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在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)

SAAS模式的是非曲折

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微。SaaS有兩大類別: 一類是面向企業(yè)的服務(wù),向各種規(guī)模的企業(yè)和組織提供的服務(wù)。面向企業(yè)的服務(wù)通常是可定制的大型商務(wù)解決方案,如CRM(客戶關(guān)系管理)、ERP(企業(yè)資源管理)、在線存儲管理、網(wǎng)上會議、項目管理、HRM(人力資源管理)、ST..

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理

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然而為了從數(shù)據(jù)中挖掘商業(yè)價值,企業(yè)需要的不只是投資。公司還必須建立一整套體制去利用數(shù)據(jù)推動競爭優(yōu)勢。這個人才應(yīng)該是項目數(shù)據(jù)分析師(CPDA),一個數(shù)據(jù)分析者,將在這個時代綻放光明。企業(yè)越早引進(jìn)CPDA,就會越早把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成商業(yè)武器去實現(xiàn)商..

以互聯(lián)網(wǎng)思維看外賣

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出巨大的發(fā)展?jié)摿Α1疚木偷诙N模式探討一下它的發(fā)展歷程。 快餐外賣市場按目標(biāo)客戶再進(jìn)一步細(xì)分,可以分為: 1、針對辦公室白領(lǐng)的工作餐; 2、針對住戶的家庭餐; 3、針對大客戶及會議、活動的團(tuán)餐。   寫字樓的工作餐外賣有..

 

OA協(xié)同辦公系統(tǒng):淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

作者:佚名  來源:網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)讀:OA協(xié)同辦公系統(tǒng) ,淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù):可以幫助他們從浩如煙海的信息中找出他們真正需要的、有價值的那一部分信息和知識。而數(shù)據(jù)挖掘正是解決以上問題的有效手段。               關(guān)于
關(guān)鍵詞: 協(xié)同辦公  ERP軟件  檔案  客戶管理  知識管理  項目管理  合同管理 

   近十多年來,數(shù)據(jù)挖掘在全世界信息產(chǎn)業(yè)界受到了極大的關(guān)注,并飛速發(fā)展,究其原因,在于全球信息技術(shù)的迅速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的快速普及造成了數(shù)據(jù)過量和信息爆炸,人們迫切需要有這樣一種技術(shù)可以幫助他們從浩如煙海的信息中找出他們真正需要的、有價值的那一部分信息和知識。而數(shù)據(jù)挖掘正是解決以上問題的有效手段。 
  
            關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘,最簡單明確的表述是從海量、混雜的數(shù)據(jù)里挖掘或者提取有用模式或知識的一個過程。

    數(shù)據(jù)挖掘可以說是一門跨多個學(xué)科和知識領(lǐng)域的新興課題,它將人們應(yīng)用數(shù)據(jù)的方式從原本簡單的查詢提升至在數(shù)據(jù)里挖掘與發(fā)現(xiàn)知識以對決策行為提供支持。而為了能滿足人們從數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)知識的需求,來自不同領(lǐng)域,如數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域、模式識別領(lǐng)域、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域、人工智能領(lǐng)域、統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域、可視化領(lǐng)域和并行計算領(lǐng)域等的諸多優(yōu)秀的研究者和技術(shù)專家都致力于研究這個新興的課題—數(shù)據(jù)挖掘,不斷研究和創(chuàng)造出優(yōu)秀的研究成果,也使得數(shù)據(jù)挖掘成為了新的技術(shù)熱點。
   
          數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展密切相關(guān),可以從各種數(shù)據(jù)源,如關(guān)系數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫、多媒體數(shù)據(jù)庫、事務(wù)數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、異構(gòu)數(shù)據(jù)庫以及Internet等中挖掘信息。

   目前,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用在很多行業(yè),如金融業(yè)、通信業(yè)、交通業(yè)、大型零售業(yè)及保險業(yè)等商業(yè)領(lǐng)域,從而可以解決以下商業(yè)問題:
           (1)市場分析及行為問題,如營銷背景分析、客戶群體劃分和交叉銷售等;

   (2)客戶行為分析及功能分析問題,如客戶信用分析、客戶流失性分析、欺詐行為發(fā)現(xiàn)和故障診斷等等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和算法的研究價值不僅僅在于學(xué)術(shù)領(lǐng)域,更多的在于實際的商業(yè)應(yīng)用。

    近年來,人們希望有新的技術(shù)和工具對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行強有力的分析,從中提取出有價值的信息,為決策者提供必要的支持。由此,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。許多企業(yè)實施了ERP系統(tǒng),完成了企業(yè)業(yè)務(wù)管理的功能,并形成了準(zhǔn)確、及時、完整的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。然而,決策中最重要問題是如何獲取更高層次的知識,來把握企業(yè)整體運作和決定企業(yè)未來的戰(zhàn)略發(fā)展,這就需要可靠的決策支持系統(tǒng),而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就成為實現(xiàn)決策支持系統(tǒng)的最佳途徑。

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