数据挖掘技术及其在通信行业中的应用

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取,转换,分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之,数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法,可以描述为：按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。本文介绍了数据挖掘技术的产生背景,并结合通信行业客户流失的预测与控制简要介绍了数据挖掘的实施过程。     

数据挖掘在高校教务管理信息系统中的应用

近年来,随着高校办学规模的扩大及管理信息化水平的提高,教务管理系统得到了广泛的应用。但是目前高校教务管理系统多停留在在线数据处理的基础上,尚未较深入地实现深层数据分析,并起到对教学管理决策的支持作用。本文对当前高校教务管理系统的现状及不足进行了分析,提出了将数据挖掘技术引入高校教务管理系统的建议,并论述了如何利用数据挖掘技术进行高校教务数据分析。     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

车辆无线传感器网络与智能交通

智能交通系统（Intelligent Transportation System,简称ITS）是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合交通运输管理系统,是未来交通系统的发展方向。打个比方,ITS就好比交警,能够合理地指挥和舒畅交通,当然,ITS的可靠性和实时性是成千上万的交警也比不上的,它的统筹安排能力更是异常强大。     

XML在信息融合技术中的应用

安全管理系统中，利用数据融合的方法来处理问题愈来愈重要，经常使用数据挖掘算法，对数据信息做作进一步的分析、分类、汇总。选出最佳的结果提供给网络管理员，使网络管理员对系统进行统一的管理，做出最佳的决策．控制安全防护设备的动作，提高系统的防护能力。     

基于数据仓库的医疗保险决策支持系统设计与实现

针对传统数据库管理系统存在的数据分散、不统一、可分析能力低等缺点,提出了基于数据仓库的医疗保险决策支持系统的体系结构,探讨了数据仓库的逻辑模型,介绍了相关的数据挖掘技术的应用,实现了由原始数据到统一数据的转换和挖掘,进而实现了辅助决策的功能。     

基于数据挖掘的决策支持系统在证券行业的应用研究

随着中国证券市场竞争的白热化,建立基于数据挖掘的证券公司决策支持系统,对数据进行重新组织和挖掘分析,可以使决策者及时掌握辅助决策的信息,并根据对信息的分析结果,做出科学合理的决策,以提高公司的管理水平、竞争优势和风险防范能力。文章论述了由数据挖掘技术、联机分析处理和决策支持技术的结合。基于数据挖掘的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据数据挖掘的证券公司决策支持系统的应用研究。     

数据挖掘方法与应用

数据挖掘是近十来年出现的新技术,它已用于企业决策支持,市场策略制定等,并将成为决策支持系统的一个重要组成部分。本文从KDD处理过程、数据挖掘技术和应用等方面对数据挖掘进行了较详细的讨论。     

决策支持系统在高校毕业生就业管理系统中的研究与应用

为了解决普通高校毕业生信息的管理问题,设计了高校毕业生管理系统.系统可以将大量重复繁杂的工作利用计算机处理,能够较好地保证数据一致性、准确性和及时性.引入数据挖掘理论,对高校就业管理系统中的数据进行分析,发现决策属性对就业类别的影响,从而在以下方面为领导提供决策支持:提高就业率、提高就业层次、改进现行培养机制.     

数据挖掘在智能交通系统中的应用

目的将数据挖掘技术应用于智能交通系统中，利用挖掘得到的模式对交通管理决策提供有效支持。方法针对交通数据库系统中数据的特点，提出了基于概化的数据预处理方法，并在此基础上，采用基于树模型的关联规则挖掘算法进行关联规则挖掘。结果获得了良好的挖掘模式。实际应用说明了挖掘结果的有效性及可行性。结论数据挖掘技术在智能交通系统中的成功应用，为交通管理决策提供了有效支持，且提出的方法易于实现，便于推广。     

基于数据挖掘的煤炭企业ERP理论及应用研究

阐述了探索适合煤炭企业的ERP管理模式与管理方法及应用ERP系统的技术途径.采用基于J2EE及OOP方法搭建基于数据挖掘的煤炭企业ERP系统的数据仓库体系结构,研究煤炭企业ERP决策支持系统建模技术、实现技术、系统实施等;通过对煤炭企业各种数据深入分析,探索数据仓库和数据挖掘技术在ERP系统中的应用模式,从而提高煤炭企业ERP系统的决策功能,真正做到用数据挖掘等信息技术改造传统的煤炭企业,优化企业资源,提高决策分析水平,增强综合竞争能力,为企业带来显著的经济效益和社会效益.     

