| 词条 | dms |
| 释义 | 指企业或专业机构利用基于IT、Internet技术的Database平台，对自身积累的客户信息资源、消费者数据库、潜在市场目标人群资料进行相关市场营销分析，并借助于IT和Internet技术，通过电子刊物发送、产品与服务信息传递、用户满意调研、在线销售服务等多种方式来提供企业的市场营销能力和水平。 方正DMS报刊版面流程管理系统 报纸出版的安全、可靠、高效一直是报业对报纸出版流程不断追求目标。北京北大方正电子有限公司于2005年研发成功的“方正DMS报刊版面流程管理系统” （以下简称“DMS”），是目前技术领先的报纸出版流程控制与安全管理系统，它采用在国外发达国家报业有着广泛成功应用的JDF工作流程技术和PDF数据文件国际标准，融合北大方正获国家专利的报纸出版加密技术，代表了国内报纸出版流程控制与安全管理技术的发展趋势。 DMS广泛应用于报纸广告、采编、排版校样、传版控制、数字资产（及再利用）管理、印厂等报纸出版各个环节，并在各个出版环节之间实现统一的流程管理和安全控制，提高整体报纸出版流程的稳定性和可靠性，同时避免人为故意破坏报纸版面带来的政治安全风险，全面提升报纸出版的整体效率和印刷质量，使报纸出版更安全顺畅、更高质高效，提高读者和广告客户的满意度。 文档管理系统（DMS）是知识管理系统中很重要的组成，DMS管理各种文档，以便在需要时能进行检索、查询、组合和输出。 配电网管理系统配电管理系统(Distribution Management System,简称DMS)是一种对变电 配电到用电过程进行监视 控制 管理的综合自动化系统,其中包括配电自动化(DA) 地理信息系统(GIS) 配电网络重构 配电信息管理系统(MIS) 需方管理(DSM)等几部分. 二甲基硫(DMS)生源硫化物二甲基硫(DMS)，是海洋主要的挥发性硫化物，也是大气硫化物的重要来源，其在大气中的氧化产物关系着酸雨形成、全球气候变化等问题。 两项新研究为我们对地球硫循环的了解填补了空白，显示了海洋生物如何将硫保留在浮游生物食物网中，而不将其送入大气层。大气中的硫主要来源于海洋表面的化合物二甲基硫(简称DMS)。一旦进入大气，DMS成为气候变化的一个重要角色，因为它对云和气溶胶的形成有很大的贡献。海洋浮游生物生产大量的能变成DMS的前导化合物，但是人们对影响多少DMS被释放到空气中的过程一直不清楚。Erinn Howard和同事采样来自海水的基因信息样品，在其中寻找涉及脱甲基化的基因。这是与DMS生产竞争的过程的第一步，该过程将前导化合物转变为留在海洋中的化合物。文章作者发现了一个新的硫循环基因，他们报告说，在开阔的海洋中一组名为SAR11类的浮游生物在这个过程中起最重要的作用，而在沿海水域，另一种生物——玫瑰杆菌起重要作用。在另一项研究中，Maria Vila-Costa和同事表示，蓝细菌和名为硅藻的浮游生物也将硫从被释放到大气的过程中改道。一篇相关的研究评述讨论了这些发现。 日均销量（DMS，DAILY MEAN SALES）依字义而言，就是平均每日的销售数量，华联超市的日均销量定义有三： 新品进货前三十天：依数学平均数，例如：前十天卖30个，则DMS=3.0。 三十天之后：DMS=前一天的DMSX0.9+当日销量X0.1。 始终未卖出的商品：DMS=0.05（注：理论值为0，但DMS值在许多报表的运算中常为分母值，若为0则无法运算）。 度分秒（DMS）用来表示地面点位的位置的经度/纬度通常以十进制度或度分秒(DMS)的形式表示。 数据库管理的空间 (DMS)数据库管理的空间（Database-Managed Space,DMS） DB2中引入的概念，在DB2中管理类型的表空间之一，表示表空间由DB2数据库管理程序控制存储空间。表空间容器可使用文件系统或裸设备。 东风日产经销商管理系统 (DMS)深圳联友科技为东风日产经销商开发的用于汽车销售和售后服务管理的专用系统 该系统用于记录客户维修信息，车间技师工作信息，备件信息等，并定时向东风日产相应服务器上传数据和下载文件。主要有服务管理，备件管理，基础数据和系统管理四个模块，09年进行了一次比较大的改版，将所有模块整合到一起，使用同一窗口，对不同登陆用户分配不同权限来区分各个岗位职能，同时新版DMS还增加了服务透明化接口，配合相应设备，来店客户可实时确认自己的车辆当前在做什么项目，具体到哪个班组，哪个技师在操作等。 目前最新版本号为1.6.006 分销商管理系统（DMS） Distribution management system。用于处理分销商的日常数据，进行分销商和供应商之间数据传输。 杭航汽车营销信息总成（DMS系统增强版）杭州杭航科技有限公司是一家多年从事汽车行业软件领域，有着丰富汽车行业信息系统开发和实施经验的技术与服务提供商。杭航科技的信息系统，为企业更高效的运行，创造更多的利润，做出了强有力的支持。 杭航科技力求成为支持整个汽车生态系统高效运转的汽车信息总成。