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数据挖掘在图书销售企业精确营销中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
研究基于数据挖掘技术的精确营销的方法和理念,结合图书销售企业目前的营销现状和存在的问题,挖掘发现隐藏在海量数据中的知识.通过对企业管理信息系统的源数据库海量信息的数据进行数据分析、提取,确立主题,进行有效的数据组织,来构建数据仓库模型.应用Microsoft SQL server 2005 Analysis提出数据挖掘技术的解决方法,并使用其功能强大的数据挖掘技术:决策树、聚类分析和关联规则等应用广泛的分析方法,探讨基于数据挖掘技术的精确营销在图书销售企业的客户细分,用户购买行为分析以及营销策略. 相似文献
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近年来数据生成和收集技术的发展使得面向科研、管理等领域的数据集十分庞大,从而对海量数据集进行的信息提取变得更加迫切。文章对数据挖掘的概念及所要达到的目标进行剖析,对增量数据库关联规则挖掘算法进行研究,通过举例对数据库关联规则挖掘算法的实际应用进行了分析。 相似文献
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继Agrawal与Srickant提出关联规则的挖掘的Apriori算法后,数据挖掘进入实质性的实用阶段,并得到飞速发展,在实践应用中发挥重要作用.并随之掀起了海量数据挖掘、数据仓库、OLAP的深入研究.针对海量数据的挖掘,随着事务的增加,数据随之增长,对新增数据采取有效挖掘的研究就变得尤为必要. 相似文献
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随着现代互联网技术的高速发展与普及,大数据的时代已经到来,越来越多的数据不断涌现出来。这些海量数据中很多有价值的信息还没有被发掘并利用,如何将这些数据转换成有用的数据,去创造更多的潜在收益,数据挖掘技术在其中起决定性作用。将数据挖掘的思想和方法应用于图书销售系统中,能帮助企业分析网络中的大量数据,筛选出有效信息,进而为企业做出最佳营销策略指导,给用户提供更加个性化的高效率服务。 相似文献
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随着信息化时代的来临,数据量呈现直线上升,如何从这海量数据中提取有效信息是信息化发展必须解决的问题。传统数据结构设计采用数组、链表或者关联容器的数据结构设计方法,无法解决数据海量时带来的空间离散性和数据关联性问题,数据分析效率低。为此提出一种基于数据挖掘的点线面多层数据结构设计方法,采用K-means算法对数据进行挖掘,提取数据特征,然后设计了点、线、面多层数据结构,最后采用反距离插值的方法对数据的空间性能进行分析,并以实际空间离散数据为对象进行分析。结果显示,采用新设计的数据结构后,数据分析耗费时间更短,性能更加优越。 相似文献
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如何利用大数据分析技术在海量科学基金资助成果中挖掘出具有代表性的典型成果是展示基金资助绩效、推动优秀成果应用贯通的关键。本文利用数据挖掘技术构建了大数据环境下基金项目典型成果的挖掘机制,以论文发表的年份及发表刊物信息为匹配检索点,按照标准筛选高水平论文,从法律、经济和技术三个维度构建包含11个指标的专利价值评估体系,利用第三方专利价值评价服务平台相关信息筛选高质量专利,建立典型经济效益成果的词库,实现典型经济效益的挖掘。在此基础上,以2002—2019年国家自然科学基金联合基金结题项目的成果信息为对象,进行了典型成果的挖掘分析。结果表明,上述典型成果挖掘机制可以分年度、分学部筛选高水平论文和专利;经济效益挖掘结果准确率与项目的实际应用效益吻合度较高。 相似文献
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计算机和互联网的飞速发展给企业带来海量数据,如何充分挖掘这些数据隐藏的信息以辅助企业决策成为当前企业面临的问题之一。基于对主要的数据挖掘技术的简介,本文讨论了该技术的应用场合和在企业当中的应用实例,分析了影响该技术普及的不利因素,阐述了数据挖掘技术在企业中的应用前景。 相似文献
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Web数据挖掘技术在电子商务中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文介绍了在电子商务中Web数据挖掘的过程、主要挖掘方法及应用。将数据挖掘技术应用于电子商务,对企业积累的海量数据进行处理,从这些数据中发现潜在的规律,把握客户动态、追踪市场变化,帮助企业制定今后的发展战略,使电子商务更具个性化和针对性。 相似文献
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数据挖掘是涉及多学科的综合技术,它可以在海量数据中发现隐藏的、未知的、潜在的有用模式或知识.商业银行在日常经营管理中形成了规模巨大的数据库,通过数据挖掘技术,对银行的各种经营数据进行挖掘和聚类分析,可以为商业银行制订、修改财务政策提供依据. 相似文献
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基于移动代理的数据挖掘在数字图书馆中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
数字图书馆信息具有海量性和分布性的特点,数据挖掘技术可以有效地处理数字图书馆海量数据,但现有的数字图书馆数据挖掘平台不能充分应对信息分布性的挑战.将移动代理和数据挖掘结合则可以较好地满足数字图书馆信息挖掘的要求.实验证明,基于移动代理的数据挖掘平台克服了传统网络计算模式的缺陷,能有效地完成对数字图书馆海量、分散数据源和知识源的挖掘. 相似文献
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数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中Web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨。 相似文献
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为有效精确地挖掘海量数据流特征,提出采用数据集中位分割和冗余数据碎片合并的方法设计决策树并构建云平台数据特征挖掘模型。传统的云平台下数据挖掘中对碎片信息不做处理,使文本碎片成几何级增长,导致有用信息的丢失。通过挖掘冗余信息中符合挖掘条件的碎片特征,使用KD树进行数据挖掘索引,在迭代过程中,对数据进行层进中位分割,并结合碎片合并技术,构建数据挖掘云平台模型,对中位数进行维度匹配分箱,使数据的挖掘和传输率最大限度地得到利用。仿真实验证明了采用碎片合并的方法能有效提取冗余碎片中的有用特征信息,数据挖掘性能得到大幅度提升,在数据信息提取和管理中具有很好的推广意义。 相似文献