网络信息计量的数据挖掘技术研究

网络信息计量的数据挖掘技术研究是运用数据挖掘技术方法发现网络信息计量中的数据特征模式,利用现代可视化软件工具,开发网络信息计量中的数据特征模式的可视化系统,满足网络信息分析人员使用更复杂、更为强大的数据挖掘技术分析、处理数据的要求,为网络信息计量学理论研究及其方法和技术的丰富与发展开拓新的方向,为网络信息计量学规律应用于数据挖掘领域提供平台.     

数据挖掘技术及其在企业CRM中的应用

数据挖掘技术在CRM中有着广泛的应用前景和市场价值。本文对目前数据挖掘技术在CRM中的应用展开分析研究。将数据挖掘技术与CRM的实际特点有机结合,为企业进行客户分析提供新的数据处理方法和更多的潜在信息,以利于企业的经营与发展。     

数据挖掘技术研究

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询，报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘的方法。     

关联规则挖掘在学生成绩管理中的应用

数据挖掘给人们提供了一种新的认识数据、理解数据的智能手段,关联规则是数据挖掘的一种重要模式。本文在研究关联规则挖掘技术的基础上,将数据挖掘技术和关联规则算法运用到学生成绩管理中:以某班学生在校成绩为数据源,分析了课程间的影响关系,从而能够发现导致留级、退学的那些课程。     

基于数据挖掘的入侵检测模型设计与应用

入侵检测技术和其它防护技术的出现使网络信息安全保护从被动走向主动,进一步完善了网络安全防御体系。入侵检测系统以数据分析为核心,而计算机系统的复杂化和网络数据的海量化,给我们处理审计数据带来极大的困难,数据挖掘技术的出现为解决这个问题提供了有效的手段,并使检侧规则的自动提取成为可能。目前,将数据挖掘应用于入侵检测已成为一个研究热点。本文在分析现有网络入侵检测系统的基础上,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

数据挖掘方法在学生成绩评价中的应用

本文讨论了如何将数据挖掘技术与成绩管理相结合,从大量数据中提取出隐藏在数据之中的有用的信息。根据当前成绩管理的具体情况,选取决策树方法应用到学生成绩分析系统,用ID3算法对学生成绩进行分析,找出影响学生成绩的潜在因素,使学生能够较好地保持良好的学习状态,从而为教学部门提供决策支持信息,促使更好地开展教学工作,提高教学质量,为教学评估提供帮助。     

基于统计的加权关联规则算法研究与应用

信息技术的迅猛发展使得各个领域的数据量激增,数据挖掘给人们提供了一种新的认识数据、理解数据的智能手段。关联规则是数据挖掘的一种重要模式。本文在研究关联规则挖掘技术的基础上,采用基于统计的权值计算方法,进行了基于加权关联规则的学生成绩数据的分析和研究。     

网络环境下研究生课程成绩本体挖掘分析方法研究

在目前国内数字化高校的建设背景和对数据挖掘技术广泛研究的学术背景下,将数据挖掘技术应用于研究生成绩系统中,将可以很好地提高研究生教学质量,并使研究生课程安排更加合理。本文利用数据挖掘技术从大量的成绩数据中挖掘出有用的信息,分析这些数据间的相关性等性质,从而对研究生教育的改善和发展提供科学、有力的保证。     

职业学校教务决策支持系统的研究

职业学校应用的数据库管理软件,存储着大量的学生数据,对于数据的处理一般停留在简单的数据备份、查询、排序和统计阶段,隐藏在这些数据之后的更重要数据分析功能比较薄弱,没能为学校管理者提供决策,将数据挖掘技术应用于教务管理工作中,深层次的数据信息分析方法,利用数据挖掘技术对学生信息数据进行统计分析和数据挖掘,对管理者提供决策支持的研究,具有实际意义。     

基于Web的可视化数据挖掘工具综述

在互联网存储的信息中,对于含有有效信息的数据挖掘工作具有极高的价值,而数据可视化工具又为挖掘工作以及对于信息的分析提供了更直观方便的方法.文章介绍了数据挖掘、数据可视化、Web挖掘的基本概念、基本方法及流行技术;比较了常见的可视化数据挖掘工具,并且对数据挖掘技术的发展做出了适当的展望.