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。     

基于PMML的数据挖掘模型管理

本文在引出商务智能应用领域中数据挖掘模型管理的问题之后,提出了SnartBk商务智能平台的总体架构,阐述了基于PMML的数据挖掘模型管理方案,并以SmartBiz系统中的实际应用为例,介绍了PMML和XML数据库结合的具体实现方案。     

商务智能技术在社保领域的应用研究

简介了商务智能及其核心技术,重点探讨商务智能技术如何应用到社保领域,并以医疗待遇为例详细介绍了系统的具体实施,对OLAP、数据挖掘的结果进行了分析.这对整个社保领域的商务智能系统的建立、应用及社保领域的决策提供了科学的依据.     

基于SAP的BI分析与应用

BI即商务智能,商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统的储存和管理.通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析,提供各种分析报告.ERP数据分类综合分析项目为例,分析了BI技术的实现以及应用.     

基于Oracle Data Mining的数据挖掘在石化企业的应用

随着数据挖掘技术的研究与开发,数据挖掘技术目前主要应用于智能商务领域,在石化领域中如何展开数据挖掘开发应用还有待研究。基于Oracle Data Mining(ODB)数据挖掘工具,结合实例介绍了在石化企业中应用数据挖掘的系统方法和基本过程。     

关联规则与聚类分析在超市中的应用研究

数据挖掘是商务智能中经常使用的一项重要技术,企业在其整个运营过程中,积累了庞大的数据信息,决策者们所需要的信息往往就隐藏在里面,数据挖掘的目的就是如何有效地处理这些数据。在介绍数据挖掘与商务智能的基础上,讨论了关联规则的Apriori算法和聚类分析的K-means算法,结合数据挖掘软件Clementine分析了这两种算法在超市中的挖掘过程,得出一些有益的结论。     

基于数据挖掘技术创建企业本体

本文在阐述了本体及企业本体模型的基础上,阐明了企业本体在企业中的重要意义,鉴于数据挖掘技术所特有的作用和优势,有选择地介绍了数据挖掘原语DMQL的内容,提出了一种基于数据挖掘原语DMQL建立企业本体模型的方法,并以一个企业本体实例有力地证明了该技术的可行性。由挖掘信息来部分替代传统的领域专家的作用,使本体的建立更加智能化,减少了可能由主观因素和人为失误所带来的不良后果。     

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。     

数据挖掘分类预测推荐技术在实现教材选用智能推荐的研究

本文主要研究数据挖掘技术在教材管理信息化平台教材选用智能推荐模块中的应用研究。说明了教材选用模块实现的功能,分析了智能推荐在教材选用模块中的重要性,详细阐述了基于属性分类规则预测在教材选用智能推荐实现的过程。     

网络经济下数据挖掘在工商管理中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。该文从知识发现和数据挖掘的概念出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。该文以一个淘宝网行业的数据挖掘案例探讨了数据挖掘在网络经济下工商的应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行性,并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求。