数据挖掘在电子商务中的应用

随着电子商务技术的不断发展和成熟,电子商务网站所积累的数据会越来越多,如何充分利用这些数据资源来为经济发展服务将是今后所面临的一个重要问题。本文介绍了数据挖掘的概念,分析了数据挖掘技术在电子商务中的应用,并讨论了在电子商务活动中使用数据挖掘的一般步骤。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

在电子商务中,如何从大量数据中获取有价值的客户信息非常重要,Web数据挖掘技术是现代电子商务不可缺少的重要工具,文章介绍了Web数据挖掘的概念、分类及数据挖掘过程,同时阐述了电子商务中的几种数据挖掘技术及其具体应用.     

电子商务中的数据挖掘及其应用

作为解决目前企业信息系统中普遍面临的“数据爆炸”而“信息缺乏”状况的最有效的手段之一,数据挖掘受到了学术界和企业界的极大关注。详细阐述了电子商务中数据挖掘的数据资源、基本方法、体系结构和典型应用。     

数据挖掘技术及在电子商务中的应用

数据挖掘（Data Mining)被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏（Data Rich and information Poor)”是一种有效方法,本文对数据挖掘的基本原理作了阐述,分析了数据挖掘的流程及主要功能,介绍了数据挖掘工具的算法和特点,并结合具体实例说明了数据挖掘在电子商务中的应用。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术。随着电子商务发展的势头越来越强劲,面向电子商务的数据挖掘将是一个非常有前景的领域。介绍了web数据挖掘的概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的过程和方法,并阐述了数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。     

电子商务数据挖掘可视化系统模型研究及应用

将数据挖掘与相关的数据可视化技术和联机分析处理技术集成,构造一个应用于电子商务Web环境中的以数据挖掘技术为基础的数据可视化分析系统模型——电子商务数据挖掘可视化模型(EDVM),并技术实现主要模块功能,使之能够进行挖掘结果的动态更新与可视化输出,并通过实验初步验证了EDVM模型的有效性。     

浅析数据挖掘在电子商务中的应用

随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为企业共同关注的问题。介绍了数据挖掘的概念,数据挖掘的过程与数据挖掘中的常用方法,然后详细阐述了数据挖掘技术在电子商务中的应用,从而说明了数据挖掘在电子商务中具有广阔的应用前景。     

数据挖掘在电子商务中的应用

网络技术的发展使得大数据、信息化成为了时代的标尺,在电子商务领域亦是如此.对于商业来说,掌握先机才能够掌握更多的资源,从而获得更有利的竞争力和服务能力.通过对大数据分析得出商业信息和客户需求信息,从而提供客户满意度高的商品或服务,提高企业竞争力和影响力,数据挖掘对于电子商务有着重要的作用.从电子商务和数据挖掘的内涵入手,详细讲解数据挖掘技术在数据挖掘中的任务和过程,并探讨了数据挖掘在电子商务中的应用.     

基于数据挖掘的电子商务策略

电子商务是新兴的现代商业模式，数据挖掘是先进的信息处理技术。随着商业信息和数据的急剧增加，如何有效地分析和利用信息成为企业共同关注的问题。本文阐述了电子商务的发展现状，分析了数据挖掘的功能和应用流程，探讨了数据挖掘技术在电子商务中市场销售、资源优化、客户管理和信用评估等领域的应用策略。     

浅谈电子商务与数据挖掘技术

随着互联网的发展,数据挖掘由于其独特的优点,在电子商务中有了更大的用武之地.文章主要介绍了数据挖掘的概念和分类、电子商务中的数据资源、电子商务中数据挖掘的主要方法及过程,并着重介绍了数据挖掘在电子商务中的具体应用.     

