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在線辦公自動化系統(tǒng)專題

企業(yè)文檔管理系統(tǒng)的應(yīng)用及發(fā)展

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nbsp; more... 企業(yè)文檔管理系統(tǒng)是否可以取代紙質(zhì)文檔        隨著全球信息化的發(fā)展,發(fā)達(dá)國家在幾年前,其新型的網(wǎng)絡(luò)化辦公(使用文檔管理系統(tǒng))..

文件管理軟件解決傳統(tǒng)文檔管理的滯后局面

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識資源十分困難。由文檔管理引發(fā)的這些情況屢見不鮮。這種情很大程度上延誤了工作的進(jìn)度,文檔管理儼然成了阻礙企業(yè)發(fā)展的絆腳石。   雖然企業(yè)付出很多時間和精力去組織分類這些文檔,避免意外狀況發(fā)生,結(jié)果卻是不盡人意。如何科學(xué)管理這些盤雜的知識文..

 

在線辦公自動化系統(tǒng):數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘的價值體現(xiàn)

作者:佚名  來源:轉(zhuǎn)載
導(dǎo)讀:在線辦公自動化系統(tǒng)專題:數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘的價值體現(xiàn):要求的結(jié)果與已有的數(shù)據(jù)沒有關(guān)聯(lián)(或者相關(guān)性太。,數(shù)據(jù)挖掘是無能為力的。一個典型的情況是,企業(yè)可能會要求挖掘出客戶流失的原因。   more...     二、 現(xiàn)代的企業(yè)日常搜集了大量資料.包括市場、客戶、供貨商、競爭對手以及,在線辦公自動化系統(tǒng)專題,免費(fèi)辦公自動化系統(tǒng)
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數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的困境和展望

    一、數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)在局限性           對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)期望過高,是數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用過程中經(jīng)常出現(xiàn)的一個問題。企業(yè)管理人員或者業(yè)務(wù)人員抱著美好的愿望,希望數(shù)據(jù)挖掘像“魔杖”一樣解決面臨的棘手問題,但是如果要求的結(jié)果與已有的數(shù)據(jù)沒有關(guān)聯(lián)(或者相關(guān)性太小),數(shù)據(jù)挖掘是無能為力的。一個典型的情況是,企業(yè)可能會要求挖掘出客戶流失的原因。   more...

    二、 現(xiàn)代的企業(yè)日常搜集了大量資料.包括市場、客戶、供貨商、競爭對手以及未來趨勢等重要信息。但是信息的超載與無結(jié)構(gòu)化,使得企業(yè)決策單位無法有效利用現(xiàn)存的信息,甚至使決策行為產(chǎn)生混亂與誤用。妥善地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從巨量的數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘出不同的信息與知識供決策支持所用,必能產(chǎn)生企業(yè)的競爭優(yōu)勢。但是,許多企業(yè)在信息化進(jìn)程中對數(shù)據(jù)挖掘還存在一定的認(rèn)識誤區(qū),對其角色定位還不甚清晰,這  more...

    三、 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...

分析現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)挖掘帶動的變遷

    隨著數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)的膨大,人們對數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不太滿足了,于是把databases說成大數(shù)據(jù),這便遇到了兩個不可回避的挑戰(zhàn),第一個挑戰(zhàn)是由于關(guān)系代數(shù)的形式化約束過于苛刻,無法表示現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù);第二個挑戰(zhàn)是隨著數(shù)據(jù)量的增大,關(guān)系代數(shù)運(yùn)算性能急劇下降。在這個時候,我們的存儲技術(shù)得到了迅猛發(fā)展,人類進(jìn)入了搜索時代。搜索因為存儲便宜了,存儲的速度大概每9個月翻一番,所以存儲帶動了技術(shù)的腳步,這種搜索時代經(jīng)過了  more...

