中小企業(yè)辦公自動化系統(tǒng) |
某企業(yè)倉庫管理系統(tǒng)解決方案偉創(chuàng)軟件 -> 辦公自動化系統(tǒng)
業(yè)和庫存控制作業(yè)已十分復(fù)雜化多樣化，僅靠人工記憶和手工錄入，不但費時費力，而且容易出錯，給企業(yè)帶來巨大損失。使用條碼管理系統(tǒng),對倉儲各環(huán)節(jié)實施全過程控制管理，并可對貨物進行貨位、批次、保質(zhì)期、配送等實現(xiàn)條形碼標(biāo)簽序列號管理，對整個收貨、發(fā)貨、補貨、集貨、送貨等各個環(huán)節(jié)的規(guī)范化作業(yè),還可以根據(jù)客戶的需..
KM系統(tǒng)，KM系統(tǒng)實施關(guān)鍵因素偉創(chuàng)軟件 -> 辦公自動化系統(tǒng)
nbsp; 而知識資本上的投入對每個公司的商業(yè)表現(xiàn)和知識管理都有直接的聯(lián)系。因為在知識經(jīng)濟時代，決定企業(yè)成功的最主要的因素就是企業(yè)所有人的知識創(chuàng)新能力，知識管理的目標(biāo)也就是要提高企業(yè)所有知識的共享水平和知識創(chuàng)新的能力。一、知識管理系統(tǒng) 關(guān)于什么是知識管理系統(tǒng)，并沒有一個統(tǒng)一..
企業(yè)軟件定制有哪些優(yōu)勢偉創(chuàng)軟件 -> 辦公自動化系統(tǒng)
時代，計算機信息管理需求遍布各行各業(yè)的各個角落，各種管理軟件隨處可見。但是，大家有時仍然很難找到適合自己管理需求的軟件產(chǎn)品，不是功能太少，就是系統(tǒng)過度復(fù)雜，難以應(yīng)用！“需求千相似，管理各不同！”，正是這種管理的差異導(dǎo)致對管理軟件功能需求的差異！找一款稱心如意的管理軟件，真是太難了！在IT時代電腦是最..
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數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)的幾種功能 |
| 作者：佚名 來源：轉(zhuǎn)載 |
| 導(dǎo)讀：辦公自動化系統(tǒng) ，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)的幾種功能：到來，數(shù)據(jù)對于一個企業(yè)的價值無需多說。如何收集商業(yè)數(shù)據(jù)以及從海量數(shù)據(jù)中提取價值已經(jīng)成為每個企業(yè)必須面對的課題，通過項目數(shù)據(jù)分析師可以很好的為你做出明確規(guī)劃。今天，數(shù)據(jù)分析師對于理解和構(gòu)建你的業(yè)務(wù)是如此的重要，以至于需要有人在上面評估什么樣的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)該收集，然后讓他變得有價值。人們是否知道Netfl |
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數(shù)據(jù)挖掘的時代已經(jīng)來臨 隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)對于一個企業(yè)的價值無需多說。如何收集商業(yè)數(shù)據(jù)以及從海量數(shù)據(jù)中提取價值已經(jīng)成為每個企業(yè)必須面對的課題，通過項目數(shù)據(jù)分析師可以很好的為你做出明確規(guī)劃。今天，數(shù)據(jù)分析師對于理解和構(gòu)建你的業(yè)務(wù)是如此的重要，以至于需要有人在上面評估什么樣的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)該收集，然后讓他變得有價值。人們是否知道Netflix、Harrah’s、Amazon 和 Wal-Mart有什么共同之處？答案非常簡單，他們利用數(shù)據(jù)分析把競爭 more...
數(shù)據(jù)挖掘時代 表面上，這是一場爭奪終端入口布局的混戰(zhàn)，但其背后，卻是對數(shù)據(jù)的“覬覦”�；釉掝}：大數(shù)據(jù)時代，中小企業(yè)要怎么參與？在《企業(yè)的金礦藏在大數(shù)據(jù)中》詳細介紹過大數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)營銷的價值。大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷跟過去有著質(zhì)的區(qū)別。以往，再精準(zhǔn)的營銷，對象也是某一類人, 而在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，每一個人都可以被區(qū)別對待，提供個性化的營銷方案。不僅是每一臺電腦前的人看到的商品推薦信息不同，即使是同一臺電腦前，不 more...
