用EXCEL进行模糊聚类分析

聚类分析是统计方法中多元数据分析的三大方法之一 ,也是数据挖掘技术研究的方法之一 ,本文介绍了用电子表格软件 Excel实现模糊聚类分析的方法 .     

聚类分析在企业网络营销中的应用

本文针对企业网络营销中的大量数据为基础进行数据的分析，依据数据挖掘技术中典型的聚类分析方法进行数据的处理，并以一个网络营销公司为例，对其客户信息进行了聚类分析，得到了一些有价值的信息，对于企业的营销策略的决策给与一定的支持。     

数据挖掘中聚类分析技术的研究与应用

对数据挖掘中聚类分析方法的概念、功能及其算法做了深入研究，并将其应用于学生成绩数据管理，对某高职院校学生成绩进行了数据挖掘     

数据挖掘方法分析与评价

文章首先介绍了数据挖掘的概念及其产生的背景；数据挖掘的基本方法的原理、特点、优缺点以及应用范围；并且概述了几种常用的数据挖掘方法，即分类和聚类分析。其次，列举了几种复杂类型数据挖掘方法，如空间数据库、多媒体数据库等，以及一些与社会生活息息相关密切相关的数据挖掘。最后，介绍了数据挖掘的发展趋势。     

数据挖掘在商务中的应用

随着数据挖掘技术的不断改进和数据挖掘工具的不断完善,数据挖掘必将在各行各业中得到广泛的应用．该文首先介绍数据挖掘的常用模式和常用的解决方案,并着重介绍关联规则、多层和多维规则以及聚类分析在商务中的应用．     

谱系聚类在综合国力分析中的应用

分析数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法,比较这些算法的性能,对数据挖掘中的谱系聚类进行举例说明.实践证明谱系聚类是一种有效的可用于数据预处理的离散化方法,可以快速和合理的解决粗糙集数据挖掘中数据预处理的问题.     

公路隧道交通流的数据挖掘

在阐述数据挖掘技术和方法的基础上，研究了基于统计理论的聚类方法。利用微软SQL Server 2000提供的聚类数据挖掘方法对某个公路隧道交通流的数据进行了聚类分析，并对数据结果进行了详细的解析，得到该隧道交通流的一些特性信息，如：何时该隧道交通流最大等。根据这些信息，可以针对不同的交通量特点安排隧道监控设备的控制方案及系统的维护方案，以保障公路隧道交通的畅通和安全。     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。     

聚类分析技术在教学管理中的应用

运用数据挖掘工具CIementine 11.0三种聚类分析技术以CRISP-DM方法论作为指导,对山西某职业技术学院的学生成绩进行数据挖掘,希望为学校在教学管理中的培养方向、教学目标的制定提供一定的决策支持.     

数据挖掘结果的可视化问题

分析数据挖掘与信息可视化之间的关系，介绍如何对关联分析和分类、聚类分析的结果进行可视化研究，探讨实现数据挖掘结果可视化的技术手段。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

一种基于关联规则挖掘的改进算法

随着计算机技术和通信技术的不断发展，用户存储了越来越多、具有很高使用价值的信息，不断涌现的大量信息在给人们带来方便的同时也带来了问题，怎样提取有用信息使得数据挖掘技术应运而生．关联分析是数据挖掘的本质，关联规则挖掘是进行关联分析最常用的方法．在关联规则的Apriori算法的基础上，指出了该算法的不足之处，提出了一种新的改进算法，从而增强了算法的适应性．     

基于Web的数据挖掘方法的研究及实现

Web上有海量的数据信息,数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容,充分利用有用数据,废弃无用数据,解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析,讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法,提出了一种结合HTML、XML、JAVA的新型数据挖掘技术。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

对于企业而言,数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、邻近、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。当实际开发一个数据挖掘系统时,究竟应该选择哪种数据挖掘技术,往往是一件很困难的事情。本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

Web使用记录挖掘前的事务识别方法

Web使用记录挖掘是采用数据挖掘技术对Web服务器上日志文件中的数据进行挖掘,以发现用户访问Web的方式及页面间存在的某种关联,从而可以为网站设计、提供网络个性化服务及其他电子商务活动提供决策依据.事务识别是Web使用记录挖掘前的一种数据预处理技术,本文介绍事务识别的基本方法,并给出一个最大前向引用序列事务识别新方法.     

数据流挖掘算法在网络安全中的应用研究

入侵检测技术是网络安全中的核心技术,把数据流中频繁项集的挖掘应用于入侵检测系统中正常和异常数据分析已是当前网络安全中的一个重要发展方向.流入网络流中的数据高速并且无限到达,所以利用传统多遍扫描数据库的挖掘技术来构建入侵检测模型已受到局限.针对频繁模式多维的特点,提出了一种新型数据结构SW.Tree,并给出了一种高效的挖掘网络访问数据流的挖掘算法,把这种算法应用于网络入侵检测模型中频繁模式的挖掘,取得了较好的成效.     

基于证券行业半结构化数据的抽取技术

半结构化数据是网络中一种重要的数据形式,其数据抽取和知识发现研究是半结构化数据各项研究的核心.针对互联网上的证券交易系统半结构化的个股资料,根据OEM模型,利用SAS软件建立了半结构化到结构化数据的转换.本文关于信息的抽取技术,提供了一种新的方法,无论为投资者还是为数据挖掘都提供了证券分析的基础,从而能更好地提高抗风险的能力.     

一种多层次分布式网络数据挖掘方法的改进研究

针对传统数据挖掘方法时间开销大的问题,提出一种新的多层次分布式网络数据挖掘改进方法,给出多层次分布式网络结构。介绍了常用的随机扰动数据挖掘方法,通过概率歪曲技术完成对多层次分布式网络中原始数据集的扰乱处理,对项集的实际支持度进行重构,经概率转换获取数据挖掘结果。随机扰动方法具有时间效率低的弊端,在时间复杂度要求较低的情况下,通过XMASK方法对随机扰动方法进行改进;在时间复杂度要求较高的情况下,给出相应的改进过程。对提出的多层次分布式网络数据挖掘方法进行实验测试,结果表明,该方法准确性高、挖掘时间短、效果优。     

一种新型知识约简法在数据挖掘中的应用

数据挖掘是一门新兴技术。在数据提取中如何去除冗余数据是数据挖掘研究的重点之一。在研究粗糙集理论的基础上，将属性约简法应用到数据挖掘的知识约简中，可有效地删除冗余数据，并能取得较好的约简结果。