数据仓库和数据挖掘技术在电信CRM中应用

当前,电信企业已拥有大量的客户数据,迫切需要将数据优势转换成企业竞争优势,基于数据仓库和数据挖掘的客户关系管理系统应运而生。本文就客户关系管理、数据仓库和数据挖掘的概念、以及在电信企业中的综合应用进行了研究。     

CRM在中国电信业中的应用

客户关系管理(CRM)是基于数据仓库的信息分析系统。它利用数据仓库和数据挖掘技术分析客户的需求,从而为企业确定市场方向,巩固和发展新老客户提供依据。中国加入WTO后,面对即将来临的电信市场大战,国内电信运营商必须调整经营观念,加快CRM的建设。     

电信企业信息化中数据仓库技术的应用

本首先阐述了电信企业信息化中系统整合的三个层次，并分析了数据仓库技术的重要性，然后介绍了数据仓库的一些基本概念，通过对客户关系管理，欺诈行为分析，网络故障分析，计费系统分析等，介绍了数据仓库技术在电信行业的应用。     

CRM在电信企业中的应用

CRM现在逐渐成为电信企业的焦点。分析了电信企业实施CRM的必然性，电信企业CRM的系统结构，所需核心技术(数据仓库、数据挖掘、OLPA)和CRM实施步骤。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息,以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧,运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年,数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。     

数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining),是指从大量数据中,提取正确的、新颖的、潜在有用的并能够被理解的知识的过程.本文介绍了数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用过程,以及应注意的问题.指出,通过利用数据挖掘技术建立基于数据挖掘技术的客户关系管理模式,终将极大地提升企业的竞争优势,提高企业的竞争水平.     

对CRM中数据挖掘软件有效性的评价研究

企业利用CRM软件管理客户关系获得竞争优势,数据挖掘是CRM成功的关键。数据挖掘工具对CRM中客户关系数据处理,挖掘蕴藏其中的知识、规则和模式。企业可以根据这些挖掘出的知识、规则和模式制定客户关系管理的战略决策。因此,评价客户关系管理系统中数据挖掘软件的有效性,对于企业是否成功应用CRM,乃至与企业的成功都极为重要。介绍一种方法对CRM系统中数据挖掘软件进行评价,帮助企业选择最适合自身的挖掘工具。     

数据仓库技术在超市销售管理中的应用

首先介绍了数据仓库的概念，数据仓库就是一个能更好地支持企业或组织决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据；其次介绍了数据仓库的两大分析工具联机分析处理和数据挖掘，联机分析处理是以海量数据为基础的复杂分析技术，数据挖掘是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程；最后介绍数据仓库在银行、金融、电信及零售等行业中的应用，并以超市销售管理为例，利用数据仓库技术建立数据模型和体系结构。     

数据仓库市场的领导者--Teradata数据仓库事业部

Teradata数据仓库事业部是NCR公司(纽约证券交易所股票代码为NCR)的一个事业部,是全球企业级数据仓库、分析型应用和数据仓库服务领域的领导厂商.凭借屡获殊荣的Teradata数据仓库技术和解决方案,Teradata提供企业单一业务视图,提升企业决策、客户关系管理和获利能力.其目标行业包括:零售、金融、电信、交通、医疗、保险、制造、政府、媒体和娱乐业等.     

数据挖掘技术在电信网络规划中的应用

提升网络规划水平是通信企业降低运营成本、提高服务质量的有效措施,数据应用是网络规划的重点,为了提高数据应用的有效性,需要结合科学智能的方法,充分挖掘数据的潜在价值。文章介绍数据挖掘技术及电信网络规划,提出电信网络规划步骤,综合数据挖掘的优势,结合通信产业的发展背景,分析数据挖掘技术在电信网络规划中的应用。     

数据仓库及数据挖掘技术在证券客户关系管理系统中的应用研究

论文提出了中小型券商如何在客户关系管理系统中实现数据仓库和数据挖掘的应用方法,首先根据FS—LDM模型建立企业数据模型并进行主题域的划分,完成多层次的数据仓库架构设计及星型结构的客户纬度建模;然后使用聚类技术和逻辑回归技术实现客户分类的动态细分模型和客户流失概率预测模型。     

数据挖掘在电信运营中的运用

本文首先分析目前数据挖掘在电信运营中的重要性,然后分别从客户精准营销、客户关系管理、客户流失三个层面来阐明数据挖掘大电信运营中的作用。     

基于数据挖掘技术的客户关系管理研究

客户关系管理不仅是一种管理理念，又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，也是一种管理软件和技术。数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘技术为他提供了有力的技术保障。     

谈对数据库,数据仓库,数据挖掘的认识和理解

我国市场经济刚刚起步,很多企业尤其是中小企业不能意识到数据仓库和数据挖掘在市场竞争中的决定作用,本文就是给企业的决策者提供对数据仓库的认识,从而能不断积累原始的数据建立数据仓库,更好的为企业的领导者提供决策。     

数据仓库辅助电信行业决策支持系统的构想

简述了数据仓库、ＯＬＡＰ、数据挖掘的概念和技术，并对电信行业决策支持系统中应用数据仓库技术进行了探讨与研究。     

国内数据仓库市场建设风生水起

数据仓库的概念早在2001年前就引入国内,虽然已在欧美发达市场应用广泛,但由于多种因素,这种业务在国内发展得非常缓慢。不过,从2005年开始,国内数据仓库市场建设进入一个高潮期。经过多年的数据库应用,不仅电信、金融、保险等传统数据密集型企业开建数据仓库,而且国内的零售企业、制造企业也开始有了这方面的需求。电信行业成建设数据仓库的主力军数据仓库在国内开始热起来,关键有这样几个方面的因素。一是经过多年的数据库应用,电信、金融、保险等传统数据密集型企业累了大量的数据,为数据仓库应用打下了基础。特别是近年来,市场竞争的严…     

基于内存计算技术的电信行业数据仓库系统构建探讨

数据仓库目前在电信行业已广泛应用,从决策分析到经营分析,数据仓库为各领域的数据应用提供了强大的支撑功能。然而随着系统的深入应用,数据仓库的性能问题开始突显,使数据仓库的应用受到了较大的制约。并且,随着电信运营商战略转型的深化开展,如何在智能管道、综合平台、内容提供等方面确认电信自身的优势也越来越迫切,而这一切都需要数据仓库的有效支撑。本文旨在探讨在电信的战略转型期,如何利用内存计算技术,为电信数据仓库系统建设找到一条可行的途径。     

数据仓库及数据挖掘技术的应用

随着信息技术快速发展,数据库技术得到了广泛应用和普及,在促进社会各领域发展等方面发挥着积极作用。但随着大规模数据的出现,单纯依靠传统数据查询和存储技术已经无法满足市场竞争需求。而数据挖掘技术的应用,能够将大量数据信息转换为有用的数据仓库,为企业科学决策提供依据。本文将从数据仓库与数据挖掘技术概念入手,具体阐述数据仓库与挖掘技术的具体应用。     

数据仓库技术及其应用分析

简要介绍了数据仓库的发展过程以及数据仓库技术,对数据仓库在电信业的应用进行了剖析,认为在未来大规模个性服务经济环境下,数据仓库将成为企业获得竞争优势的关键武器,是电信企业竞争的重要工具.