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办公自动化系统低代码专题

终端信息化管理应用

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维护压力。竞争日趋激烈,利润率一降再降,而为了阻击后进的竞争者,众多商家于是不断展开价格战、终端争夺战……既要压缩成本、降低利润求得价格竞争优势,又要增加费用投入争夺和开拓市场,在这双重压力下,企业被..

海口市城市建设投资有限公司信息化应用

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行体系,为企业快速发展提供动力。海口市城市建设投资有限公司(以下简称海口城投),肩负代政府融资推进基础设施建设、高效经营政府授权的资产和到期偿还债务三大任务。成立近6年来,新建、改造海口市多项道路、房..

房产电商模式:不可避免的产业升级

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,是一年前安居客的“任性涨价”引来的中介的联合抵制。随后,这场中介和线上渠道的战火也蔓延到了搜房等其他平台上。 那一次的中介风波,不仅迫使安居客的上市计划再度搁浅,也正是从那时起,安居客、搜..

链家地产:互联网化转型成为不可避免的趋势

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家网在线上所做的尝试,是一个典型案例。链家的互联网化转型并非刚刚起步,09年开始规划线上业务的链家,已经完成了一系列围绕“真房源”进行的改革。 在宣布和搜房等线上渠道彻底决裂后,链家开始大力..

 

办公自动化系统低代码专题:数据挖掘概念,数据挖掘在企业当中的应用

作者:佚名  来源:转载
导读:办公自动化系统低代码平台: 为此,本系统使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算,构建一个数据挖掘可视化平台,以多种挖掘算法的实现对原始数据集进行挖掘,从而发现数据中有用的信息。数据挖掘的几个研究热点主要包括数据流挖掘、文本挖掘、Web挖掘、及生物信息数据挖掘四个方面。 (1)数据流挖掘  通信领域中的……&n
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  进销存  设备管理 

数据挖掘简单介绍

丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来,加深用户对数据含义的理解,更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。 为此,本系统使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算,构建一个数据挖掘可视化平台,以多种挖掘算法的实现对原始数据集进行挖掘,从而发现数据中有用的信息。数据挖掘的几个研究热点主要包括数据流挖掘、文本挖掘、Web挖掘、及生物信息数据挖掘四个方面。 (1)数据流挖掘  通信领域中的……
 数据挖掘简单介绍

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析能力。现在,大多数企业并不缺少数据,而是苦恼于海量数据以及数据的不一致性;随着数据量的增加,数据变……
 数据挖掘在企业当中的应用

深度数据挖掘成为各大软件公司的研发重点

一直以来,深度学习都是各大IT巨头、科研院所研究的对象,几年前IBM沃森超级计算机就曾经给我们带来了惊喜。如今,NVIDIA凭借其强大的GPU和软件也开始深挖这一领域。看似是一个崭新的领域,其实包括我国在内的诸多高校和机构早已在这方面投入了研发力量。据NVIDIA全球副总裁、PSG兼云计算业务中国区总经理Ashok Pandey(潘迪)介绍,ImageNet竞赛中香港中文大学,取得了第二名的成绩。另一方面,在国内,特别是在互联网领域,机械学习的研究非常热,在这个“热”的背后,它有非常非常多从事机器学习相关领域研究的工程师和研究者,他们来自……
 深度数据挖掘成为各大软件公司的研发重点

如何让CRM与数据挖掘相结合

      CRM和数据挖掘的结合不单可以做到准确市场行销,当分析的技术以及工具成熟时,加上数据仓库提供大量的储存顾客数据的能力,可让数据挖掘做到大量针对个人的数据定制,从而准确地对客户作的行销。企业对顾客有充分的了解,才能有效地和客户建立稳定关系,进而有效地进行行销,创造商机。       CRM软件就是这两者紧密结合的产物,它是实施客户关系管理必不可少的一套技术和工具集成支持平台,它基于网络、通讯、计算机等信息技术,能实现企业前台、后台无缝衔接。   ……
 如何让CRM与数据挖掘相结合


扩展阅读:OA办公系统_协同办公系统;办公自动化系统低代码专题;.. 为此,本系统使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算,构建一个数据挖掘可视化平台,以多种挖掘算法的实现对原始数据集进行挖掘,从而发现数据中有用的信息。数据挖掘的几个研究热点主要包括数据流挖掘、文本挖掘、Web挖掘、及生物信息数据挖掘四个方面。 (1)数据流挖掘  通信领域中的……&n..


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