基于Hadoop框架和ARIMA算法的气象预测系统研究

对气象数据挖掘和ARIMA预测算法进行分析,构建了基于Hadoop的气象数据挖掘平台,并在该平台上设计实现了基于ARIMA算法的气象预测系统.实验结果表明,该气象预测系统具有易扩展性、易维护性和对海量气象数据的高效管理特性,实现了气象预测功能.     

成果介绍

“多功能数据挖掘器 (MFDM)”通过成果鉴定　　华南理工大学计算机学院彭宏教授主持的广东省科技厅 2 0 0 2年立项的重大专项项目“数据仓库开发工具与智能信息分析平台的实现研究”于 2 0 0 4年 10月 2 9日通过了由广东省科技厅组织并委托广东省教育厅主持的“多功能数据挖掘器 (MFDM)”科技成果鉴定 .多功能数据挖掘器是一种结合了WebService ,XML和跨语言调用等特性的通用数据挖掘器 .该系统能实现数据挖掘算法整合、管理和用户程序生成 ,是一种具有支持跨语言算法编写、良好层次体系结构和方便生成用户应用系统等功能的开发平台 .…     

数据挖掘开源平台性能分析

当前,数据挖掘已经成为各行各业不可或缺的技能,能够选择一款合适的数据挖掘平台尤为重要.本文通过对数据挖掘开源平台的使用难易程度、各挖掘平台提供的算法及其可视化等性能进行综合分析,并结合部分现有文献资料,为数据挖掘的初涉者选取开发平台提供参考依据.     

一种数据挖掘的方法研究

总结了数据挖掘中聚类算法的研究现状,分析比较了它们的差异及局限性.提出了一种新的数据挖掘的方法--基于数据仓库的数据挖掘方法.通过实例得出该方法为数据挖掘提供了有效的平台.     

基于Agent的假日旅游数据挖掘平台的研究

建立了一种基于Agent的假日旅游数据挖掘平台,给出了对假日旅游信息进行数据挖掘的相关方法,并讨论了平台模型的体系结构和工作流程.     

"数字城市"建设中的多元空间数据挖掘

数据挖掘是通过对大量数据进行分析,采用多种分析方法发现其中未知和有用规律的过程,在“数字城市”建设中对海量的多元空间数据的挖掘是极其重要的和极具价值的,具有广阔的应用前景,对“数字城市”建设中的多元空间数据挖掘的步骤、挖掘方法进行了分析,对多元空间数据挖掘在城市规划管理平台、城市可持续发展信息平台、城市经济信息平台等方面的应用进行了讨论。     

基于云计算的数据挖掘应用探析

云计算做为一种新兴的网络技术已经在各个领域得到广泛应用,云计算的一个重要作用就是对海量信息数据进行存储与管理,因此云计算为数据挖掘提供了一个良好的平台。本文先对云计算进行简单介绍,然后对基于云计算的数据挖掘应用进行详细阐述与分析,最后介绍基于云计算的数据挖掘应用平台的构建。     

浅析数据挖掘在电子商务客户关系管理中的运用

伴随电子商务的不断发展,产生于电子商务平台的客户信息量不断增大,如何深入挖掘并有效应用这些客户信息,做好客户关系管理,以为电子商务企业的重要决策提供数据支持,是当下电子商务进一步发展的关键。本文简单阐述了数据挖掘与电子商务客户关系管理的基本概念,分析了电子商务客户关系管理当中的数据挖掘模式,并就电子商务客户关系管理中数据挖掘的实际运用进行了探讨。     

基于Hadoop平台的数据挖掘算法应用研究

Hadoop平台是一个开源的计算机集群系统,它能快速处理海量的数据,且具备低成本、高效率、高扩展、高可靠、高容错的优势.基于Hadoop平台探索了数据挖掘算法的应用,详细阐述了Hadoop平台的基本组成原理以及运行机制,探索了相关的数据挖掘算法.基于MapReduce的K-Modes聚类数据挖掘算法具备较好的自适应性,利用簇众数来取代中心节点,提高了算法效率;基于Hadoop平台的分类算法采用朴素贝叶斯算法来实现数据挖掘过程,实验结果表明它完全适应在大数据环境下的数据处理,节约了时间,提高了算法运行效率.     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究

人们希望有新的技术和工具对大量数据进行强有力的分析,从中提取出有价值的信息,为决策者提供必要的支持。基于此,本文对数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究。首先论述了电子商务管理中数据挖掘技术的重要作用,从构件系统平台、后台数据库搭建、编程语言三方面论述了电子商务系统的实现。讨论了建立系统的数据挖掘应用模型的方法。分别介绍了遗传、决策树、粗糙集、神经网络四种数据挖掘算法。     

基于SOA架构的空间数据挖掘平台的分析与设计

对空间数据挖掘、GIS、Web Service等技术进行了研究.基于SOA架构、面向Web Service,对空间数据挖掘平台进行了系统分析与设计,以Web Service的方式为用户提供空间数据挖掘服务,从而大大降低了空间数据挖掘的使用难度,以一种耦合度极低的方式实现空间数据挖掘与第三方软件有效集成.     

