基于数据挖掘技术的经营分析支持系统

本文提出一个基于数据挖掘技术的经营分析支持系统框架,阐述了系统采用的关键技术,如数据挖掘技术、数据仓库技术、数据抽取技术、联机分析技术等。本文采用的数据挖掘过程严格遵照业界流行的CRISP-DM过程模型,结合金融企业特点对数据挖掘技术进行了详细描述,并阐述了数据挖掘技术在金融企业领域内的应用情况。     

数据挖掘在电信网管中的应用研究

根据数据挖掘技术提供的对大量数据进行分析的功能,讨论了如何采用关联规则挖掘技术处理电信网管系统中的大量告警数据和性能数据的问题,重点给出了一种基于挖掘技术的综合数据分析系统,对告警和性能数据挖掘和分析,报表图形展示等技术进行了介绍。     

商务智能中基于时间序列的模型数据挖掘技术应用研究

商务智能中应用时间序列的模型数据挖掘技术成为客户智能体系的重要组成部分。在满足市场需求的同时,促进时间序列的模型数据挖掘技术的不断发展。通过对数据挖掘技术的特点及类型、商务智能、数据挖掘两者之间的关系为研究点,对时间序列的模型进行的建模及数据序列模型数据挖掘技术的实践应用进行系统的分析。     

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。     

视频数据挖掘技术综述

视频数据挖掘技术旨在挖掘出视频数据中隐藏的、有价值的信息,来实现对视频的充分利用。通过对国内外视频数据挖掘的研究与分析,对视频数据挖掘技术进行了概述,详细阐述了基于特征和基于内容的视频挖掘技术,最后总结了视频数据挖掘系统所面临的挑战以及对全景视频挖掘的展望。     

数据挖掘技术在图书馆自动化管理系统中的应用

简要介绍了数据挖掘的基本概念、对象、功能、方法,列举了应用数据挖掘技术对图书馆自动化管理系统海量数据进行深层次分析的方法。     

基于健康档案数据仓库的数据挖掘技术

健康档案数据仓库的存储模型支持数据共享与交换、数据挖掘与分析.使用数据挖掘技术可以在海量的信息数据仓库中提取隐含的、潜在的、有价值的数据进行分析.利用Microsoft决策树算法的线性回归算法对数据进行慢性病诱因的数据挖掘具有重要的参考价值.     

数据挖掘在成人教育教学活动中的应用

数据挖掘技术有不少应用于教育教学领域的成功范例。首先对数据挖掘技术进行描述,然后运用数据挖掘的C4.5决策树算法,对电大成人学员教学问卷调查数据进行处理、建模、分析,找出适合不同专业、不同年龄段学员的教学形式,实现个性化教学,提高教学效果。     

数据归约技术及其在IDS中的应用研究

目前,数据挖掘技术已被广泛用于入侵检测系统（IDS）中以提高入侵检测系统的检测效率。文中以提高IDS中的数据挖掘效率为目标来研究数据归约技术,从特征归约、样本归约和特征值归约3个方面对数据归约技术进行了探讨,并对数据归约技术在入侵检测系统中的应用进行了实验．对实验结果进行了分析。     

大数据时代下数据挖掘技术的应用

 大数据时代下,数据挖掘技术越来越受到人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术的研究背景和研究现状,论述了决策树、支持向量机、神经网络等数据挖掘技术的相关算法,分析了数据挖掘技术在大数据中的相关应用及未来的发展趋势,探讨了在大数据时代数据挖掘技术面临的挑战。     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统.系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持.     

西部地区经济增长差异分析模型构建

研究数据预处理新技术,采用数据挖掘技术建立西部地区经济增长差异分析模型,在数据挖掘技术中采用决策树算法进行分析,克服现有算法的缺点,对现有算法进行改进优化,提高模型精度,得到省份分类情况及影响地区差距的主要相关要素.研究结果表明:相比于传统算法,数据挖掘技术更能找到数据间的内在规律,反映了数据挖掘寻找潜在数据规律的价值所在.     

数据挖掘中的一种数据预处理方法

数据挖掘技术是一门综合多个学科从数据中寻找规律的技术,该技术已经成功地应用于金融分析、市场分析、客户关系管理等多个行业。在数据的采集和数据的传输过程中,我们为了保证数据的可靠性及准确性,要对数据进行预处理,改变缺失及异常情况。本文主要介绍数据挖掘的一些基本概念及一种基于遗传算法的数据预处理的方法。     

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。     

基于关联分析的数据挖掘方法及其实证研究

数据挖掘是对大量数据进行分析和理解,并提示其内部所蕴藏的丰富知识的技术.文章研究数据挖掘技术中关联分析方法的某些算法,并据此对嘉兴电大教务系统中的成绩数据和一些实测数据进行挖掘研究,从而得出了学生学习动力和有关因素的关联性分析的一些初步结果.     

决策树算法分析及其未成年人犯罪行为分析应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术.通过对数据挖掘决策树算法和未成年犯罪人员行为数据进行分析,找出其中潜在的规则为相关部门决策提供理论的支持.     

Rough集在数据挖掘中的应用

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、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据.随着数据挖掘的广泛应用,Rough集在数据挖掘中的作用也越来越显著.本文主要讨论Rough集在数据挖掘中起到的重要作用.     

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。     

供应链管理中的数据预处理技术

数据挖掘技术在供应链管理中起着非常重要的作用，由于数据常常出现噪声、缺失等情况，因此数据预处理成为数据挖掘过程中非常重要的一个步骤。结合供应链管理中的数据挖掘对各种数据预处理技术进行了介绍，并讨论了适合在供应链管理数据挖掘中应用的数据预处理技术。