通过为汽车生态系统中的购车客户、整车生产企业及汽车经销和服务商提供专业、卓越、持续不断的信息资讯及信息系统提供全套解决方案，帮助杰出的车企和服务商更成功！ 杭航汽车营销信息总成是杭航汽车信息总成的重要组成部分。该总成专注于服务汽车营销领域，是从整车企业营销战略出发，以整车企业与购车客户需求为导向的营销信息平台。适用于“总部-经销商-服务站”的跨区域分销管理模式，以客户管理为核心，围绕整车销售、售后业务、配件业务三大业务领域，集市场运营、业务处理与跟踪、综合分析与控制为一体，涵盖了由销售公司总部、经销商、服务站及其业务网点组成的营销网络的全部应用。 旅游目的地营销系统(DMS)旅游目的地营销系统（Destination Marketing System，简称DMS）是由政府主导、企业参与建设的一种旅游信息化应用系统，为整合目的地的所有资源和满足旅游者个性化需求提供了一个完整的解决方案。 作为目的地旅游业开展营销活动的平台，在现有的相关研究中，旅游目的地营销系统概念的内涵被缩小了。DMS（Destination Marketing System）——旅游目的地营销系统通常被理解为旅游目的地信息系统，而且是以信息技术为基础的现实的计算机系统，我国旅游业信息化的产物之一“金旅工程” 就是对目的地营销系统该种理解的典型代表。 DMS是网络游戏“EVE星战前夜”中的盖伦特族重型突击舰“戴默斯”级（DMS) 离散无记忆信源（编码）（DMS）Discrete Memoryless Source 数据挖掘系统（Data Mining System）DMS，数据挖掘系统，也叫九派壹线服装软件，是北京九派壹线软件有限公司自主研发的专门供服装服饰企业使用的运营分析兼预警管理软件。(这垃圾公司已经破产，因为利用百度百科做欺骗性宣传，妄图扩大公司影响力！)该软件将运营数据分析、仓储物流管理、货品流转管理、陈列方案管理、人员管理、VIP会员管理、进销存管理、订货管理、生产进度管理等各环节进行有机结合。DMS的与众不同之处是，它具备各种各样的数据分析功能：业绩分析、贡献度分析、Z型图、同环比、销售速度、销售趋势等等专门为服装服饰企业设计的销售报表。它自动为您生成日报、月报、周报，几秒内瞬间就能够汇总出整年销售结果。本软件灵活多变:历史库存、当前库存、出库、入库、销售、退货……想要什么数据，随您选择。您可根据需要设定他们之间的计算公式，定义您自己的报表。 DMS分为网络下载版和企业安装版。网络下载版又根据功能模块分为云基础版、云标准版、云专业版、云旗舰版，可在北京九派壹线软件有限公司官方网站下载试用。91DMS服装软件企业安装版具备多套解决方案，并可实现企业个性化管理的量身定制。 数据挖掘（英语：Data mining），又译为数据采矿、数据挖掘。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 定义数据挖掘有以下这些不同的定义：“从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息”“一门从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学。”[2]尽管通常数据挖掘应用于数据分析，但是像人工智能一样，它也是一个具有丰富含义的词汇，可用于不同的领域。 方法数据挖掘的方法（Strategy）包括监督式学习、非监督式学习、关系分组（Affinity Grouping，作关系性的分析）与购物篮分析（Market Basket Analysis）、同值分组（Clustering）与描述（Description）。监督式学习包括：分类（Classification）、推估（Estimation）、预测（Prediction）。 例子数据挖掘在零售行业中的应用：零售公司跟踪客户的购买情况，发现某个客户购买了大量的真丝衬衣，这时数据挖掘系统就在此客户和真丝衬衣之间创建关系。销售部们就会看到此信息，直接发送真丝衬衣的当前行情，以及所有关于真丝衬衫的资料发给该客户。这样零售商店通过数据挖掘系统就发现了以前未知的关于客户的新信息，并且扩大经营范围。 历史数据挖掘是因为海量有用数据快速增长的产物。使用计算机进行历史数据分析，1960年代数字方式采集数据已经实现。1980年代，关系数据库随着能够适应动态按需分析数据的结构化查询语言（Structured Query Language, SQL）发展起来。数据仓库开始用来存储大量的数据。因为面临处理数据库中大量数据的挑战，于是数据挖掘应运而生，对于这些问题，它的主要方法是数据统计分析和人工智能搜索技术。 数据挖掘的过程数据预处理一般包括包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约四个处理过程 |
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