数据挖掘课程体会（数据挖掘课程收获）

如何将数据挖掘技术应用到客户内在需求管理

客户内在需求管理需要数据挖掘 当今社会，客户的价值已经越来越多地影响着企业的价值，客户内在需求管理（CRM）正是通过建立长期而系统的客户内在需求来提升单个客户价值的战略，其要旨在于帮助企业通过运用适合的技术以及合理的人力资源洞察客户的行为和他们的价值，以便企业能够迅速有效地对客户的需求进行回应。

互联网成为 实施客户关系管理应用的理想渠道，记住顾客的名字及他们的偏好，根据顾客的不同而提供不同内容，顾客再次光顾的可能性会大大增加。CRM可以增加客户忠诚 度，提高购买比率，使每个顾客产生更多的购买需求，及更长时间的需求，并提高顾客满意度。

能满足企业这一迫切需求的强有力的工具就是数据挖掘。 3 CRM的实施 CRM项目的实施可以分为3步：①应用业务集成。将独立的市场管理，销售管理与售后服务进行集成，提供统一的运作平台。将多渠道来源的数据进行整合，实现业务数据的集成与共享；②业务数据分析。对CRM系统中的数据进行加工、处理与分析这将使企业受益匪浅。

数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用 客户获取 客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的有用数据（主要是指潜在客户反应模式分类）建立起数据挖掘模型。

数据挖掘学习心得体会

1、以下是我对数据挖掘学习的几点心得体会：首先，数据挖掘是一门跨学科的综合性学科，它融合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识。在学习过程中，我深刻地感受到了数据挖掘的复杂性和综合性。

2、数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进。

3、论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。建议今后在相关研究中采取更广泛视角。 该生对数据库的设计细节讲解详细，研究深入，论坛设计部分独立完成，有一定的科研能力，答辩中思路清晰，回答得简明扼要，语言流利。

4、研究生讲座心得：篇一 为拓宽研究生的知识面，活跃学术气氛，学校要求研究生在研一期间必须参加有关学术报告和讲座。经过研一一学年，我已经按照学校规定完成了参加学术讲座听取学术报告的任务，受益匪浅。在此做一下回顾，总结一下自己的收获和体会，以便更好的指导以后的学习和工作。

5、通过同学之间作品的对比，提供了一个相互学习交流的平台，激发了学生的竞争意识。总之通过课程设计受到了良好的多方面的效果，从考试成绩来看，2004级本科全部都及格了。

数据库课程设计心得3篇

1、数据库课程设计心得体会范文（一） 在我看来，数据库课程设计主要的目标是利用课程中学到的数据库知识和技术较好的开发设计出数据库应用系统，去解决各行各业信息化处理的要求。

2、在我看来，数据库课程设计主要的目标是利用课程中学到的数据库知识和技术较好的开发设计出数据库应用系统，去解决各行各业信息化处理的要求。通过这次的课程设计，可以巩固我们对数据库基本原理和基础理论的理解，掌握数据库应用系统设计开发的基本方法，进一步提高我们综合运用所学知识的能力。

3、数据库课程工作总结（一） 对实验过程中用到的软件、实现技术的评价以及对于实验过程遇到的一些问题做的总结： 本次实验我们是在windows操作系统平台下完成的，应用了数据库建表，触发，删除插入；powerdesigner实现数据库的概念模型、物理模型的转化；java语言中的的GUI图形用户界面、与数据库连接（jdbc）等技术。

vb程序设计实验心得三篇

vb程序设计实验心得篇【1】 为期两周的实训即将结束，通过这次的实训使我们学到了很多，同时也让我们意识到我们要学的更多。本次实训的项目是 雏鹰 学生成绩管理系统，以小组的形式进行分工合作，我组共9个人，任务是用户模块的程序设计。

首先，我体会到了作为一个VB设计师，不会将VB与SQL结合的痛苦和尴尬；然后，我发现了很多以前都不曾注意到的细节；其次，在实训中，我对作为一名编程者应该学习的内容做了一个更深层次的理解；最后，我还从这次实训中看到了自己很他人的差距，危机意识增强，为了不使这个差距拉大，甚至赶上前面的同学，我会努力的。

实训期间，让我学到了很多东西，不仅使我在理论上对VB程序设计有了全新的认识，在实践能力上也得到了提高，真正地做到了学以致用，更学到了很多做人的道理，对我来说受益非浅。亲身感受到理论与实际的相结合，让我大开眼界。

机器学习、数据挖掘、计算机视觉等的泡沫有多大?

现在，2016年6月，机器学习、数据挖掘、计算机视觉等应用毫无泡沫，甚至远远没有发挥算法应有的潜力。从我在从我在工作的经验来看公司几乎每一个产品线都有可以算法化的地方。同时，不少新的算法可以带来全新的产品特性，提升用户体验，提高公司核心指标，拓展出新的营收渠道。

随着人工智能的日益成熟，它将会陆续普及到其他领域，继续深入发展，从未来发展趋势看，人工智能的发展前景是十分广阔的。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。

国际人工智能人才集中在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域，而中国的人工智能人才研究领域则比较分散。 产业发展和市场应用 企业规模 ： 中国人工智能企业数量为全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。

机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。