基于决策树分类方法的粮食轮换决策支持系统

粮食轮换决策一直是困扰国家粮食存储企业的难题。粮食管理信息系统多年的成功应用,积累了大量的粮食数据信息。粮食轮换决策支持系统基于数据挖掘中的决策树分类方法,在大量的粮食轮换样本数据的基础上,发掘粮食轮换的决策知识,并利用这些知识指导粮食轮换决策。该系统运行稳定,已成功试运行于某地区的粮食管理部门和企业,并明显改善了其粮食轮换决策的效能。     

数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系,提高客户忠诚度和满意度的新型管理机制,同时也是一种管理软件和技术.数据挖掘技术能对大量的数据及信息进行挖掘,从中发现潜在的价值高的关系,并利用模式或知识对客户需求进行预测,帮助企业做出决策.成功的数据挖掘是客户关系管理系统成功的关键.     

基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现

在大型企业中,随着财务信息化建设的发展,积累了大量的财务数据.讨论了如何利用这些数据快速而正确地支持决策.在对数据仓库技术和决策支持系统研究的基础上,提出并实现了一种基于数据仓库技术的决策支持系统(DSS),内容包括系统体系结构、数据仓库模型,联机分析处理(OLAP)策略以及基于门户技术的个性化展示方式,并时系统的关键技术进行了阐述.该系统实现了将企业所掌握的数据转换为信息,进而转换成知识,提高企业决策能力,决策效率、决策准确性.     

MicroStrategy将信息变成利润

当企业积累了大量的数据,如何使这些数据变得更有用?利用商务智能(BI,Business Intelligence)这个工具对数据进行挖掘,生成报表分析,得到企业决策需要的依据。商务智能让企业更好地做出准确的决策,帮助企业创造利润。这就是所谓的从信息到知识,从知识到利润的神奇变化。 在美国,500强企业里面已经有90％以上的企业利用企业管理和商务     

基于粗集的属性约简在电信企业决策中的应用

粗糙集理论是近代新兴的一种研究不完整、不确定知识和数据的表达、学习、归纳的理论方法.在对粗集理论的一些算法研究后,提出了用其解决电信企业中大量数据中获取的较优决策,为企业信息系统的决策支持提供新的解决方法.     

施工方案决策知识的面向对象表示及其应用

施工方案的决策因其涉及大量的知识需要大型知识库支持本文以高层钢筋混凝土结构的为例，针对施工方案决策知识的特点，提出了该知识的面向对象表示法，同时确立了知识库的组织机制，并提出了相应的知识更新及增长机制和推现机制。     

流程工业知识自动化及其在铝电解生产中的应用

流程工业中存在大量的知识型工作,其中包括企业管理、车间调度和设备运行等,它是需要相关人员对知识的利用和创造才能完成的工作.流程工业知识自动化通过知识发现技术获得相关的领域知识,并采用知识推理方法进行自动推理,从而能够自主决策,最终实现流程工业的智慧化、绿色化以及高效化生产.论文综述了国内外有关流程工业在知识发现、自动推理以及自主决策等知识自动化相关的研究现状,以及基于知识的自动化应用技术以及相关的工业软件,并对这些方法以及已开发的软件存在的问题进行了分析.通过铝电解槽况辨识以及异常槽况的溯因分析详细阐述了流程工业知识自动化在铝电解行业的一些研究工作.     

知识管理实施的关键点解析 蚁穴建筑启示录

企业里的大量知识都流于无尽的浪费，蚂蚁建筑蚁穴的故事可以给开展知识管理的企业一点启示，它们的成功之处在于持续和有序的坚持。     

知识管理,重在分享

◎案例背景2005年,迅速发展的S公司遇到了知识管理的难题。S公司是一家轮胎生产企业,生产各种类型轮胎,年产值近6亿人民币。随着企业的发展,该公司陆续上了ERP、CRM、eHR等信息系统,但是大量增长的信息和有效的决策支持成为一对矛盾。如何有效保存、管理和利用企业知识成为日益     

知识管理 重在分享——知识管理是一种持续的实践

2005年．迅速发展的S公司遇到了知识管理的难题。S公司是一家轮胎生产企业，生产各种类型轮胎，年产值近6亿人民币。随着企业的发展．该公司陆续上了ERP、CRM、eHR等信息系统但是大量增长的信息和有效的决策支持成为一对矛盾。如何有效保存、管理和利用企业知识成为日益突出的难题。     

基于库存控制的数据仓库与决策支持

通过对传统决策支持系统已经不能满足当今企业对决策支持的需要的分析,提出了采用数据仓库（DW）,联机分析处理（OLAP）及数据挖掘技术为企业提供决策必要性,设计了一种利用数据仓库（DW）技术和联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等数据仓库工具提供库存控制决策支持的方案,并着重阐述了联机分析处理（OLAP）与数据挖掘是如何为企业库存控制提供决策支持的。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统

传统决策支持系统由于其功能的不足.不能满足现代企业的决策需求.而数据挖掘技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据挖掘技术在决策支持系统中的应用现状.提出了一种基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并给出了总体结构模型和各子系统功能描述.     

