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作者:佚名  来源:转载
导语:过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。我们只有通过对数据进行挖掘,分析、筛选、比较、综合、才能提取出知识和规则。

浅析大数据挖掘技术

        大数据的价值无处不在  然而大数据的价值还不仅限于精准营销,它对企业经营管理以及供应链上下游的拉动作用也体现得尤为明显。京东商城的供应商开放平台可以使京东和供应商实时了解彼此的货存量等信息,这可以有效减少信息沟通、库存冗余等带来的成本浪费,从而提高整体的供应链管理效率。与此同时,京东的金融业务同样依靠庞大的数据支持。比如根据历史数据可以得知不同用户的信用模型,并据此形成不同的贷款额度,以降低风险。  “通过大数据分析可以勾勒出更多影响消费行为的变量,观察其变化规律,让企业可以对人力、物力、库存、产能、储运、市场推广方式等作出合理的安排。”例如,农夫  more...

数据挖掘主要实现的几种功能

1、数据总结。其目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。2、数据分类。其目的是学会一个分类函数或分类模型(也称作分类器),该模型能把数据库的数据项映射到给定类别中的某一个。3、数据聚类。是把一组个体按照相似性归成若干类别,即"物以类聚"。它的目的是使属于同一类别的个体之间的距离尽可能地小,而不同类别的个体间的距离尽可能地大。4、关联规则。关联规则是形式如下的一种规则,"在购买面包和黄油的顾客中,有90%的人同时也买了牛奶"(面包+黄油牛奶)。关联规则发现的思路还可以用于序列模式发现。用户在购买物  more...

互联网金融未来的核心在于大数据挖掘

      大数据的步伐蔓延开来   从信息时代到算法时代,“互联网+”的出现如同催化剂一般发挥着它独有的功效,让信息不对等的状态逐步向市场化、功能化的方向演变,使得大数据能够以数据平台形式,在日益先进的管理技术下,得到越来越高品质的数据仓库,并以各种不同的数据服务模式提供信息服务,为用户带来不断优化的体验。这得益于互联网记录和传播特质所带来的高效信息共享,庞大的数据信息以及各关联信息的挂项整合具有极高的价值,而且大数据本身就能创造巨大的财富。  更值得关注的是,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而是对这些含有意义的数据进行专业化处理,提高对数据的“加工能力”,  more...

数据挖掘在企业当中的应用

您的企业适用吗?   当今世界,所有行业都面临激烈的竞争环境,及时做出正确决策是企业生存与发展的重要环节。随着竞争越来越激烈,利润的降低使得很多企业必须从粗放经营转变到集约经营。经营决策需要尽可能多的定量分析,而不是似是而非的定性分析;经营决策还需要尽可能快的速度,所有这些都需要技术上的支持。   ERP、CRM、OA等信息系统的广泛应用以及互联网的蓬勃发展,使得企业数据量激增,人们希望获得更高层次的数据分析能力。现在,大多数企业并不缺少数据,而是苦恼于海量数据以及数据的不一致性;随着数据量的增加,数据变得越来越难以访问、管理。如何把已有的海量数据转换成更有价值的商用信息,以便用于决策支持呢?数据仓库被  more...

数据挖掘的六大领域

现代企业追求“在线飞行”的过程,也一定是一个不断提升和执行“以客户为中心”战略的过程。发展客户导向的企业电子化运营解决方案——通过先进的系统应用和管理变革,企业将增进自身对于客户战略的认识和理解,在经营中充分满足客户需求,从而不仅能提高客户的忠诚度和满意度,更能体现为稳定的市场份额和超额的经营利润,最终让企业在迎接电子商务时代的过程中始终居于主动。终于,一种包括了企业判断、选择、争取、发展和保持客户的全部商业过程,从理念到技术、从产品工具到应用方案都被证明可以有效提高企业运营效率的全面电子化方案——客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM),在网络经济和电子商务日益成熟的时代,闪亮登  more...
【正文结束】


【下一篇】零售数据整理分析的重要性
    随着我国经济的快速增长和本土企业规模的不断扩大,经济决策逐渐由拍脑袋的“经验决策”向“数据决策”科学化规范,越来越多的企业开始意识到通过零售数据整理分析,进而数据决策的准确性和安全性……

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