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办公自动化系统低代码专题：数据挖掘在各行业中的应用 |
| 作者：佚名 来源：转载 |
| 导读：办公自动化系统低代码平台：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 more.. |
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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
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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 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， more...
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 more...
数据挖掘技术在CRM系统中的应用 企业在处理与客户间的关系的时候，往往只是凭借企业既定的人际关系，来加强与客户间的交流，这导致企业在处理问题的过程中往往感性多于理性，无章可循，无法可依，从而阻碍了企业的进一步的发展壮大。面对竞争的压力，面对自身在大客户营销中出现的不足，公司应在营销策略上下足功夫，在留住现有客户的基础上，积极地开发新的大客户资源，以提高市场占有率，获取利润。 more...
数据挖掘在客户关系管理中的应用 这些信息是企业的财富，它如实地记录着企业运作的本质状况，但是面对如此海量的数据，迫使人们不断寻找新的工具来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的知识，使企业获得利润，能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。在企业管理客户生命周期的各个阶段都会用到数据挖掘技术，数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点，从而可以为客户提供有针对性的服务。通过数据 more...
数据挖掘对于企业实施CRM系统的重要性 CRM系统是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM系统要求以客户为中心的企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。其实这个概念简单的理解起来就是充分挖掘客户的潜力，将客户一切的资料进行一个规范性的整理，当然面对众多的数据，就是体现软件的重要作用，既然企业决定使用或者实施CRM软件，其实在实施的过程中，需要我们关注数据的价值，甚至是怎么样获得好的高质量的数据。 more...
浅析大数据挖掘技术 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时了解彼此的货存量等信息，这可以有效减少信息沟通、库存冗余等带来的成本浪费，从而提高整体的供应链管理效率。与此同时，京东的金融业务同样依靠庞大的数据支持。比如根据历史数据可以得知不同用户的信用 more...
浅谈数据挖掘在企业信息化中的认识误区 现代的企业日常搜集了大量资料.包括市场、客户、供货商、竞争对手以及未来趋势等重要信息。但是信息的超载与无结构化，使得企业决策单位无法有效利用现存的信息，甚至使决策行为产生混乱与误用。妥善地运用数据挖掘技术，从巨量的数据库中发掘出不同的信息与知识供决策支持所用，必能产生企业的竞争优势。但是，许多企业在信息化进程中对数据挖掘还存在一定的认识误区，对其角色定位还不甚清晰，这 more...
金融未来的核心在于大数据挖掘 时下，查询实时交通路况几乎成为我们出行前必不可少的事情，而这些躲避拥堵的方案真的是实时监控反馈的吗?答案当然是否定的，它主要在于数据分析，即通过带GPS功能的手机以及其他移动设备收集位置信息和移动速度信息，并加以计算转换成拥堵信息。 事实上，这样的技术在制造业、零售业、信息技术服务业等领域已经逐步显现出重要性。那么，在金融领域，我们正在面临或即将面临怎样的改变呢?企 more...
大数据和数据挖掘在科研领域的发展 大数据在看着你吗？除了安全和商业，大数据和数据挖掘在科研领域也正在风起云涌。越来越多的设备带着更加精密的传感器，传回愈发难以驾驭的数据流，于是人们需要日益强大的分析能力。在气象学、石油勘探和天文学等领域，数据量的井喷式增长对更高层次的分析和洞察提供了支持，甚至提出了要求。2005年6月至2007年12月海洋表面洋流示意图。数据源：海面高度数据来自美国航空航天局（NASA）的Topex/Poseidon卫星、Jason-1卫星，以及海 more...
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；..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 more....
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