数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域,其在银行中的应用已成为一个重要的趋势.本文首先介绍了数据挖掘的概念、功能、数据挖掘过程.然后重点介绍了数据挖掘在信用卡分析中的应用.最后对数据挖掘在信用卡分析领域应用进行展望.     

几种常用的异常数据挖掘方法

主要讨论了常用的异常数据挖掘方法,简要地介绍了异常数据挖掘的定义、功能、方法等,详细的介绍了使用统计、距离、偏离技术、密度和高维持数据进行异常数据挖掘的方法并分析了其各自的特点.     

数据挖掘综述

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域.本文介绍了数据挖掘的定义、功能以及数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的常用技术,介绍了数据挖掘的应用,最后结合当前新的研究成果,分析了数据挖掘领域的发展趋势.     

数据挖掘在现代农业物流管理决策中的应用研究

现代农业物流的信息化、网络化和智能化发展为数据挖掘技术的应用提出了要求.分析了数据挖掘用于现代农业物流管理的重要意义,以数据仓库技术、数据挖掘技术为重点,分析了数据挖掘在现代农业物流管理决策中的挖掘过程及实现技术,指出了数据挖掘技术将为现代农业物流管理决策提供越来越强大的支持功能.     

数据挖掘在银行分析型CRM系统应用中存在的问题与对策

分析银行分析型CRM系统的体系结构和主要功能,给出数据挖掘用于该系统的过程、挖掘方法.指出数据挖掘在银行分析型CRM应用中存在的问题并提出相应的解决办法.     

数据挖掘在教学中的应用分析

通过对数据挖掘技术和功能的分析,探讨了数据挖掘在教育中的应用,并提出了数据挖掘技术在教学中的具体作法.     

面向商务智能应用的分布式数据挖掘系统设计

在综合分析商务智能分布式应用环境和数据存储环境基础上,提出了一种充分利用移动Agent移动特性并以Agent为主要组件来满足商务智能应用需要的分布式数据挖掘系统模型,讨论了系统中用户接口、数据挖掘组件、企业数据库系统各功能模块特点以及数据挖掘组件中各Agent功能设计.介绍了在Java编程环境下数据挖掘移动Agent和移动Agent服务器内部各组成模块结构功能.该系统具有可扩展性好、结构灵活、系统安全性强等特点,对构建基于Agent技 术的商务智能数据挖掘系统具有一定的参考价值.     

基于数据挖掘的智能导购实现

电子商务的发展为企业开辟了新的商务模式和营销渠道,运用新技术,进行服务创新是提高竞争能力的有效方法.本文阐述了电子商务、数据挖掘技术的相关概念、数据挖掘技术实现的流程,将数据挖掘与电子商务购物网站的导购功能结合,对基于数据挖掘的智能导购进行研究.运用数据挖掘技术为客户购买商品提供向导或建议,以此提供更高质量的服务,通过具体例子提出想法,用数据挖掘技术进行分析,并提出解决方案.     

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 .…     

数据挖掘技术在现代远程开放教育中的应用

本文简单介绍了数据挖掘的定义及其主要任务和实施步骤等,分析了现代远程开放教育系统的功能,探讨了数据挖掘技术在现代远程开放教育系统功能实现上的应用。     

论数据挖掘技术的发展前景及应用

数据挖掘是数据库最活跃的领域之一,本文不仅系统的介绍了数据挖掘技术的发展背景、数据挖掘的概念和特点、数据挖掘的功能和过程,而且对数据挖掘的局限性也进行了研究和探讨,最后总结了数据挖掘现状并且提出了数据挖掘的发展方向.     

数据挖掘在电信中的应用分析

介绍了数据挖掘产生的背景、数据挖掘流程和功能,分析了数据挖掘在电信业中的几种应用,包括客户流失分析、客户获取、交叉营销、客户细分、市场分析、欺诈行为分析及网络告警分析。     

基于数据挖掘技术的体育训练模式研究

在研究了粗糙集、决策树等模型的基础上,将数据挖掘技术应用于运动训练指标分析.通过对数据准备、数据挖掘和结果解释三个过程的分析,得出训练指标的数据挖掘结果,从而为科学体育训练提供依据.通过仿真分析,发现与传统聚类及神经网络预测模型相比,数据挖掘技术泛化能力更强,预测精度更高.     

最低生活保障系统中数据挖掘技术的实现

本论述对低保数据的挖掘中,使用了两种挖掘算法,另外配合SQL Server 2010提供的数据挖掘功能对低保数据进行了全面的分析,介绍了OLAP技术和数据挖掘在低保数据分析中的应用.主要内容包括:分析了数据挖掘技术在低保数据分析中的应用意义;研究了关联规则、决策树算法、聚类分析在低保数据分析中的应用.这也是低保信息化工作今后重要的研究目标和发展方向.     

浅谈数据挖掘技术

本文介绍了数据挖掘技术产生的背景,数据挖掘的定义及主要功能类别,并分析数据挖掘技术的应用、存在的问题和前景展望。     

数据挖掘在人口普查信息系统中的应用

科技的发展使得数据挖掘广泛地运用在了商业、政府等各个领域的数据分析中;笔者分析了数据挖掘技术的基本原理及其方法;透析了数据挖掘技术在人口普查信息分析中的应用及现实价值.     

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.     

基于多Agent的数据挖掘系统模型

在传统的数据挖掘体系框架中引入Agent联邦技术,提出一种基于Agent联邦的挖掘系统模型,由Agent联邦来完成数据准备、数据挖掘以及结果评估和解释等工作,使整个挖掘过程实现了知识性、智能性.文章重点讨论了各个联邦的功能和具体构成.     

数据挖掘综述

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。本文介绍了数据挖掘的定义、功能以及数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的常用技术,介绍了数据挖掘的应用,最后结合当前新的研究成果,分析了数据挖掘领域的发展趋势。     

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.