数据挖掘在CRM中的实际应用体现在哪些方面 CRM系统从客户所得到的数据日益增长，积累了大量的客户和产品销售数据，这些海量的数据己使得原来的查询和分析工具往往不能返回更好的信息，不能提供营销策略的支持。1、现有客户的维持客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则，即80%的利润来自20%的客户。通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析，从而将客户进行分类。数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类，在每一个类别里的客户具有相似的属性。企业可以做到给不同类别客户提供完全不同的服务从而提高客户的满意度。将那些消费额最高、最为稳定的客户群，确定为“重点VIP客户”。根据分类，对不同档次的客户确定不同的营销策略，通过制定个性化的“一对一营more...
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。数据挖掘的最终目标是发现有价值的知识，包括概念、规则、模式和模型等，为管理、决策和科学研究提供有利的参考more...
协同办公软件需要做好数据挖掘 铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统不是本质，信息资源开发利用、信息挖掘才是企业信息化的主线。也只有这样，企业信息化才能够支撑起企业发展过程中业务环节的信息衔接、数据反映、流程规范和资源挖掘，才能帮助企业实现内部管理精细化和核心应用集成化，实现从资源竞争向管理竞争的跨越。在此基础上就要推动企业内部的信息共享和业务协同。在信息化初期，企业更关心的是“销售”过程的信息化，相应地，销售管理软件大行其道。当前，业务层面的销售软件、客户关系管理和项目管理软件、管理层面的办公自动化管理软件、财务管理软件、人力资源管理软件等成为信息化建设核心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20多年的发展，带领我们进入了一个半结构化数据挖掘时代。 网络化的大数据挖掘 随着互联网带宽6个月翻一番的速度，人类进入了交互时代，交互带动着计算和存储的发展。more...
数据挖掘时代 表面上，这是一场争夺终端入口布局的混战，但其背后，却是对数据的“觊觎”。互动话题：大数据时代，中小企业要怎么参与？
在《企业的金矿藏在大数据中》详细介绍过大数据挖掘对企业营销的价值。大数据时代下的精准营销跟过去有着质的区别。以往，再精准的营销，对象也是某一类人, 而在大数据环境中，每一个人都可以被区别对待，提供个性化的营销方案。不仅是每一台电脑前的人看到的商品推荐信息不同，即使是同一台电脑前，不同人接受到的营销方式也不同。大数据的价值无处不在
然而大数据的价值还不仅限于精准营销，它对企业经营管理以及供应链上下游的拉动作用也体现得尤为明显。京东商城的供应商开放平台可以使京东和供应商实more...
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