基于数据挖掘的连锁超市决策支持系统

随着信息技术的飞速发展,零售企业积累了大量的历史数据,建立决策支持系统,提高决策者高效的数据分析能力的研究对于大型连锁超市的经营与发展十分重要。探讨了数据挖掘在超市经营领域中的各种应用,针对连锁超市设计了数据挖掘方案,并对其在销售分析中的应用进行了研究。     

基于C5.0决策树算法的电力营销数据挖掘

为了对电力企业中不同部门的运行数据进行有效的挖掘,提出利用C5.0决策树算法对数据进行深层次分析,为管理人员提供有价值的决策支持.首先,对数据挖掘中先进的C5.0决策树算法原理进行分析,并通过引入信息熵对原有的属性选择方式进行改进,提高了信息增益比率计算的速度.然后根据设计的售电量关系模型进行对电厂管理信息系统中的数据...     

高级决策支持系统中的数据挖掘技术

决策支持系统是一个基于计算机的人机交互决策制定系统,其技术已从早期的以数据、信息为中心发展到现代的以知识和智能为中心的高级决策支持系统。以决策支持系统中采用的数据挖掘技术作为考察角度,探讨数据挖掘和决策支持系统之间的关系。     

天津石化分公司生产经营综合分析系统建设与应用

结合企业多个信息系统存在的现状,研究适合企业的系统功能架构. 利用经营分析平台,深度挖掘价值数据. 介绍了经济活动分析会材料自动生成、生产经营完成情况、领导分析与决策、原料加工和库存、产品产量与销售、设备维护与物资管理等功能界面. 目前系统已成功上线运行,具有示范作用.     

A real-time inventory decision system using Western Electric run rules and ARMA control chart

Inventory management is an important area of production control. In 1999, Pfohl et al. [Pfohl, H.-C., Cullmann, O., & Stölzle, W. (1999). Inventory management with statistical process control: Simulation and evaluation. Journal of Business Logistics, 20, 101–120] developed a real-time inventory decision support system by using the individual control charts for monitoring the inventory level (i.e., stock quantity) and the market demand, in which a series of decision rules are provided to help the inventory manager to determine the time and the quantity to order. In the present paper, a real-time inventory decision system is proposed by incorporating Western Electric run rules into the decision rules of the system. Since the data of demand sometimes present a pattern of time series (i.e., autocorrelation may exist in the data of demand), in the proposed decision system the ARMA control chart is employed to monitor the market demand and the individual control chart is used to monitor the inventory level. A simulation study is conducted to investigate the effects of demand pattern and autocorrelation on the proposed inventory decision system and to verify the effectiveness of the system. The index “service level” is selected as the key indicator for the system performance. Based on the results of the simulation study, it is shown that the performance of the proposed inventory decision system is quite consistent with service level always greater than 90% for various demand patterns.     

源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统

阐述了以结构化数据和复杂类型数据挖掘为主要内容的信息挖掘技术。采用7库(模型库、综合知识库、数据库、方法库、文本库、日志库、多媒体库)与双网(Internet、Intranet)相结合的体系结构,以信息挖掘技术为核心,提出源于信息挖掘的新型智能化决策支持系统(IDSSIM)。旨在解决决策支持系统对半结构化数据、非结构化数据的挖掘处理能力,使之适应目前信息源的多样型和动态变化性的特点,提供更加丰富的决策信息。     

Decision Tree Algorithm for Precision Marketing via Network Channel

With the development of e-commerce, more and more enterprises attach importance to precision marketing for network channels. This study adopted the decision tree algorithm in data mining to achieve precision marketing. Firstly, precision marketing and C4.5 decision tree algorithm were briefly introduced. Then e-commerce enterprise A was taken as an example. The data from January to June 2018 were collected. Four attributes including age, income, occupation and educational background were selected for calculation and decision tree was established to extract classification rules.The results showed that the consumers of the products of the company were high-income young and middle-aged people, middle-income young people, middle-income middle-aged and elderly people with a college degree or above, low-income middle-aged people with a college degree or above and low-income elderly people with a state-owned enterprise. After precision marketing to these customers, it was found that the monthly sales volume of the enterprise increased by 22.82% and the marketing cost decreased by 28.21%, which verified the effectiveness and application value of precision marketing and showed that the decision tree algorithm could provide enterprises with decision support in precision marketing.