数据挖掘在营销策略中的应用

首先介绍了当前数据挖掘的产生背景及该领域内的主要数据挖掘技术,然后通过实例重点介绍知识类数据挖掘技术中应用较广的关联规则算法,及其在营销策略中的应用。     

数据挖掘技术关联规划算法在营销策略中的应用

本文首先简要介绍了当前数据挖掘的产生背景及该领域内的主要数据挖掘技术，然后通过实例重点介绍知识类数据挖掘技术中应用较广的关联规则算法，及其在营销策略中的应用。     

数据挖掘技术在税务系统中的应用

基于FAS算法，设计并实现了一个基于最近挖掘结果的数据挖掘系统AR_Miner，包括数据预处理、频繁集初始计算、频繁集更新计算、频繁集选择、关联规则生成5个部分，实现了关联规则挖掘的可视化和生成结果按“支持度-可信度”形式的可视化，为基于频繁集的交互式挖掘提供了方便、友好的界面。对历史的稽查数据中纳税人采用的主要违法违章手段之间的关联关系进行了数据挖掘，得到了一些合理的知识，提高了对稽查历史数据的管理水平，为税务稽查提供了有力的决策支持。     

数据挖掘技术在远程教育教学中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用.简要介绍了数据挖掘技术.给出了一个完整的数据挖掘系统设计与实现过程.它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤.文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程,并通过改进Apriori算法来提高挖掘的效率,为远程教育教学决策提供了科学依据.     

数据挖掘技术在超市营销系统中的应用

针对大数据时代背景下中小型超市面临的挑战及数据分析应用于中小型超市辅助决策的现状,提出了适时调整货架位置及动态预测商品销售趋势的营销策略,建立了数据管理、分析、决策模型,综合应用数据挖掘算法Apriori及Vague集求解该模型,在此基础上设计并实现了超市营销系统。利用中小型超市的实际销售数据实验,结果表明该系统的应用不仅使得超市日常经营管理更加便捷、高效,其数据分析功能为管理者提供了决策支持,为超市带来约8%的利润提升。     

探讨数据挖掘在高校招生中的应用

随着大数据技术的不断发展,数据挖掘技术被应用于高校招生工作中,极大地节省了物力人力,提升了招生效率.基于此,各位立足于数据挖掘相关内容分析高校招生中应用数据挖掘的先进意义,该文重点探讨高校招生中数据挖掘的应用路径,以供参考.     

数据挖掘技术及其在银行业务中的应用

本文介绍数据挖掘的基本概念、模型和工作过程以及数据挖掘技术在银行业务中的应用。     

数据挖掘技术在信息学奥赛学员选拔中的应用

数据挖掘中关联规则的应用,本文介绍了数据关联规则的基本概念,利用关联规则从学生成绩,毕业学校,兴趣爱好等信息中提取有用信息作为信息学奥赛学员选取的依据。     

数据挖掘算法及其在电子商务中的应用

利用关联规则的Apriori数据挖掘算法及其改进算法,对电子商务中的数据进行分析挖掘。基于某电子商务网站实际数据的实验结果表明,该算法是有效的。     

多属性数据挖掘研究中的关联规则应用

数据挖掘是一个崭新的计算机应用领域,它将极大地促进信息对于人类社会进步所起的作用.在对数据挖掘中关联规则进行初步讨论后,提出了一些基本的概念和算法,并对于找频繁项集的问题进行了程序实现上的尝试,取得了一些有用的结果.     

基于数据挖掘技术的药品营销分析系统

本文介绍了一个应用数据挖掘技术开发的医药营销平台DMMA,从体系结构、系统实现、应用等方面论述了DMMA的设计,对数据挖掘技术的应用进行了有益的探索.     

数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状

针对电力营销系统存在数据采集不全、个别数据不准确等问题,结合电力营销系统的数据特点,分析探讨了关联规则、分类、时间序列和序列挖掘、聚类、空间挖掘等数据挖掘技术在电力营销系统中的应用现状及前景展望。     

数据挖掘技术在民航快递市场营销中的应用

介绍了数据挖掘的概念、过程和在市场销售中的应用。构建了数据挖掘在民航快递市场销售中的应用过程,指出了在应用数据挖掘中所出现的问题,并展望了数据挖掘应用的前景。     

基于智能技术的用电预测数据挖掘(DM)模型的建立

在电力营销决策中，运营成本是决策所需考虑的重要方面，同时也是决策管理者最为关心的一个问题，而电力营销活动中，与运营成本相关的最主要因素是电量的销售情况。若能够以前几个月的用电量预测出下一个月的用电量，并以此为依据购电，这样既可以避免购电过多所造成的存储电量损耗；又可以避免由于购电过少而难以达到用户需求的情况。为了完成这个目的，必须对数据仓库中的数据进行分析，从中发现并提取出隐藏在其中的信息或知识。这个过程就是数据挖掘的过程，本文提出了一种基于智能技术的用电预测数据挖掘模型，为电力营销工作提供了更为灵活的手段。     

基于数据挖掘技术的营销模式

该文运用聚类分析、关联规则和决策树等数据挖掘技术,力图创新出以消费者为导向,以交叉销售为特征的一种新的营销模式。新的营销模式分运用聚类分析建立客户细分数据库、运用关联规则提取交叉规则和运用决策树技术识别目标客户三个步骤来实施。     

基于数据挖掘的客户营销效果分析

利用数据挖掘技术,结合试验设计的思想,采用多种分析方法从两个角度,通过对一家电信增值业务提供商在客户流失危险度模型指导下的针对性营销效果进行实证分析。分析结果表明,在数据挖掘指导下特定的针对性客户营销策略在增加企业用户数量和提高用户质量方面有显著效果。     

数据挖掘在PACS系统中的应用

PACS系统在医院得到越来越广泛的应用，大量的图像和文本资料存贮在PACS数据库中。这些海量数据仅仅是一些“数据”的集合，而不是“信息”或者“知识”的集舍。本文将数据挖掘技术与PACS系统结合，通过处理PACS系统中的各种病案资料，从“数据”中获取有用知识的集合，为医生的辅助诊断提供了智能的决策支持。