基于数据仓库的石化工程预算决策系统

研究了数据仓库和数据挖掘技术在石油化工行业的应用,探讨了石化建筑工程的DW预算分析系统的构架及其实现技术,提出了数据仓库的一种数学描述方法,结合先进的信息管理技术与工程管理的实际经验,利用数据挖掘算法建立了分析和优化系统的模型,提出了预算决策系统的智能解决方案。     

数据挖掘技术在话务网数据分析中的研究与应用

利用数据挖掘技术设计了移动通信话务网管数据挖掘系统，将概念、分类、关联、时间序列分析等算法应用于话务网管散据分析中，重点介绍分类分析算法在话务网管数据分析系统中的应用．     

电力智能服务系统的设计与实现

电力智能服务系统(PISS)是一个集成了管理信息系统(MIS)技术、地理信息系统(GIS)技术以及人工智能技术的电力综合业务处理与智能决策系统.借助嵌入式GIS组件,实现了基于配电网拓扑结构的业务管理.通过对空间数据和业务数据的智能分析,借助知识库和模型库,应用启发式搜索等智能算法实现了业扩报装工程中布线设计方案的决策支持.采用决策树技术实现了业务领域知识的自主学习.实际应用表明,系统能够为供电企业提供较为完整的综合业务解决方案,决策处理过程和结果是合理有效的.     

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。     

基于数据仓库的决策支持系统的体系结构

传统决策支持系统由于其功能的不足,不能满足现代企业的决策需求,而数据仓库技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据仓库技术在决策支持系统中的应用现状,提出了一种基于数据仓库的决策支持系统的体系结构,详细讨论了该体系结构中的数据仓库系统的结构,并简要介绍了相关的联机分析处理与数据挖掘技术.     

地理信息系统中SDM和CBR的应用研究

地理信息系统最初是作为一种信息处理和空间技术出现的.随着社会的进步和经济的发展,空间决策制定的需求日益增长.G IS中含有大量的空间和属性数据,有着比一般关系数据库和事务数据库更加丰富和复杂的语义信息,隐藏着丰富的知识.本文提出了一个智能地理信息系统集成框架,将空间数据挖掘(SDM)和范例推理(CBR)技术应用于其中,加强空间数据、模型分析和表示能力,为决策者提供决策依据,使得决策行为科学化、可视化和直观化.     

数据仓库技术在企业设备管理系统中的应用

综合应用数据仓库技术和数据挖掘技术开发企业设备管理系统,提出了设备管理系统数据仓库的体系结构,比较了基于传统数据库和基于数据仓库决策分析的性能,详细地介绍了设备运行维护的信息系统。     

采矿企业计量系统大车流控制研究

电子计量衡被广泛用于采矿企业的物资流通过程的计量中,针对大车流计量中的拥堵、计量数据差错等问题,提出了合理解决方案。该系统利用实时数据串口通信、计量读数稳定判定,计量仪复位判定等技术,体现该系统的实用性、可靠性和先进性。     

保险业CRM中数据挖掘技术的应用研究

客户关系管理（CRM）是保险业中数据挖掘的重要应用领域.首先对数据挖掘技术在保险业CRM中应用的状况进行分析.之后以辽宁省某保险公司的销售数据为例,运用关联规则对CRM中的客户行为模式进行挖掘.实践证明数据挖掘在保险业CRM中的应用,可以帮助保险企业提高管理和决策水平.