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[期刊] 图书馆论坛
[作者]
肖秋红
针对网络信息检索的现状,本文从数据挖掘、序化、组织和应用等方面,论述了基于数据挖掘技术的网络信息检索优势,对拓展科研信息服务提出了几点建议。
关键词：
数据挖掘 网络信息 信息服务
[期刊] 现代管理科学
[作者]
徐光宪 刘建辉 黄素芬
数据挖掘技术,一种新的商业信息处理技术,本文结合当前我国电信行业环境,从管理学角度综合分析数据挖掘技术在电信行业中的作用入手,叙述了数据挖掘技术的概念、常用方法与功能,并在此基础上研究了数据挖掘技术在电信行业中的一些应用。
关键词：
数据挖掘 核心竞争力 预测 营销
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
马凯旋
企业在实施知识型CRM过程中,如果能够对海量的数据进行有效快速深入地分析和处理,就可以找出有价值的知识,能为企业做出正确的经营决策、捕捉瞬间即失的市场机会提供极大的帮助,并能从中获得丰厚的社会和经济效益。
[期刊] 征信
[作者]
宋云鹏 武钰
目前,数据挖掘技术在信用评分领域的应用已较成熟,但因缺乏对数据挖掘实际操作技术及其问题的研究,常难以获得理想的挖掘效果。梳理数据挖掘的操作流程,归纳总结数据挖掘的关键点,借助个案解析数据挖掘中常见的技术问题及数据挖掘技术的局限性,以期为利用数据挖掘技术进行信用评分提供技术支持。
[期刊] 软科学
[作者]
汪毅 朱顺泉
客户关系管理是继企业流程再造、企业资源计划以后出现的面向顾客的新型管理机制。文章介绍了客户关系管理的内容,提出了传统信息处理技术在支持客户关系管理方面的不足,分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的作用,并构建了数据挖掘在客户关系管理中的应用模型。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
刘君强 孙晓莹 费玉莲 王雅芬
数据挖掘技术是互联网之后出现的信息技术新热点 ,有助于企业从爆炸性增长着的数据中 ,挖掘出经营决策相关的信息与知识 ,提高决策的针对性和有效性 ,日益受到了企业界的关注。本文阐述了数据挖掘的基本概念、方法与工具 ,分析了数据挖掘技术对提高企业竞争力的重要作用与意义 ,探讨了在企业经营中应用数据挖掘技术的基本方法与步骤
关键词：
数据挖掘 知识发现 企业经营 管理科学
[期刊] 物流技术
[作者]
边金良
网络技术的发展在为人们带来诸多便利的同时,也带来了极大的风险,结合数据挖掘技术,通过对入侵检测的分析,分析了数据挖掘的多种算法,并利用AR_Tree提出了一种新的关联规则算法,提高入侵检测的效率,从而达到提高物联网安全的目的。
关键词：
物联网安全 数据挖掘 关联规则算法
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李荣 朱洪超
现代企业薪酬设计过程中要面对数量众多、关系复杂的信息和数据,而数据挖掘技术在有效处理大量数据方面具有独特的优势。本文以薪酬设计中的数据分析过程为主线,探讨如何应用分类、聚类以及关联规则等数据挖掘技术来分析和处理数据,为薪酬设计提供强有力的决策支持。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王兴起 王维才 谢宗晓 丘东
基于文本挖掘的方法,文章设计了一个结合知识库实现的信息安全风险评估系统,该系统可以最大限度地降低执行者评估过程中的主观随意性,同时为知识库的数据采集提供了一个切实可行的途径。
关键词：
文本挖掘 风险评估 信息安全 应用研究
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
柳益君 何胜 冯新翎 武群辉 熊太纯
大数据背景下,如何高效地挖掘大数据进而为用户提供高质量的个性化服务是当前高校图书馆大数据应用需要解决的重要问题之一。本文讨论了三种重要的高校图书馆个性化服务推荐、检索和推送的目标和特点;针对高校图书馆个性化推荐服务,分析了大数据挖掘技术在常用推荐算法中的应用,以提高基础算法的有效性;以Hadoop为大数据分析平台,给出了面向个性化服务的高校图书馆大数据挖掘实现方案。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
黄松 尚颖 马薇 吴婷婷
本文创新运用人工智能领域先进技术聚类分析算法,以工程结余物资风险分析为切入点,利用业务全流程数据制定评价指标标准,计算物资库龄和项目流转数,从而筛选出工程结余物资存量,总体评估审计风险,进而实现审计风险防范。
关键词：
大数据 数据挖掘 结余物资 风险防范
[期刊] 财会通讯(综合版)
[作者]
黄辉
识别虚假财务报表十分困难。从审计师的角度,大量的做假案例表明:财务报表做假大都是公司最高管理当局授意下的做假。在我国"国有股一股独大"的特殊背景下,财务报表做假还是大股东
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
吕新民 王学荣
本文首先概述了常见的数据挖掘方法,阐述了传统审计数据分析技术的不足,提出了运用数据挖掘技术于审计数据分析中的必要性,在此基础上对数据挖掘在审计数据分析中的应用进行了研究,总结了应用数据挖掘实现审计数据分析的过程。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
王克富
客户分类是客户关系管理(CRM)的重要研究内容,是企业开展一对一营销的重要基础。文章在分析传统的RFM模型和Marcus模型的基础上,提出了以客户平均购买额(Average monetary)、购买频率(Frequency)和客户保持时间(Hold time)作为客户价值细分变量的AFH客户分类模型,实例化构建了面向AFH客户分类主题的数据仓库,并从客户的贡献度(当前价值)和忠诚度(增值潜力)两个维度对客户AFH值进行Two-step和k-mease双重聚类分析,形成了基于客户生命周期利润(CLP)的客户
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