BI新闻
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商务智能与数据挖掘报告会在华南理工举行
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SPSS中国落土生根 中国数据挖掘市场全
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“双模”智能化殊途同归
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2006中国商业智能年度评选
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构建全天候的商务智能解决方案
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不要神化商务智能
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与一流的战略投资者携手双赢
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适应市场发展趋势 德国电信推出三网合一业
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Visual Studio .NET中的
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商业智能迎接“2.0时代”
BI基础
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正确理解BI
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BI基础概念
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商业智能三步走:报表 分析 挖掘
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SAS中国区总经理施勤先生谈商业智能三
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BI产品选型解惑
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企业在BI前的热身
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商业智能市场不可放过的4个机会
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商业智能及其工具
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商务智能概念的三位一体
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中华电信以BI强化竞争优势
数据管理
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信息化名词注解:ETL
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数据仓库逻辑建模
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选择正确的整合工具
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金融BI从模糊识别到精确计量
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市场研究中样本量的确定
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解决银行商业智能实施的三个问题
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内容管理:非结构化数据管理解决之道
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BI市场需求差异使OLAP系统走向前台
数据挖掘
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证券业数据挖掘
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CRM需要数据挖掘
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数据挖掘的研究现状
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数据挖掘软件功能的分类
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电信行业客户流失管理
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数据挖掘与BI
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电信企业如何成功实施数据挖掘项目
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数据挖掘技术及其应用现状
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面向Web的数据挖掘,对复杂数据的应用技
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探讨搜索引擎技术在网络信息挖掘的应用
算法&展现
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商务智能的实时分析和数据整合
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如何分析客户利润
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客户满意度、忠诚度、保留度和贡献度的界定
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数据挖掘工具
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OLAP查询分析工具
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成功应用BI的策略
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DSS分析预测工具
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数据挖掘技术在移动通信中的应用
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充分利用CRM分析法
数据仓库
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数据仓库逻辑建模
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数据仓库系列的主流支撑技术之基础
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ETL的思考
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数据仓库实施过程需要考虑的七个步骤
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九大数据仓库方案特点比较
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部署企业数据仓库
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统一维度模型简介(一)
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数据仓库系列的主流支撑技术之基础
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元数据管理技术及应用现状
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数据仓库的逻辑结构和物理结构及OLAP分
专业厂商
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商业智能两强联手 Teradata与BO
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KeySpan通过SAS®9推动
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OLAP 报告: 市场占有率分析(二)
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OLAP 报告: 市场占有率分析(一)
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美洲银行扩展现有Teradata数据仓库
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商务智能将继续成为企业优先发展和加大投入
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GrapeCity商务智能BI解决方案
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SAS MA实现营销管理和分析系统的完美
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SAS助力天津联通揭示数据的奥秘
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微软多款产品整合发力商业智能
行业案例
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以电信业为例建设全方位BI系统
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上海声通中小型企业客服系统整体解决方案
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北京福田售后服务系统信息化成功案例
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工商银行:创建一流的客户服务中心
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GrapeCity成功实施食品企业BI系
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BI公司如何让客户主动找上门来
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从英国电信能得到什么
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利用商务智能为医疗行业“保健”!
最新论点
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clementine中文说明
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spss数据挖掘流程手册
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共享Clementine演示
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clementine中文手册
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数据挖掘与CRM培训资料
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数据挖掘实例
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clementine中文手册(part2
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结识数据挖掘的朋友