基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究

分析了大数据环境下的O2O电商用户数据特征,提出O2O电商用户数据挖掘框架,并探讨数据挖掘流程和主要的数据挖掘方法,分别从O2O电商平台、O2O用户和O2O商家三者角度探讨了O2O电商用户数据挖掘的应用问题.研究认为:O2O用户数据挖掘框架包括数据来源层、数据收集层、数据组织层、数据分析层与数据应用层等层级;数据挖掘流程主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘及数据应用4个过程;O2O电商用户数据的挖掘应用包括精准营销、平台网站优化、欺诈分析与防范、个性化推荐、增值服务开发与产品创新等方面.     

分层实时计算的大数据挖掘技术研究

计算机和网络平台具有通用性,可针对计算机网络建立分层计算平台,将计算平台分层转换成多个信任层,由此降低计算模型实施难度,提高分层计算的扩展性和灵活性。文章研究实时计算引擎组件Presto和Storm,探索分层实时计算的大数据挖掘技术,并通过在企业财务管理、政府档案管理中的运用,给出发展多媒体技术、优化数据挖掘算法、配合其他系统使用数据挖掘技术,为大数据挖掘技术的发展指明方向。     

数据挖掘技术在航空公司CRM中的应用分析

数据挖掘技术是一门新兴的信息处理技术,而客户关系管理可以为航空公司提供全新的经营理念,两者的结合可以有效地提高航空公司的核心竞争力.阐述了客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程,讨论了数据挖掘在航空公司CRM中的具体应用,并给出了一些建议.     

数据挖掘技术在航空公司CRM中的应用分析

数据挖掘技术是一门新兴的信息处理技术,而客户关系管理可以为航空公司提供全新的经营理念,两者的结合可以有效地提高航空公司的核心竞争力.阐述了客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程,讨论了数据挖掘在航空公司CRM中的具体应用,并给出了一些建议.     

一个地震数据挖掘网格及其作业调度

基于网格建立地震数据挖掘平台,充分利用网格中现有的资源和研究成果,可以减少系统开发、升级及维护的费用,提高系统可伸缩性;同时还能有效地提高对大量数据信息的处理能力,从而提高数据挖掘的速度.该文介绍了一个基于网格构建的地震数据挖掘平台,着重论述了其中的作业调度策略,并针对作业调度中面临的各种问题,设计并实现了一个能适应资源动态变化的JRA作业调度算法.     

基于数据挖掘的考试成绩科学化管理

将数据挖掘技术引入到体育考试成绩科学化管理中来,提出了基于数据挖掘的体育考试成绩科学化管理框架,以关联规则为例,详细讨论了利用数据挖掘进行体育考试成绩科学化管理的具体过程,并对结果进行了简要分析.     

数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户的信息量越来越大,运用数据挖掘技术研究客户关系管理,可实现从大量不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息,为企业提供重要决策支持.通过分析和总结国内外学者研究成果,找出了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用研究方面的不足,论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的必要性,研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法及实施步骤.     

基于互联网+数据挖掘的农业数据平台设计

随着农业数据规模日益增加,相应的、有针对性的数据挖掘平台设计成为迫切需要.该文设计了基于互联网+数据挖掘的农业数据平台,包括交互层、功能层、数据层3个层次.功能层是平台的核心,负责数据预处理、数据挖掘、挖掘结果展示等任务.针对Apriori算法进行了改进,通过频度集合、支持度集合、地址集合的联合使用,避免了重复扫描和频度冗余,进一步提升了挖掘算法的效率.以水稻生长中的二化螟虫害问题为研究对象,展开平台性能的验证性实验.实验结果表明:4种因素对二化螟爆发影响的强弱顺序为5月份降水最大,其次是5月份的温度,再次是2月份的温度,最后是2月份的降水.     

客户关系管理中数据挖掘技术的应用研究

以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息.数据挖掘技术应用于这一领域可以帮助企业更好地分析和处理客户数据,挖掘客户对企业的最大价值,建立与客户之间的关系,提升企业竞争力.阐述客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程.给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用.最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题.