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。     

决策树算法在饰品营销中的应用

阐述了饰品企业营销的现状,提出了将数据挖掘技术应用到饰品营销中的方案.在分析决策树算法的基础上,介绍了决策树算法及决策树的构造,并使用该算法对企业客户进行分类及对新客户类型预测,实现对商业数据中隐藏信息的挖掘,且对该挖掘模型进行了验证.     

数据挖掘技术在电力营销系统中的应用

互联网技术的发展促进各企业向数字化转型。虽然电网信息技术水平在不断提升,但是在电力的信息管理系统中堆积的问题也逐渐浮现。大数据背景下,数据流失的风险不断增加。因此,文章将对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行分析。首先,对电力营销系统与数据挖掘技术进行简要概述,然后对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行总体架构设计,最后从三个角度提出数据挖掘技术在电力营销系统中的实际应用,以期为提升电力企业的经济效益提供相关参考。笔者通过研究得出,融入数据挖掘技术的电力营销系统具备数据挖掘、系统管理、结果分析等3个重要功能,而且大数据支持下的电力营销系统的管理、决策等功能得到显著优化,运行效率较高。     

数据挖掘在电信业务精确营销中的应用

数据挖掘是实现数据库精确营销的关键技术。本文简要介绍了数据挖掘技术,以及在电信业精确营销中的应用,并以电信数据业务为例,提供了数据挖掘在电信客户群体细分与交叉营销建模等方面的应用案例。     

客户细分在电信营销中的应用研究

今天的电信行业面临着如何更好的理解客户信息将其转变为有用的知识,如何维护客户关系和发展有价值客户并提供个性化的服务的难题。数据挖掘能从大量客户数据中发现潜在和有价值的知识,这无容质疑的为电信营销提供的极大的支持。进行客户分群分析的目标是通过综合客户消费行为,帐单行为以及人口统计信息（主要是客户行业）等因素,按照价值和行为两个维度进行战略分群,对客户进行细分。为了重点研究客户分群分析在电信营销中的应用;另外也针对基于数据挖掘模型的应用给出了一些市场战略和个性化营销方法。     

3G智能手机在针对性营销系统中的应用与研究

针对性营销是以竞争为前提结合产品价值进行的,它以更加精准的目标比照帮助企业迅速提升产品的市场地位,针对性营销从定位开始,定位的精髓是"细分"、"精确"、"实效",以满足客户需求来发掘客户终身价值、提高客户忠诚度。目前的企业在市场营销中采取的方法都是手工通过收集客户信息,全面撒网,重点培养的模式,对于使用IT系统和移动互联网进行数据挖掘和分析的行自动针对性营销应用甚少。我们提出研发一个基于3G智能手机的商品针对性营销的应用解决方案。从而更加便捷的收集客户的信息,对客户行为进行分析,同时根据不同用户群进行针对性的营销。     

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。     

决策树在基于消费者外表的服装营销中的应用

服装销售人员常常根据消费者的外表特征来进行快速营销活动,以提高购买率。从数据挖掘技术的角度来探讨基于消费者外表印象的快速营销技术,以帮助营销人员快速寻找外表印象营销规则。介绍了决策树算法原理;其次,讨论了消费者外表印象评价指标体系,并根据该体系由销售人员在服装店铺里进行了消费者的外表及其行为数据采集;应用了计算实例来说明服装消费者的外表营销决策树分类模型;利用工具Clementine中的决策树方法来进行营销规则的挖掘。研究表明了该应用是切实可行的。     

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。     

电力营销数据仓库系统设计与实现

电力行业信息化建设经过多年发展,积累大量的电力系统运行历史数据.如何更有效地综合开发利用这些数据资源,是未来几年信息化建设中必须面对和解决的重要研究问题.以中山供电局电力营销数据仓库系统为例,从系统架构设计、系统功能设计、系统实施过程这几方面完整地论述了系统设计与实现的过程.     

目标市场营销决策系统的研究与设计

文章利用定性与定量相结合的方法，给出了目标市场营销决策系统的设计思想和决策过程。并利用数据挖掘工具，发现隐藏在庞杂信息源中的知识和规律，为目标市场的分析与选择提供有价值的参考信息。在此基础上，建立了自顶向下与自底向上相结合的目标市场营销决策系统。     

网络环境下的一对一营销架构*

首先介绍了一对一营销的概念,然后着重分析了网络环境下一对一营销的架构,最后对网络环境下一对一营销架构实施的影响因素进行了探讨。     

关联规则挖掘在软件销售策略中的研究与应用

针对某软件企业的多个不同产品建立有效的销售策略,提出使用Apriori算法对客户与软件产品之间的关系进行数据挖掘的方法,建立客户与软件产品之间的关联模型。使用此模型对某软件企业的销售数据进行挖掘,发现客户软件产品之间的潜在关系,指导决策者和销售人员对不同的客户实施不同的营销策略,提高客户满意度,增加软件产品的销售量。通过实例验证此模型具有一定的可信度。     

新一代数据挖掘语言分析及应用

关系查询语言的标准化为关系系统的开发奠定了基础,同样好的数据挖掘查询语言也必将有助于挖掘系统平台的标准化。由于数据挖掘覆盖了广泛的分析任务,而且每个任务又具有各自不同的需求,因而开发、设计完善的数据挖掘语言具有非常重要的意义。介绍了新一代数据挖掘语言及应用状况,标准化的数据挖掘工具将使客户从降低成本和投资、方便使用中受益,也将使数据挖掘成为企业决策系统中不可或缺的一部分。     

市场营销闭环管理的助推器

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,通过对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。闭环管理是电信企业为了应对日益激烈的市场竞争而对营销活动提出的新要求。数据挖掘技术的有效应用,将可以成为营销闭环管理的助推器。     

基于Web的数据挖掘技术研究与应用

随着Web上的信息量剧增,Web数据挖掘的作用愈显重要。本文从Web数据挖掘的定义与分类开始分析,简述了Web数据挖掘的主要技术以及存在的主要难题,并分析其应用。     

电力营销决策支持系统的设计

本文对当前电力营销管理信息系统存在的问题进行探讨,通过对相关软件平台、技术难点的分析,提出了以大型数据库系统和商业智能系统为基础平台开发电力营销决策支持系统设计方案,讨论了系统的功能和实现.