利用数据挖掘为高校资产管理提供决策支持

高校资产信息管理系统中积累了大量的历史信息和现状数据,利用数据挖掘与分析,能更好地为资产管理提供科学的决策依据。在分析数据挖掘的功能、方法的基础上,针对资产管理决策支持的不同应用领域,选取合适的数据挖掘方法进行应用分析。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在电子商务这种经济模式下,客户关系管理（CRM）日益受到企业的重视,客户分类是分析型客户关系管理的重要功能之一,利用数据挖掘技术可以从大量的、不确定的客户信息中挖掘出有价值的信息,为企业决策提供依据。通过探讨客户关系管理理论和数据挖掘技术．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。     

数据挖掘在体育领域中的应用研究综述

随着计算机技术的发展,数据挖掘作为快速有效地从海量数据中提取信息的工具得到了日趋广泛的应用.本文立足于数据挖掘的新兴应用领域--体育领域,综述了数据挖掘在体育产业、体质数据及竞技体育中的应用,为数据挖掘在体育中的进一步应用研究提供了参考.     

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.     

基于数据挖掘技术的高校图书馆参考咨询服务

本文在描述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘应用于高校图书馆信息咨询服务的必要性及数据挖掘在高校图书馆信息服务中的应用,包括建立资源的统一检索,提供个性化信息服务,开展重点学科专题信息服务,为图书馆信息资源的采集提供决策等。     

社会保险系统信息挖掘研究

本文概述了社会保险系统信息挖掘的意义、方法以及数据挖掘对社会保险信息的作用,并介绍了如何挖掘社会保险数据的方法,并分析社会保险数据挖掘的结果。在金保工程建设过程中,可利用社会保险系统信息数据挖掘,为民生服务,为政府决策提供客观依据。     

浅析数据挖掘技术

数据挖掘技术为应对信息爆炸,海量信息的处理提供了科学和有效的手段.本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域.     

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.     

图书馆信息管理中数据挖掘技术的应用

随着图书馆建设的不断加大、读者对信息要求的不断提高,为读者提供个性化信息服务的任务摆到图书馆面前。这就需要一个强有力的数据采集和处理工具来为分析读者需求提供技术支持。数据挖掘就是这样一种技术。本文介绍了数据挖掘的基本概念和方法,分析了数据挖掘技术在图书馆信息管理系统中的应用性,即强化用户分析能力、优化信息资源分析和丰富信息检索功能。     

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。     

数据挖掘及其在高校教学系统中的应用

简要介绍了数据挖掘技术，详细分析了关联规则挖掘算法。给出了一个完整的数据挖掘系统一教学系统的设计与实现过程。它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤。文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程，并增加了兴趣度阈值来提高挖掘的精度，为高校管理决策提供了科学依据。     

数据挖掘技术在气田压裂效果评价中的应用

通过对数据挖掘体系结构的研究,结合气田压裂施工的特点,建立了一种适合于气井压裂效果评价的技术体系。该体系数据仓库采用SQL Server2005实现,数据挖掘算法采用决策树和神经网络模型,可以实现气井压裂的选井选层和施工参数的优化。应用结果表明,该数据挖掘体系集成度高,预测精度高,可为压裂决策提供参考。     

基于数据仓库与数据挖掘的会计信息系统的构建

指出事件驱动体系结构能够采集企业业务事件的全息数据,把数据集成在数据仓库里,有助于数据挖掘满足高层战略决策的要求.建立了基于数据仓库与数据挖掘的会计信息系统的实现模型,提出了基于事件驱动体系结构的财务会计子系统的开发思路以及管理会计子系统中数据挖掘的实现过程.     

开采方案模糊优选的群决策

有限开采方案优选决策后果影响深远，需组成决策群进行决策．本文应用层次分析法、模糊数学、灰色系统理论等知识构建了矿业有限开采方案多评价指标层次结构及个体评判决策模型；并应用基于集值统计意义下的权威加权模型集结各决策者的个体评判决策，实现开采方案模糊优选的群决策     

数据挖掘技术在油田生产决策支持中的研究及应用

油田生产过程积累了大量的历史数据,从大量沉淀的数据环境中挖掘有用的决策信息,探索出油田生产中的规律性,能够更有效地指导生产,为石油企业提供生产决策支持。文中提出了基于油田生产数据采用数据抽取、转换和加载技术的数据仓库的构建策略以及基于多维数据集的数据挖掘的实施方案,并对包括数据仓库体系结构的设计、数据仓库的构建、多维数据集数据存储模式的优选策略、在线分析处理以及基于分层聚类分析的方法实现数据挖掘等在内的各主要环节进行了系统详细的阐述。最后结合油田生产数据,综合运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术构建了一套油田企业生产决策支持系统,并提取和挖掘出了对于油田生产决策支持有用的信息。     

基于聚类的空间数据挖掘系统的设计与实现

空间数据挖掘系统是指从空间数据库中提取隐含数据特征的决策支持系统．本文将采关分析、空间数据挖掘和地理信息系统三者紧密联系起来，并结合土地利用数据库，以聚类的方法对空间数据挖掘系统的设计和实现进行了详细地阐述．     

基于数据挖掘技术的财务管理信息系统模型

利用现代数据仓库(Data W arehouse)与数据挖掘(Data M in ing)技术,采用了业务事件驱动的体系结构,探讨了一种基于数据挖掘技术的财务管理信息系统模型,该模型既能使数据仓库、数据挖掘技术在决策支持方面的能力得以发挥,又能使企业财务信息与非财务信息得以充分有效的利用.     

Web挖掘及其在电子商务中的应用

作为一种崭新的信息处理技术,Web挖掘受到了人们极大的关注。电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于电子商务,来有效地处理信息,成为企业共同关注的问题。Web挖掘是应用数据挖掘的方法通过对Web页面内容、页面之间的结构、用户访问的信息等各种数据进行分析和挖掘发现潜在的、有用的知识的过程,帮助决策者更加准确地获得商品的销售信息和客户信息,使客户在短时间内完成商品的浏览、搜索以及订购。本文着重阐述了Web挖掘技术及其在电子商务领域中的应用。     

基于数据仓库和数据挖掘的高校决策支持系统的探索

在论述的数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的基本概念及其关键技术和系统设计方法的基础上，提出了基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统的解决方案．在新方案中将数据库、模型库、方法库有机结合在一起，使系统的高度集成，DSS真正实现从模型驱动到数据驱动的转变．根据当前高校的实际需求，将其在高校管理应用中进行探索，然后重点分析了系统设计在人事管理中典型应用，通过该系统为高校决策提供了科学的依据，指导发展。     

R软件的数据挖掘应用

开源R软件集成了各种的数据分析和可视化方法,具备强大的数据分析功能和良好的可扩展性,适用于数据挖掘;结合城市主要经济指标的数据挖掘案例,给出了R软件在挖掘过程中各主要阶段的应用方法;数据准备阶段包括数据抽取、数据选择与统计分析应用;挖掘建模阶段给出了聚类和分类的典型挖掘应用;模型评估阶段给出了决策树的评估方法;从简洁的R语言脚本设计和良好的分析效果,展示了R软件的基本特点和在数据挖掘应用中的优势。