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数据挖掘应用,数据挖掘发展

作者:佚名  来源:转载
导语:数据挖掘应用的困境和展望;大数据和数据挖掘在科研领域的发展;数据挖掘在ERP中的作用;数据挖掘在CRM中的重要性;从信息管理全流程中挖掘价值;数据采集面临的安全与隐私挑战;大数据已成为工业企业重点发展方向;金融未来的核心在于大数据挖掘;浅析数据挖掘发展现状;
 

数据挖掘应用的困境和展望

     一、数据挖掘的内在局限性    对数据挖掘技术期望过高,是数据挖掘应用过程中经常出现的一个问题。企业管理人员或者业务人员抱着美好的愿望,希望数据挖掘像“魔杖”一样解决面临的棘手问题,但是如果要求的结果与已有的数据没有关联(或者相关性太小),数据挖掘是无能为力的。一个典型的情况是,企业  more...

大数据和数据挖掘在科研领域的发展

     大数据在看着你吗?除了安全和商业,大数据和数据挖掘在科研领域也正在风起云涌。越来越多的设备带着更加精密的传感器,传回愈发难以驾驭的数据流,于是人们需要日益强大的分析能力。在气象学、石油勘探和天文学等领域,数据量的井喷式增长对更高层次的分析和洞察提供了支持,甚至提出了要求。2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意图。数据源:海面高度数据来自美国航空航天局  more...

数据挖掘在ERP中的作用

     在ERP管理系统中,常用的数据挖掘策略包括分类、估计、预测、无指导聚类、购物篮分析等:常用的数据挖掘技术有统计方法、聚类分析、决策树和决策规则、关联规则、人工神经网络、遗传算法、可视化方法等。在数据挖掘实践中,往往是多种数据挖掘策略和技术方法综合运用。本文以ERP采购管理系统中的成本考核控制模块为例,介绍数据挖掘技术应用的过程。一、采购管理系统控制  more...

数据挖掘在CRM中的重要性

       一、CRM实施的前提——客户细分客户细分就是把客户根据其性别、收入、交易行为特征等属性细分为具有不同需求和交易习惯的群体,同一群体中的客户对产品的需求的及交易心理等方面具有相似性,而不同群体间差异较大。客户群体细分可以使企业在市场营销中制定正确的营销策略,通过对不同类别客户提供有针对性的产品和服务,提高客户对企业和产品的满意度,以获取更大的利润。客  more...

从信息管理全流程中挖掘价值

     研究人员称,在过去三年中,纸张、胶片、光和磁介质上存储的新信息量增加了一倍。因此,制定可靠、有效、高成本效益的数据存储策略意义重大。信息管理不仅仅停留在概念的层面上,更重要的是如何发挥实际应用,给用户带来实际效益。1、着眼全生命周期    &n  more...

数据采集面临的安全与隐私挑战

     1.数据采集的完整性问题:因为在客户端采集数据,为了保证尽量不影响用户体验,所以在采集数据时,一般不会同步发送数据,而是在本地先做缓存,然后再整体压缩、打包并在网络好时一起通过公网进行传输。如果客户端一直网络不好,传输失败时,则会累计在本地,而本地缓存会有限额,或者缓存数据全部发送完毕前,App 就被卸载则都会丢掉部分数据。在Web 端使用 JS   more...

大数据已成为工业企业重点发展方向

     工业大数据已成为国际领先企业重点发展,对于我国来说,工业大数据也是国家大数据战略的重要内容,并且我们在《大数据发展纲要》里明确提出新型大数据工程,要利用大数据,把我们的产供销各个领域全生命周期的产业链聚拢起来,达到提高生产效益、降低成本的目的,这也是中国工业转型升级、创新驱动发展的重要抓手。工业大数据也是智能制造或者制造智能化的原因。我们现在强  more...

金融未来的核心在于大数据挖掘

    时下,查询实时交通路况几乎成为我们出行前必不可少的事情,而这些躲避拥堵的方案真的是实时监控反馈的吗?答案当然是否定的,它主要在于数据分析,即通过带GPS功能的手机以及其他移动设备收集位置信息和移动速度信息,并加以计算转换成拥堵信息。事实上,这样的技术在制造业、零售业、信息技术服务业等领域已经逐步显现出重要性。那么  more...

浅析数据挖掘发展现状

    近年来,随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展,数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇,因而信息社会已经进入了大数据时代。大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式,甚至还引起科学研究模式的根本性改变。     数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知  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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