企业信息化下的数据挖掘 |
| 作者：佚名 来源：转载 |
| 导语：浅谈数据挖掘在企业信息化中的认识误区；数据挖掘提升零售企业提高管理水平；数据挖掘对于企业实施CRM系统的重要性；简单介绍挖掘大数据价值体现的几种模式；几大数据分析，帮你彻底挖掘市场潜能；大数据挖掘的粒计算理论与方法；浅析数据挖掘技术；浅析网络数据挖掘技术；数据挖掘在企业当中的应用； |
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 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...
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...
数据挖掘对于企业实施CRM系统的重要性 CRM系统是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM系统要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。其实这个概念简单的理解起来就是充分挖掘客户的潜力，将客户一切的资料进行一个规范性的整理，当然面对众多的数据，就是体现软件的重要作用，既然企业决定使用或者实施CRM软件，其实在实施的过程中，需要我们关注数据的价值，甚至是怎么样获得好的高质量的数据。 more...
简单介绍挖掘大数据价值体现的几种模式 随着互联网、移动互联网、物联网、云计算的兴起以及移动智能终端的快速普及，运营商的网络获得了更完整的用户数据。例如在用户层面，除了常见的年龄、品牌、资费、入网渠道等基本信息外，数据还包括上网时间、上网地点、浏览内容偏好、各种应用的使用时间等；在终端层面，包括IMEI、MAC、终端品牌、终端类型、终端预装了哪些应用、终端的操作系统、终端的尺寸等。运营商已深刻认识到 more...
几大数据分析，帮你彻底挖掘市场潜能 1、数据分析之记忆基础推理法 这种方法能够通过已经发生的案例来预测未来发展的一些情况，其主要涉及两个因素，分别是距离函数和结合函数。前者主要是为了找出相似的案例，后者则是将其结合在一起，供参考。记忆基础推理方法的优点在于学习能力强，能够从旧案例中找到新案例的知识点，为企业发展带来有价值的参考数据。而另一个优点在于这种方法能够包 more...
大数据挖掘的粒计算理论与方法 从数据分析与处理层面看，粒计算通过将复杂数据进行信息粒化，用信息粒代替样本作为计算的基本单元，可大大提高计算效率。粒计算主要包括数据粒化、多粒度模式发现与融合、多粒度/跨粒度推理等核心研究内容。大数据的表现性态、大数据挖掘面临的挑战、基于大数据的复杂问题建模与粒计算框架的契合之处主要表现在以下3个方面。1、大数据经常具有多层次/多粒度特性 199 more...
浅析数据挖掘技术 近十多年来，数据挖掘在全世界信息产业界受到了极大的关注，并飞速发展，究其原因，在于全球信息技术的迅速发展和互联网的快速普及造成了数据过量和信息爆炸，人们迫切需要有这样一种技术可以帮助他们从浩如烟海的信息中找出他们真正需要的、有价值的那一部分信息和知识。而数据挖掘正是解决以上问题的有效手段。关于数据 more...
浅析网络数据挖掘技术 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有用的知识。 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 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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