数据挖掘及其在客户关系管理中的应用

简要讨论了数据挖掘技术的方法以及客户关系管理系统的原理.企业可使用客户关系管理系统来降低运营成本,提供优质的客户服务.数据挖掘技术的应用可以帮助企业发现客户消费行为、识别客户特征,辅助企业进行有效的市场营销和客户服务.     

数据仓库技术在装备维修管理中的应用

通过分析装备维修管理的特点,指出数据仓库技术非常适合应用于装备维修管理工作。对装备维修管理数据仓库系统结构进行了详细分析,并以某装备维修器材数据仓库为例进行了说明。     

数据挖掘技术在物流客户关系管理中的应用

通过数据挖掘技术的引入,提出了一种新的物流客户关系管理方法。在对数据挖掘方法作了全面论述的基础上,着重分析了关联分析方法和决策树分析方法,并结合两个实例讨论了方法的应用。     

CRM中的数据仓库技术研究

介绍了客户关系管理(CRM)以及数据仓库技术,着重分析了CRM中的数据仓库技术,对数据转移和数据的存储与管理的改进及其在CRM中的应用作了深入的探讨和研究。     

数据仓库在装备维修信息系统中的应用

从数据仓库的基本概念入手,介绍数据仓库产生的背景、定义、体系结构及数据仓库的应用分类,结合装备维修信息系统实例在数据仓库的实际应用,分析以数据仓库为基础的数据库结构图和OLAP模块结构图,使读者对数据仓库有个更全面的了解.     

基于平衡记分卡的客户关系管理战略描述

针对客户关系管理实践失败的原因:未清晰的理解客户关系管理战略及鉴别出支持战略的关键流程、资源、技术和能力,论文运用平衡记分卡这一结构性方法来描述客户关系管理战略,指出用平衡记分卡描述客户关系管理战略的优点,建立一个基于平衡记分卡的客户关系管理战略描述模型,并指出研究的意义和实施CRM战略的应遵循的几个原则。     

中远船务集团客户关系管理研究

世界修船市场竞争日益加剧,中国修船业面临着更大的机遇与挑战,逐渐形成强强竞争的格局,中远船务集团重新整合下属修船企业,客户关系管理成为提升集团形象的关键。文章通过对中远船务集团的业务架构、特点及客户关系分析,阐述了中远船务集团客户关系管理的四个需求,重点介绍客户关系管理系统功能框架设计方案,通过建立五大功能模块将客户信息整合成统一平台,低成本、高效率地满足客户的需求并介绍了中远船务客户关系管理实施的步骤。     

现代物流企业客户关系管理

现代物流在我国是一个方兴未艾的服务行业,由于市场前景的看好和利润机会的增多,吸引了大批的竞争者进入市场。在市场经济条件下,客户是真正的上帝,它已成为物流企业之间竞争的焦点,谁拥有众多的优质客户,谁就能在激烈的竞争中处于领先的地位。因此,如何开发客户资源和保持相对稳定的客户队伍,如何赢得更大的市场份额和更广阔的市场前景,已成为现代物流业生存和发展的关键问题。切入点在于实施以客户为中心的管理模式,为解决这些问题提供了思路,并将成为现代物流企业提高管理效益的新手段。     

数据仓库与数据挖掘技术在医院信息系统中的应用

医院信息系统(HIS)的建立，为医疗单位提供了大量的基础数据。但在较小影响在线运行数据库的前提下，如何为管理决策提供足够信息，成为一个日益突出的问题。在大量医疗数据中进行有效分析，了解医疗业务的发展情况，就要充分利用数据仓库技术来进行数据组织、存储和分析。以对出院病人情况分析的主题为确，简单说明了数据仓库在医院信息系统中的应用。     

数据仓库在ERP中的应用

MRPII或 ERP软件的基本特征是"联机事务处理".而对于企业高层管理者来说,从规模庞大、数据完整但"事无巨细"的 ERP系统中直接获取对他进行宏观决策时所需的数据是很困难的.90年代中期出现了数据仓库(DW)和联机分析处理(OLAP)技术,新一代的 ERP软件立即将其综合进去,为用户提供企业级宏观决策的分析工具.     

RFID技术在船厂仓储管理中的研究与应用

针对船厂物资种类繁多,经常出现重要物资供应不及时或某些物资库存过大等现象,导致仓储管理混乱、生产效率低下和资金压力巨大等问题,提出利用RFID技术进行船厂仓储管理。以某船厂为例,证明利用RFID技术,可以推动物资的可视化管理,优化整个物资供应链,同时为船厂实现准时生产、提高生产效率提供了重要手段。     

基于数据仓库的通信干扰试验数据联机分析研究

通过对数据仓库和联机分析技术进行研究,采用SQL Server 2005工具在通信干扰试验数据库的基础上建立了通信干扰试验数据联机分析应用系统,实现用户从多个角度分析数据,从中获取有用信息,为试验数据分析提供了一种新的可行途径。     

高速公路联网收费数据仓库设计

针对高速公路收费的特点,研究了高速公路收费系统的数据构成,分析了数据之间的关系,并且对数据仓库建模设计的方法与步骤进行了理论研究。     

一种基于Logistic回归和分类树的客户信用评估方法研究

探讨了基于Logistic回归和分类树的客户信用评估。从众多客户信用度影响因子中选择一些探索性变量,建立了相应的关联性测试模型。描述了Logistic回归和分类树的具体算法以及相关概念,如期望信息、信息增益等,然后分别使用Logistic回归模型和分类树对客户信用进行了测试评估。比较分析结果表明,分类树模型具有较低的错误分类率和较好的灵活性,但对计算资源的要求较高,且很大程度上依赖于观测数据。     

一种基于Logistic回归和分类树的客户信用评估方法研究

探讨了基于Logistic回归和分类树的客户信用评估。从众多客户信用度影响因子中选择一些探索性变量，建立了相应的关联性测试模型。描述了Logistic回归和分类树的具体算法以及相关概念，如期望信息、信息增益等，然后分别使用Logistic回归模型和分类树对客户信用进行了测试评估。比较分析结果表明，分类树模型具有较低的错误分类率和较好的灵活性，但对计算资源的要求较高，且很大程度上依赖于观测数据。     

基于数据仓库的船舶运输智能决策支持系统

为解决业务数据量的不断增加导致传统船舶运输决策支持系统难以满足实际要求的问题,提出了基于数据仓库的船舶运输智能决策支持系统。设计了具有基础数据层、分析管理层、决策功能层和交互层的四层体系结构,建立了船舶运输数据仓库,使用联机分析处理技术将大量的源数据转化为有用的信息,服务于决策过程,实现了定性与定量相结合的船舶运输决策支持。采用Fortran和VB两种语言混合编程技术实现了系统执行效率的优化。     

数据挖掘在美国本土安全中的应用

数据挖掘的出现是美国许多本土安全法案的重要特征之一。在本土安全的内涵中，数据挖掘通常被视为识别恐怖分子活动的一种潜在手段；它也可以通过交通和移民记录识别和跟踪个别恐怖分子。介绍了在美国本土安全中应用数据挖掘的两项工程，并预测了未来美国政府数据挖掘活动的发展趋势。     

基于语义Agent的网络安全数据采集模型

针对网络安全数据的多源异构特点,将语义网技术引入到基于Agent的数据采集模型中,设计了一种分布式采集、集中式管理的网络安全数据采集模型.该模型基于语义Agent对多源异构安全数据进行采集,并将其统一表示为具有语义的标准化数据,为其他系统提供更为全面、可靠、准确以及易于理解的数据,消除语义理解差异.