中小企业办公自动化系统 |
浅析企业信息安全防范的几项措施伟创软件 -> 办公自动化系统
业没有意识到互联网的易受攻击性，盲目相信国外的加密软件，对于系统的访问权限和密钥缺乏有力度的管理。这样的系统一旦受到攻击将十分脆弱，其中的机密数据得不到应有的保护。据调查，目前国内90%的网站存在安全问题，其主要原因是企业管理者缺少或没有安全意识。某些企业网络管理员甚至认为其公司规模较小，不会成为黑..
浅析数据挖掘技术在企业中的应用及发展伟创软件 -> 办公自动化系统
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..
企业信息安全对于企业以后的发展有多重要伟创软件 -> 办公自动化系统
，随处可得。信息化管理为企业带来的直接商业利润也可以很直接地反映在效益数字上。但我们必须警惕信息化这柄"双刃剑"，尤其是在企业管理中，信息化还意味着有以下令人堪忧的隐患：1.信息电磁化风险。在网络环境下，企业的各种票证和帐单等以人眼无法直接辨别的电磁信息的形式在网上传递并存储于磁性介质中，在传递及存..
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数据挖掘未来发展趋势的简单介绍 |
| 作者：佚名 来源：转载 |
| 导读：办公自动化系统 ，数据挖掘未来发展趋势的简单介绍：理系统迫切需要一种新技术。这种技术可以从一定时期的历史数据和大量的细节数据中找到规律，挖掘知识，从而为企业管理人员提供决策支持。而数据挖掘正是这样一种可以从大量数据中提取出隐藏在数据之后有用信息的技术，它可以为人们的正确决策提供了很大的帮助。从定义上讲，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，它是对商业 |
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关键词：
协同办公
ERP软件
档案
客户管理
知识管理
项目管理
合同管理
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浅析数据挖掘技术在进销存系统中的应用 众所周知，现代的进销存管理系统迫切需要一种新技术。这种技术可以从一定时期的历史数据和大量的细节数据中找到规律，挖掘知识，从而为企业管理人员提供决策支持。而数据挖掘正是这样一种可以从大量数据中提取出隐藏在数据之后有用信息的技术，它可以为人们的正确决策提供了很大的帮助。从定义上讲，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，它是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、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。它是一种深层次的数据分析方法。数据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，在金融领域，我们正在面临或即将面临怎样的改变呢?企业精准营销、集团业态整合、产品零售、交叉销售等都需要大数据的发挥，大数据不仅成为全球各国争相发展的技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 1990年，我国著名科学家钱学森先生在其论文《一个科学新领域|| 开放的复杂巨系统及其方法》 中就指出： \只有一more...
浅析数据挖掘技术在教学中的应用 近年来，数据挖掘技术得到了飞跃式发展，其应用领域也涉及到商业零售、电信数据分析、金融数据分析、生物医学分析、教育管理分析等多个领域。随着各行各业信息化建设的不断完善，大量的信息数据为数据挖掘技术的应用提供了基础和保障。本文将以教学为例，利用数据挖掘技术对学生学习成绩进行深入分析。1、数据挖掘在教育教学中应用的可行性分析
数据驱动学校，分析变革教育的大数据时代已经带来，利用数据挖掘技术对教育领域的相关数据进行分析，探索教育变量之间的关系，为教育教学的科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。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数 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more...
数据挖掘的时代已经来临 随着大数据时代的到来，数据对于一个企业的价值无需多说。如何收集商业数据以及从海量数据中提取价值已经成为每个企业必须面对的课题，通过项目数据分析师可以很好的为你做出明确规划。
今天，数据分析师对于理解和构建你的业务是如此的重要，以至于需要有人在上面评估什么样的数据业务应该收集，然后让他变得有价值。人们是否知道Netflix、Harrah’s、Amazon 和 Wal-Mart有什么共同之处？答案非常简单，他们利用数据分析把竞争对手打败。许多企业正试图做同样的事情，花费数百万美元在数据软件上。
然而为了从数据中挖掘商业价值，企more...
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