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)，又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(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程，簡單的說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)查 more...
互聯(lián)網(wǎng)金融未來的核心在于大數(shù)據(jù)挖掘 大數(shù)據(jù)的步伐蔓延開來 從信息時代到算法時代，“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)如同催化劑一般發(fā)揮著它獨有的功效，讓信息不對等的狀態(tài)逐步向市場化、功能化的方向演變，使得大數(shù)據(jù)能夠以數(shù)據(jù)平臺形式，在日益先進的管理技術(shù)下，得到越來越高品質(zhì)的數(shù)據(jù)倉庫，并以各種不同的數(shù)據(jù)服務(wù)模式提供信息服務(wù)，為用戶帶來不斷優(yōu)化的體驗。這得益于互聯(lián)網(wǎng)記錄和傳播特質(zhì)所帶來的高效信息共享，龐大的數(shù)據(jù)信息以及各 more...
數(shù)據(jù)挖掘主要實現(xiàn)的幾種功能 1、數(shù)據(jù)總結(jié)。其目的是對數(shù)據(jù)進行濃縮，給出它的緊湊描述。數(shù)據(jù)挖掘主要關(guān)心從數(shù)據(jù)泛化的角度來討論數(shù)據(jù)總結(jié)。數(shù)據(jù)泛化是一種把數(shù)據(jù)庫中的有關(guān)數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次上的過程。2、數(shù)據(jù)分類。其目的是學(xué)會一個分類函數(shù)或分類模型(也稱作分類器)，該模型能把數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)項映射到給定類別中的某一個。3、數(shù)據(jù)聚類。是把一組個體按照相似性歸成若干類別，即"物以類聚"。它的目的是使屬于同一類別的個體之間的距離盡可能地小，而不同 more...
淺析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的知識的非平凡過程。這個定義包括幾層含義：數(shù)據(jù)源必須是真實的、大量的、含噪聲的；發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識要可接受、可理解、可運用；并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)的知識，僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問題。數(shù)據(jù)挖掘，簡單地可理解為通過對環(huán)境數(shù)據(jù)的操作，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識。 more...
淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用
近年來，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)對學(xué)生學(xué)習(xí)成績進行深入分析。1、數(shù)據(jù)挖掘在教育教學(xué)中應(yīng)用的可行性分析 數(shù)據(jù)驅(qū)動學(xué)校，分析變革教育的大數(shù) more...
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，指的是從大量、部分、模糊、隨機的實際應(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，同時用能被人理解的模式進行高級處理的過程。它是數(shù)據(jù)庫中知識發(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“平均一個優(yōu)質(zhì)客戶能賺多少錢，平均一個不良客戶能虧損多少錢，創(chuàng)造新客戶的成本有多少”等方面的問題，從 more... 從數(shù)據(jù)分析與處理層面看，粒計算通過將復(fù)雜數(shù)據(jù)進行信息粒化，用信息粒代替樣本作為計算的基本單元，可大大提高計算效率。粒計算主要包括數(shù)據(jù)�；⒍嗔６饶Ｊ桨l(fā)現(xiàn)與融合、多粒度/跨粒度推理等核心研究內(nèi)容。大數(shù)據(jù)的表現(xiàn)性態(tài)、大數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)、基于大數(shù)據(jù)的復(fù)雜問題建模與粒計算框架的契合之處主要表現(xiàn)在以下3個方面。1、大數(shù)據(jù)經(jīng)常具有多層次/多粒度特性 199 more...
淺析數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展現(xiàn)狀 近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、三網(wǎng)融合等IT與通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)的快速增長成了許多行業(yè)共同面對的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)和寶貴機遇，因而信息社會已經(jīng)進入了大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)不僅改變著人們的生活與工作方式、企業(yè)的運作模式，甚至還引起科學(xué)研究模式的根本性改變。數(shù)據(jù)是知識的源泉。但是,擁有大量的數(shù)據(jù)與擁有許多有用的知識完全是兩回事。過去幾年中,從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識這一 more...
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