企业从爆炸性增长的数据中,挖掘出与经营决策相关的信息与知识,提高决策的针对性和有效性,日益受到企业界的关注。文章阐述了数据挖掘的基本概念、方法与工具,分析了数据挖掘技术对提高企业竞争力的重要作用与意义,探讨了数据挖掘技术在企业经营管理中的应用。     

基于本体的数据挖掘技术应用于商务智能中的实际应用

首先阐述了挖掘技术与商务智能的含义,指出了数据挖掘技术应用在商务智能中的意义,结合新时期我国各大企业的发展实际,对基于本体的数据挖掘技术应用在商务智能中的实际情况进行了分析,旨在利用数据挖掘技术,发挥出企业商务智能系统的优势,提高企业核心竞争力,促进企业长远发展。     

数据挖掘技术在证券客户关系中的应用

研究证券管理问题,客户关系管理系统(CRM)是现代经营管理科学与现代信息技术结合的科学问题.数据挖掘技术是有效地利用现有数据资源的重要手段.重点是针对数据挖掘技术在证券客户关系管理中的具体问题.运用数据仓库技术建立了客户交易行为数据仓库,并运用聚类技术完成了基于证券公司客户交易行为数据仓库的证券公司客户细分.基于数据挖掘的CRM是对传统企业管理思想的一个创新,充分体现了管理的科学性和艺术性.对企业的经营决策和客户关系管理都具有相当重要的作用和意义.     

数据挖掘在出口退税中的应用

数据挖掘技术为出口退税业务过程中所积累的原始数据的深层次使用提供了一种可行的手段,本文介绍了数据挖掘技术在出口退税业务中使用的目的,提出了出口退税数据挖掘的系统功能和实现方法,为税收管理提供了有力的决策支持。