1、數據挖掘與網路營銷哪方面比較好些論文
數據挖掘相對網路營銷來說太廣泛了，數據挖掘就是說現在互聯網必須依靠專大數據系統來支撐，而大屬數據挖掘你學到掌握互聯網的各種變化和企業數據分析，而網路營銷只是互聯網的一種模式而已，網路營銷相對大數據額挖掘針對性較強設計面窄，數據挖掘相對涉及面較寬
2、求：數據挖掘技術在電子商務中有哪些應用？謝謝！
購買推薦,反饋分析,客戶分析等.都在用.
3、數據挖掘技術在電信行業的應用
隨著電信體制改革的深化，我國電信運營業的競爭日趨激烈。2006年12月，中國加入WTO的5年過渡期的即將結束，這意味著還有3個月中國電信行業即將全面開放，國內電信運營商將直接面對國外電信運營商在中國的競合；同時，3G的腳步越來越近，國內各大電信運營商在加緊籌備3G網路的同時，對用戶的爭奪也更加白熱化。 作為中國最大的固網電信運營商，在3G牌照遲遲不下發的情況下，小靈通(PHS)在夾縫中生存和發展起來，在拉動電信收入增長的同時，也為真正的移動語音業務的經營積累了一定的用戶基礎和運營經驗。電信運營企業擁有豐富的用戶數據。誰能正確地挖掘與分析隱含在這些數據中的知識，誰就能更好地向用戶提供產品與服務，能夠發現更多的商機，從而在競爭中獲勝。 本文重點研究了我國的移動通信運營企業如何開展及運用數據挖掘技術來提高其競爭力。本文將重點放在數據挖掘模型的選擇與設計上，在國外的已有研究的基礎上，結合國內實際，提出了我國電信業的客戶價值、客戶保持、客戶細分這三個數據挖掘模型；並且結合上海電信小靈通的運營數據，在ODS的基礎上，探索並建設了客戶細分以及離網預警模型，在SAS Enterprise Miner中對模型進行了驗證與評價。在客戶細分的模型研究中，本文還側重的在寬表設計、數據預處理等方面，結合電信數據的特點指出操作過程中需要注意和留心的環節，例如對缺失值、異常客戶的處理等，以確保模型的質量。在離網預警模型的應用過程中，本文描述了如何根據實際的業務經驗對模型進行優化，以提高預測准確率，節省營銷成本；並且通過組織兩千多個電話調查來收集研究數據，結合客戶價值和離網預警，為小靈通的客戶關懷計劃提供了決策支持；最後，結合企業實際，探索出數據挖掘技術在電信運營實踐中的工作流程。 數據挖掘技術在我國電信運營業中的應用起步不久，可以借鑒的經驗不多，本文結合上海電信的實踐做了一些探索，尚有不足之處，將不斷探索和改進。
4、誰能給我提供幾個數據挖掘在電子商務中的應用案例？？？？急！！！！！！
數據挖掘交流討論（26，與汪生討論「網路日誌分析的整體想法」）http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010111091055823/
數據挖掘實踐應用（76，網路路徑分析挖掘實戰，上）
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720106483155869/
數據挖掘營銷應用（77，網路路徑分析挖掘實戰，下）
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010614113824282/
數據挖掘實踐應用(81, 《X產品功能點價值分析報告》落地應用討論匯總)
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720108111156557/
5、國內的數據挖掘，大數據的案例有哪些
從去年6月接觸大數據以來，我閱覽了大量關於「大數據」的文章，每天大概是80篇這樣一個內量級。其中容60%實在反復強調大數據概念，30%在借大數據的風炒作自己，剩下10%，有談技術的，有談硬體存儲的，有談解決方案，真要問有哪些是接地氣並且實實在在大數據解決問題的案例，那是少之又少。
BAT在談大數據，風投資本在談大數據，銀行/金融/保險在談大數據，IBM、微軟、EMC在談大數據，專家教授在談大數據，可是大數據真的讓我們的生活變得更美好了嗎？作為屌絲青年的我們真正感受到大數據的紅利了嗎？不管你信不信，我沒有感受到。也就是說，大數據落地到普通人身的長征，還沒走完。
我們日常生活中使用電腦、平板、手機的數據，被軟硬體伺服器採集加以使用，而我們卻沒有因為貢獻大數據而讓生活更智能，這不符合邏輯。
6、求個數據挖掘技術在第三方物流中的案例
數據挖掘技術在第三方物流企業客戶關系管理中的應用
1．構建數據倉庫。通過電話、信函、傳真、E－mail、Web
