范有寧;黃聖祐;陳靜枝;
頁: 51-75
日期: 2010/12
卷期: 17(專)
關鍵字: 資料探勘;需求預測;商品分類;基因演算法;供應鏈管理;
Keywords: Data Mining;Demand Forecasting;Product Classification;Genetic Algorithm;Supply Chain Management;
摘要: 在商業應用中，商品分類幾乎是所有使用與管理商品相關資訊活動的核心。企業普遍會為商品分類，以期透過此種分析模式與歸納方法可以有效提高商品的銷售量並增加企業營收。需求預測在供應鏈管理中扮演重要角色，良好的預測模式將幫助企業有效的存貨管理。然而，以往管理者...

引用     導入Endnote

楊亨利;林青峰;
頁: 27-52
日期: 2006/10
卷期: 13(4)
關鍵字: 全球資訊網;網站使用挖掘;資料挖掘;使用者行為;網頁路徑;動作路徑;
Keywords: World-Wide-Web;Web-Usage Mining;Data-Mining;User Behavior;Page Path;Action Path;
摘要: 客戶在從事消費時，往往會有許多不一樣的行為產生。對組織而言，研究客戶的消費行為能夠協助組織更了解客戶的資訊，進而支援其經營活動。以往與客戶行為相關的資料挖掘研究，較著重於客戶的消費資料。而對於客戶在商店中做了那些動作，及其動作會導致發生的事件並沒有較...

引用     導入Endnote

蔡玉娟;張簡雅文;黃彥文;
頁: 181-204
日期: 2003/07
卷期: 10(1)
關鍵字: 資料探勘;關聯法則;快速反向關聯法則;
Keywords: Data Mining;Association Rule;Fast-Backward Association Rule;
摘要: 企業藉由所建立之專屬會員制度，透過資料探勘技術從龐大的會員交易資料庫發掘消費特徵，實現個人化之服務，有效區隔市場與訂定行銷策略。資料探勘技術之關聯法則的執行程序受限於必須由單一項目集，逐層擴展，經過長時間之重複組合與運算步驟，才能發掘合適之高頻項目集...

引用     導入Endnote