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数据挖掘技术,数据挖掘应用领域

作者:佚名  来源:转载
导语:在信息经济时代,对企业来说,谁对市场变化反应速度快, 谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位,竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家,这样就使企业面临一个问题:如何才能把大量的数据资源,转化成自身价值呢?要想使数据真正成为一个公司的资源,只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。因此,面对“人们被数据淹没,人们却饥饿于知识”的挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。
 

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  more...

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。“用数据说话,做理性决策”已逐渐为众多企业经营者和管理者所共识。只有通过数据整理分析才能把数据转化为可供决策使用的知识,才能真正创造出企业效益。不仅如此,通过对数据进行深层次的分析和钻取,还能发现隐  more...

数据挖掘提升零售企业提高管理水平

     对于零售连锁企业管理者而言,整合、规范企业的业务流程,高效、准确传输连锁体系内的庞杂数据;利用IT支持连锁企业的多元化经营,提高顾客管理服务价值;提高连锁扩张效率,让IT能为企业管理创新和升级提供强劲支撑平台,才能打造智慧卖场,保持企业的领先优势。        1、数据里淘金                more...

浅析数据中心转型的几大步骤

   (1)打好数据中心托管基础     数据中心转型的第一步是确保所有中心服务基础知识很好地覆盖在托管产品。些包括可靠和灵活的电力和冷却能力,以帮助确保数据中心永远在线的正常运行时间和最佳的性能。     这也意味着数据中心具有先进的物理和网络安全层次,以保持保护IT资产和应用程序。物理安全需要包括视频摄像机,监控设施内的所有位置,人员进入配有虹膜扫描仪,以防止外人假冒  more...

浅谈数据挖掘在企业信息化中的认识误区

      现代的企业日常搜集了大量资料.包括市场、客户、供货商、竞争对手以及未来趋势等重要信息。但是信息的超载与无结构化,使得企业决策单位无法有效利用现存的信息,甚至使决策行为产生混乱与误用。妥善地运用数据挖掘技术,从巨量的数据库中发掘出不同的信息与知识供决策支持所用,必能产生企业的竞争优势。但是,许多企业在信息化进程中对数据挖掘还存在一定的认识误区,对其角色定位还不甚清晰,这  more...

大数据是什么?大数据含义

      大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字:资产。比如,Facebook上市时,评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础,将所有用户的购买记录作为数据来源,通过构建模型分析购买者的行为相关性,能准确的推断出孕妇的具体临  more...

高校教学中的数据挖掘

    教务管理信息系统已经普遍应用在我国高校教学管理中,随着其使用频率的不断上升,系统中积累的数据越来越多。教务管理系统中包含了教学所有环节的数据信息,包括专业计划、开设课程、课程安排、学生信息、学生选课、学生成绩等,具有数据量大、数据杂、蕴含信息多、数据表间相互关联多等特点。数据挖掘技术从一开始就是面向应用的,但在教育领域,数据挖掘还是一种全新的技术。它关注从教  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  more...

【正-文-结-束】

大数据时代对企业经营决策的影响分析

伟创软件 -> 在互联网时代获得数据的方式多样,获得的数据形态丰富,有很多数据只是能够单纯的判断出结果而无法判断出处和因果。而传统观念是要获知事情的因果,也就是说不仅仅要知其然,而且还要知其所以然。而大数据时代的背景下这一点是非常难以做到的,所以获得的参考数据在形态上和数量上虽然获得了大规模提升,而对于数据做出合理的审核和判断也是未来决策者的难题。..


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