搜索结果: 1-11 共查到“经济学 数据挖掘”相关记录11条 . 查询时间(0.049 秒)
中国科学院城市环境研究所等构建水环境动态数据挖掘框架（图）
水环境 动态数据 挖掘框架
2022/9/14
水环境动态性是环境科学和生态学在水域生态系统的主要交叉研究主题之一。根据水域生态系统边界特征，水环境动态性关联机制包括外部和内部两方面，一是从环境科学角度看水环境动态性受到系统外部因素的驱动，例如流域内气候水文和人类活动叠加作用下水体环境变化；二是从生态学角度看水环境动态性与系统内部水生生物之间具有相互作用，如通过有机物生产和分解等过程改变水体的环境。水体野外原位观测数据和科学文献与日俱增，为环境...
制造业上市公司财务预警体系的构建及比较——基于数据挖掘技术
财务预警 因子分析 Logistic回归 决策树 BP神经网络
2018/11/13
本文以2015年A 股制造业上市公司为研究对象，选取反映企业偿债能力、经营能力等六个方面的27个指标构建预警指标体系，并运用T值显著性检验和因子分析法对预警指标进行约简。在此基础上，本文利用Logistic回归、决策树和 BP神经网络分别构建财务预警模型，并对各个模型的优缺点及预测结果进行比较分析。研究结果表明：随着ST发生时间的临近，预警准确率总体呈上升趋势；从中长期来看，决策树和 BP神经网络...
基于数据挖掘的会计政策选择策略系数计量改进
会计政策选择策略系数 计量 数据挖掘
2015/7/10
本文以2010年沪深两市2 035家A股上市公司为样本，选择交易性金融资产、公允价值变动损益、研发支出费用化和坏账准备转回等四项具有代表性的会计政策，并从关联规则方面挖掘会计政策选择的重要影响因素，对会计政策选择策略系数计量进行了改进。随后运用逐步回归分析法得到最优模型，其Adj-R2提高到了0.131 8。本文研究得到了与以往研究结果不同的信息，即在证监会监管政策的约束下，再融资公司确实更有可能...
政府大数据挖掘首创成果发布
政府 大数据挖掘 首创成果
2013/10/29
近日，记者从第二届工商行政管理创新发展高层研讨会上获悉，由国家工商总局、专家组及龙信数据运用大数据挖掘技术构建的“企业发展工商指数”在9月已反弹至44.3，预示着第四季度我国宏观经济将持续向好。
第三届国际金融数据挖掘研讨会圆满结束
厦门大学计划统计系 厦门大学数据挖掘中心 台湾辅仁大学商学研究所 统计资讯学系 中华资料采矿协会 第三届 国际金融数据挖掘 研讨会
2010/11/11
2010（第三届）国际金融数据挖掘研讨会于11月6-7日在我校举办，此次会议由厦门大学计划统计系、厦门大学数据挖掘中心、台湾辅仁大学商学研究所、统计资讯学系、中华资料采矿协会、中央财经大学、首都经贸大学、西安财经学院联合发起，由厦门大学计划统计系、厦门大学数据挖掘研究中心具体承办。本次研讨会共同聚焦金融数据挖掘发展趋势，就数据挖掘的新理论、新方法以及在金融领域的应用问题进行广泛深入的研讨，旨在促进...
以固定收益决策支持系统(FIDSS)的机理建模和数据挖掘的协同研究为重点,对FIDSS的结构分层设计、协同联结模式与协同作业功能进行了分析,对FIDSS的确定性关联、选择性关联和动态关联等三个层次上的机理建模与数据挖掘的交互方式进行了建构,以便进一步提高FIDSS的决策质量和对金融经济复杂系统管理的支持水平.
由厦门大学经济学院和台湾辅仁大学主办，厦门大学经济学院计划统计系承办的“2009第二届金融数据挖掘研讨会”于5月30日在我校成功进行。此次会议得到了北京商智通信息技术有限公司等单位的大力支持。来自美国宾夕法尼亚州州立大学、美国雪城大学、香港城市大学、台湾辅仁大学、台湾政治大学、台湾铭传大学、台北医学大学、厦门大学、北京大学、中国科技大学、西安统计学院、《统计与信息论坛》编辑部等单位的专家学...
2009（第二届）国际金融数据挖掘研讨会征文启事
2009 第二届 国际金融
2009/5/22
由厦门大学经济学院计划统计系主办的2009（第二届）国际金融数据挖掘研讨会将于2009年5月举行。届时将邀请国内外致力于数据挖掘、金融数据分析专家学者参加会议，共同聚焦金融数据挖掘发展趋势，就数据挖掘的新理论、新方法以及在金融领域的应用问题进行广泛深入的研讨，旨在促进数据挖掘理论与方法的深化以及在金融业的推广应用，提高金融企业的数据挖掘能力，提升风险管理水平，应对金融危机。
基于数据挖掘技术的客户关系管理
客户关系管理 数据挖掘技术
2008/12/15
随着市场经济的深入发展和市场竞争的日益激烈，企业的管理者不再认为只要有了高质量的产品和服务，就可以吸引大量的顾客。顾客的需求正在向多元化、复杂化、人性化的方向发展，企业必须及时敏锐地发现潜在的客户需求，才能更好地满足消费者，在市场上占据一席之地,于是客户关系管理应运而生。目前，客户关系管理在企业的管理中正发挥着越来越重要的作用。
数据挖掘在客户关系管理中的应用——以汽车行业为例
CRM 数据挖掘（DM） 汽车行业
2008/11/24
本文综述了理论界有关客户关系管理和数据挖掘的一些基本概念，以及数据挖掘在客户关系管理中的运用和存在的问题。针对汽车行业客户关系管理的实际应用情况，做了DM应用模型的设计，并进行了相应的解释。