以及客戶的宣傳資料等方式獲取客戶的基本信息，並加以分析、存儲
形成客戶基本資料、客戶清單、客戶賬單、客戶的各種物流需求、
客戶的咨詢、建議、投訴信息、市場變化等文件資料，這些文件
主要服務於聯機事務處理系統，是數據倉庫的主要原始數據源。
數據倉庫通過ETL過程（抽取、轉換和載入）處理這些介面文件，
並且按不同的主題域組織、存儲和管理這些客戶數據，通過數據
倉庫介面，對數據倉庫中的客戶數據進行聯機分析和數據挖掘。
2．基於主題的數據挖掘。
（1）客戶分類。第三方物流企業以客
戶資源價值和企業利潤最大化作為客戶關系管理的細分標准。利
用數據挖掘技術可以把大量的客戶分成三類：A類客戶，即重點客戶，約占企業客戶總量的5％，對企業的價值貢獻率為80％；B類客戶，即普通客戶，約占企業客戶總量的15％，對企業的價值貢獻率為l5％；C類客戶，即小客戶，除以上兩類客戶以外的客戶群體，對企業的價值貢獻率僅5％。在每一個類里的客戶具有相似的屬性，而不同類里的客戶的屬性也不同。例如，訂貨量多的客戶與訂貨量少的客戶分開進行配貨作業，或根據訂貨種類個數將一個客戶訂單集中進行配貨，可以提供高效率的作業方法。進而提高經濟效益。第三方物流企業可針對不同的客戶實施不同的客戶關系管理策略。
（2）客戶的個性需求。第三方物流企業應針對性地對客戶提供個性化的服務。個性化物流服務，是提升客戶忠誠度的有效途徑。由於不同客戶的產品特性、采購策略、市場策略、客戶服務政策126《商場現代化》2009年1月（下旬刊）總第564期物流平台等都不相同，因此無論是服務內容、服務方式還是響應速度上的要求，都呈現出很強的個性化特徵。第三方物流企業要根據不同的客戶，為其量身定製地提供倉儲、運輸以及從原材料到產成品的存儲、分撥、包裝、加工、配送、結算、信息處理等一系列物流服務，滿足其個性化的物流需求。利用分類分析法和聚類分析法對客戶通話行為進行分析，從而得出客戶在消費習慣、生活方式、社會聯系等方面的特徵。對客戶個性需求分析的根本目的是為了按不同特徵劃分客戶群，針對不同客戶群的特徵，第三方物流企業可以進行不同的市場營銷活動和客戶服務。
7、目前，數據挖掘技術在我們身邊的具體應用有哪些？大家可以在線交流交流......
數據挖掘系統的其它應用還有：
♦ 在對客戶進行分析方面：銀行信用卡和保險行業，利用數據挖掘將市場分
成有意義的群組和部門，從而協助市場經理和業務執行人員更好地集中於
有促進作用的活動和設計新的市場運動。
♦ 在客戶關系管理方面： 數據挖掘能找出產品使用模式或協助了解客戶行為，
從而可以改進通道管理 （如銀行分支和6 等） 。 又如正確時間銷售就是基於顧客生活周期模型來實施的。
♦ 在零售業方面：數據挖掘用於顧客購貨籃的分析可以協助貨架布置，促銷活動時間，促銷商品組合以及了解滯銷和暢銷商品狀況等商業活動。通過
對一種廠家商品在各連鎖店的市場共享分析，客戶統計以及歷史狀況的分
析，可以確定銷售和廣告業務的有效性。
♦ 在產品質量保證方面：數據挖掘協助管理大數量變數之間的相互作用，並
能自動發現出某些不正常的數據分布，揭示製造和裝配操作過程中變化情
況和各種因素，從而協助質量工程師很快地注意到問題發生范圍和採取改
正措施。
♦ 在遠程通訊方面：基於數據挖掘的分析協助組織策略變更以適應外部世界
的變化，確定市場變化模式以指導銷售計劃。在網路容量利用方面，數據
挖掘能提供對客戶聚集服務使用的結構和模式的了解，從而指導容量計劃
人員對網路設施作出最佳投資決策。
♦ 在各個企事業部門，數據挖掘在假偽檢測及險災評估、失誤迴避、資源分
配、市場銷售預測廣告投資等很多方面，起著很重要作用。例如在化學及
制葯行業，將數據挖掘用於巨量生物信息可以發現新的有用化學成分；在遙感領域針對每天從衛星上及其它方面來的巨額數據，對氣象預報、臭氧
層監測等能起很大作用。
8、舉例說明數據挖掘技術可以應用於市場營銷做什麼
識別客戶，讓你知道哪些是你的潛在客戶，哪些客戶的忠誠度比較高，根據這些回數據得到答你的客戶分類；
對不同類型的客戶實施精細化分級管理，滿足客戶需求，同時能夠節省成本、增加效率，最終保有和提升客戶的忠誠度；
准確定位客戶的購買行為，通過需求分析、購買力分析、滿意度分析等數據分析挖掘，不斷改進貨品和服務，能夠更好的滿足客戶需求，增加銷量、節約成本，以達到營銷的目的。
9、數據挖掘的意義和應用案例有哪些？
淘寶知道每個消費者（注冊用戶）的消費習慣，這種數據的意義還需要問嗎？