基于业务的油田数据资源目录构建方法研究

为了解决油田企业在信息化建设和信息资源管理过程中存在的数据"看不到"、"读不懂"、数据标准不统一、信息孤岛导致数据共享不充分等问题,以实现企业数据资源统一组织管理与开放共享,基于国内外信息资源规划和数据管理成熟理论,设计提出了"业务-系统-数据关联法"摸底梳理企业业务、数据资源和系统现状及需求.从业务入手,梳理企业业务...     

CAD与ERP信息集成方法研究

随着计算机技术的飞速发展,尽管计算机辅助设计(CAD)和企业资源计划(ERP)等技术已经应用到企业,但它们之间往往彼此孤立。该文提出了一种面向企业信息化集成框架及实施方案的新型产品集成技术,从而使企业信息化绕过“信息孤岛”阶段。讨论了利用(OLE)研究开发的新型集成技术,以实现企业的高级产品数据管理、从而满足企业信息化的需要。     

财务数据仓库和数据挖掘技术应用简介

本文以研究数据仓库和数据挖掘技术为基础,通过对财务数据仓库与数据挖掘技术特点的分析,提出了企业财务数据仓库,综合利用现有业务信息,提供了决策系统支持框架。通过数据仓库技术进行数据的集成,运用数据挖掘技术实现信息价值的提升,使得企业财务管理得到深度应用。     

SAS数据挖掘在钢铁终轧温度控制中的应用

企业可以通过数据挖掘技术实现从数据到信息、信息到知识的提炼,这能为公司的生产经营决策提供有效支持。SAS数据挖掘技术是众多数据挖掘方法中的佼佼者,它在大型企业中得到很好的应用。介绍了数据挖掘的基本知识,以及SAS数据挖掘技术在钢铁企业生产管理中的应用实例。通过SAS数据挖掘的深层次分析,在热轧钢卷终轧温度控制管理中,找到了降低缺陷钢卷数量的有效途径：即推广低温轧制技术以及减少同一热轧带钢上的终轧温度差。     

企业集成信息参考模型的研究和设计

现有的大量企业“平台”均不能以理想方式应对企业的业务需求,如何设计集成的企业计算环境、实现“无界信息共享”已成了企业架构师需要面对的严峻挑战。建立了企业集成信息参考模型以帮助定位目前的问题,并对模型核心构件的相关特性进行了重点研究。作为企业体系结构建构过程中实际信息流的传递手段和知识库,参考模型为集成可用构件、现有系统平台及其它相关的体系结构资产提供通用的方法。     

“数据库主成份提取”方法及其应用

庞大数据库中所蕴藏着丰富而有益的数据信息正随着数据挖掘技术的发展得到进一步分析和挖掘。数据仓库作为数据挖掘的重要平台,其质量的高低将直接影响数据挖掘的效率。构建数据仓库是数据预处理的主要目标之一,“数据库主成份提取”方法可以在信息损失最小的前提下,利用了一种降维的方法,用少数综合变量来概括原多变量的数据库,使重新构建的数据仓库的数据量相对减少,使得数据类的概率分布尽可能的接近使用所有属性的原分布,从而使重新构建的数据仓库中的数据挖掘更加容易执行和高效率。数据库主成份提取分析方法对主成份的解释可以进一步明确影响整个数据仓库构成的主要因素和构成数据仓库系统的主要特征。     

关联规则挖掘在零售业交叉销售中的应用

数据挖掘是商务智能中经常使用的一项重要技术,能够帮助人们从海量数据中挖掘出与企业决策有关的信息,以应对日益激烈的市场挑战。利用关联规则算法对零售业交叉销售进行分析,结合数据挖掘软件C lem en tine分析了关联规则挖掘在零售业交叉销售中的实际应用。     

数据挖掘技术在教学中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上．就如何在日常的教学中应用数据挖掘，从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨．从而为我们的教育事业添砖加瓦：     

数据挖掘技术在教学中的应用

在对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和常用方法等知识进行简单介绍的基础上,就如何在日常的教学中应用数据挖掘,从中得到教学上需要的信息等内容进行了探讨,从而为我们的教育事业添砖加瓦。