中小企業(yè)辦公自動(dòng)化系統(tǒng) |
企業(yè)管理軟件如何選型偉創(chuàng)軟件 -> 辦公自動(dòng)化系統(tǒng)
sp; 下面接下來(lái)就來(lái)介紹客戶在產(chǎn)品咨詢選型時(shí)的“通病”： 1.先問(wèn)價(jià) 70%的用戶在咨詢時(shí)問(wèn)的第一句話就是“你們的軟件多少錢(qián)？”回答這個(gè)問(wèn)題99.9%的客戶會(huì)在報(bào)價(jià)之后流失；不回答客戶會(huì)認(rèn)為這么簡(jiǎn)單的問(wèn)題都不回答，認(rèn)為你不真誠(chéng)，報(bào)價(jià)后80%會(huì)流失剩下20%愿意將注意力轉(zhuǎn)移到軟件到功能上..
云時(shí)代下大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析偉創(chuàng)軟件 -> 辦公自動(dòng)化系統(tǒng)
; 那么在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，電子商務(wù)又該如何開(kāi)發(fā)和利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值呢？ 尤其是互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，讓我們急速地跨入了大數(shù)據(jù)(Big Data)時(shí)代。其主要的驅(qū)動(dòng)力有以下幾點(diǎn)：1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和個(gè)人收入的增加，人們的個(gè)性化需求開(kāi)始凸..
企業(yè)信息安全的重要性偉創(chuàng)軟件 -> 辦公自動(dòng)化系統(tǒng)
重新定義企業(yè)智商的同時(shí)，對(duì)企業(yè)核心資產(chǎn)也進(jìn)行了重塑，數(shù)據(jù)資產(chǎn)當(dāng)仁不讓地成為現(xiàn)代商業(yè)社會(huì)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)必須熟悉和用好海量的數(shù)據(jù)，而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已提早感受到了大數(shù)據(jù)帶來(lái)的深切變化。一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)完成了核心競(jìng)爭(zhēng)力的重新定義。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全策略 1.多副..
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數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用 |
| 作者：佚名 來(lái)源：轉(zhuǎn)載 |
| 導(dǎo)讀：辦公自動(dòng)化系統(tǒng) ，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用：稱(chēng)為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程，簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。 &n more...
淺 |
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關(guān)鍵詞：
協(xié)同辦公
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知識(shí)管理
項(xiàng)目管理
合同管理
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什么是數(shù)據(jù)挖掘 ？數(shù)據(jù)挖掘的主要功能 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱(chēng)為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程，簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。 &n more...
淺析大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用 大數(shù)據(jù)的價(jià)值無(wú)處不在 ：然而大數(shù)據(jù)的價(jià)值還不僅限于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，它對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理以及供應(yīng)鏈上下游的拉動(dòng)作用也體現(xiàn)得尤為明顯。京東商城的供應(yīng)商開(kāi)放平臺(tái)可以使京東和供應(yīng)商實(shí)時(shí)了解彼此的貨存量等信息，這可以有效減少信息溝通、庫(kù)存冗余等帶來(lái)的成本浪費(fèi)，從而提高整體的供 more...
數(shù)據(jù)挖掘：金融信息化新熱點(diǎn) 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，指的是從大量、部分、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含其中、人們事先不知道、但又有用的信息，同時(shí)用能被人理解的模式進(jìn)行高級(jí)處理的過(guò)程。它是數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)的最核心部分。折射到金融行業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的價(jià)值在于幫助金融企業(yè)分析影響其業(yè)務(wù)的關(guān)鍵因素，挖掘諸如 more...
淺析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的知識(shí)的非平凡過(guò)程。這個(gè)定義包括幾層含義：數(shù)據(jù)源必須是真實(shí)的、大量的、含噪聲的；發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識(shí)；發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要可接受、可理解、可運(yùn)用；并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)的知識(shí)，僅支 more...
數(shù)據(jù)挖掘主要實(shí)現(xiàn)的幾種功能 1、數(shù)據(jù)總結(jié)。其目的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮，給出它的緊湊描述。數(shù)據(jù)挖掘主要關(guān)心從數(shù)據(jù)泛化的角度來(lái)討論數(shù)據(jù)總結(jié)。數(shù)據(jù)泛化是一種把數(shù)據(jù)庫(kù)中的有關(guān)數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次上的過(guò)程。2、數(shù)據(jù)分類(lèi)。其目的是學(xué)會(huì)一個(gè)分類(lèi)函數(shù)或分類(lèi)模型(也稱(chēng)作分類(lèi)器)，該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定類(lèi)別中的某一個(gè)。3、數(shù)據(jù)聚類(lèi)。是把一組 more...
金融未來(lái)的核心在于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 時(shí)下，查詢實(shí)時(shí)交通路況幾乎成為我們出行前必不可少的事情，而這些躲避擁堵的方案真的是實(shí)時(shí)監(jiān)控反饋的嗎?答案當(dāng)然是否定的，它主要在于數(shù)據(jù)分析，即通過(guò)帶GPS功能的手機(jī)以及其他移動(dòng)設(shè)備收集位置信息和移動(dòng)速度信息，并加以計(jì)算轉(zhuǎn)換成擁堵信息。 事實(shí)上，這樣的技術(shù)在制造業(yè)、零售 more...
大數(shù)據(jù)已成為工業(yè)企業(yè)重點(diǎn)發(fā)展方向 工業(yè)大數(shù)據(jù)已成為國(guó)際領(lǐng)先企業(yè)重點(diǎn)發(fā)展，對(duì)于我國(guó)來(lái)說(shuō)，工業(yè)大數(shù)據(jù)也是國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要內(nèi)容，并且我們?cè)凇洞髷?shù)據(jù)發(fā)展綱要》里明確提出新型大數(shù)據(jù)工程，要利用大數(shù)據(jù)，把我們的產(chǎn)供銷(xiāo)各個(gè)領(lǐng)域全生命周期的產(chǎn)業(yè)鏈聚攏起來(lái)，達(dá)到提高生產(chǎn)效益、降低成本的目的，這也是中國(guó)工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的重要抓手。工業(yè) more...
淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用 近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了飛躍式發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域也涉及到商業(yè)零售、電信數(shù)據(jù)分析、金融數(shù)據(jù)分析、生物醫(yī)學(xué)分析、教育管理分析等多個(gè)領(lǐng)域。隨著各行各業(yè)信息化建設(shè)的不斷完善，大量的信息數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)和保障。本文將以教學(xué)為例，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成 more...
數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，指的是從大量、部分、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含其中、人們事先不知道、但又有用的信息，同時(shí)用能被人理解的模式進(jìn)行高級(jí)處理的過(guò)程。它是數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)的最核心部分。折射到金融行業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的價(jià)值在于幫助金融企業(yè)分析影響其業(yè)務(wù)的關(guān)鍵因素，挖掘諸如 more...
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