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，企业可能会要求挖掘出客户流失的原因。 more...
二、 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...
三、 数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查 more...
分析现阶段的大数据挖掘带动的变迁 随着数据库产业的膨大，人们对数据库已经不太满足了，于是把databases说成大数据，这便遇到了两个不可回避的挑战，第一个挑战是由于关系代数的形式化约束过于苛刻，无法表示现实数据;第二个挑战是随着数据量的增大，关系代数运算性能急剧下降。在这个时候，我们的存储技术得到了迅猛发展，人类进入了搜索时代。搜索因为存储便宜了，存储的速度大概每9个月翻一番，所以存储带动了技术的脚步，这种搜索时代经过了 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...
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...
数据挖掘在客户关系管理中的应用 这些信息是企业的财富，它如实地记录着企业运作的本质状况，但是面对如此海量的数据，迫使人们不断寻找新的工具来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的知识，使企业获得利润，能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。在企业管理客户生命周期的各个阶段都会用到数据挖掘技术，数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点，从而可以为客户提供有针对性的服务。通过数据 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...
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...
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