數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谄髽I(yè)實(shí)施CRM系統(tǒng)的重要性

    CRM系統(tǒng)是選擇和管理有價值客戶及其關(guān)系的一種商業(yè)策略,CRM系統(tǒng)要求以客戶為中心的企業(yè)文化來支持有效的市場營銷、銷售與服務(wù)流程。其實(shí)這個概念簡單的理解起來就是充分挖掘客戶的潛力,將客戶一切的資料進(jìn)行一個規(guī)范性的整理,當(dāng)然面對眾多的數(shù)據(jù),就是體現(xiàn)軟件的重要作用,既然企業(yè)決定使用或者實(shí)施CRM軟件,其實(shí)在實(shí)施的過程中,需要我們關(guān)注數(shù)據(jù)的價值,甚至是怎么樣獲得好的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。more...

淺析數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型的幾大步驟

    (1)打好數(shù)據(jù)中心托管基礎(chǔ)     數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型的第一步是確保所有中心服務(wù)基礎(chǔ)知識很好地覆蓋在托管產(chǎn)品。些包括可靠和靈活的電力和冷卻能力,以幫助確保數(shù)據(jù)中心永遠(yuǎn)在線的正常運(yùn)行時間和最佳的性能。這也意味著數(shù)據(jù)中心具有先進(jìn)的物理和網(wǎng)絡(luò)安全層次,以保持保護(hù)IT資產(chǎn)和應(yīng)用程序。物理安全需要包括視頻攝像機(jī),監(jiān)控設(shè)施內(nèi)的所有位置,人員進(jìn)入配有虹膜掃描儀,以防止外人假冒  more...

數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

      這些信息是企業(yè)的財富,它如實(shí)地記錄著企業(yè)運(yùn)作的本質(zhì)狀況,但是面對如此海量的數(shù)據(jù),迫使人們不斷尋找新的工具來對企業(yè)的運(yùn)營規(guī)律進(jìn)行探索,為商業(yè)決策提供有價值的知識,使企業(yè)獲得利潤,能滿足企業(yè)這一迫切需求的強(qiáng)有力的工具就是數(shù)據(jù)挖掘。在企業(yè)管理客戶生命周期的各個階段都會用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助企業(yè)確定客戶的特點(diǎn),從而可以為客戶提供有針對性的服務(wù)。通過數(shù)據(jù)  more...

簡單介紹挖掘大數(shù)據(jù)價值體現(xiàn)的幾種模式

      隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算的興起以及移動智能終端的快速普及,運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)獲得了更完整的用戶數(shù)據(jù)。例如在用戶層面,除了常見的年齡、品牌、資費(fèi)、入網(wǎng)渠道等基本信息外,數(shù)據(jù)還包括上網(wǎng)時間、上網(wǎng)地點(diǎn)、瀏覽內(nèi)容偏好、各種應(yīng)用的使用時間等;在終端層面,包括IMEI、MAC、終端品牌、終端類型、終端預(yù)裝了哪些應(yīng)用、終端的操作系統(tǒng)、終端的尺寸等。 運(yùn)營商已深刻認(rèn)識到  more...

數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)當(dāng)中的應(yīng)用

       您的企業(yè)適用嗎?當(dāng)今世界,所有行業(yè)都面臨激烈的競爭環(huán)境,及時做出正確決策是企業(yè)生存與發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。隨著競爭越來越激烈,利潤的降低使得很多企業(yè)必須從粗放經(jīng)營轉(zhuǎn)變到集約經(jīng)營。經(jīng)營決策需要盡可能多的定量分析,而不是似是而非的定性分析;經(jīng)營決策還需要盡可能快的速度,所有這些都需要技術(shù)上的支持。ERP、CRM、OA等信息系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用以及互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,使得企業(yè)數(shù)據(jù)量激增,人們希望獲得更高層次的數(shù)據(jù)分  more...

擴(kuò)展閱讀:OA辦公系統(tǒng)_協(xié)同辦公系統(tǒng);免費(fèi)辦公自動化系統(tǒng)專題;在線辦公自動化系統(tǒng)專題;..要求的結(jié)果與已有的數(shù)據(jù)沒有關(guān)聯(lián)(或者相關(guān)性太。,數(shù)據(jù)挖掘是無能為力的。一個典型的情況是,企業(yè)可能會要求挖掘出客戶流失的原因。   more...     二、 現(xiàn)代的企業(yè)日常搜集了大量資料.包括市場、客戶、供貨商、競爭對手以及..


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