朴素贝叶斯分类在数据挖掘中的应用

数据库信息分类中,朴素贝叶斯分类模型是一种简单有效的分类方法,它理论基础好,分类精度高.本文运用朴素贝叶斯分类的方法,对所给数据进行分类和预测,通过一个实例给出了该算法对于预测数据进行分类的详细过程.     

贝叶斯网络在数据挖掘中的应用

将贝叶斯网络应用于数据挖掘当中。首先介绍了贝叶斯网络的基本原理已经用于分类的主要算法,然后用案例说明贝叶斯网络在数据挖掘中的应用,通过实践,可以发现贝叶斯网络具有能够处理不完整的数据和噪声数据、充分挖掘数据的隐藏信息、具备良好的预测能力等优点,具有广泛的应用前景。     

数据挖掘技术在铁路货运客户细分中的应用

基于数据挖掘中的聚类和分类技术,通过挖掘货票库中的海量数据所蕴藏的信息,探讨了对铁路货运客户进行细分的方法,先用聚类技术对货运历史数据进行聚类分析,根据聚类结果再用贝叶斯分类器对新数据分类.研究目的是为了根据不同类别的货主对铁路贡献的大小制定不同的优惠措施,并为铁路货运营销部门提供决策依据,提高铁路企业的客户关系管理和决策水平.     

数据挖掘中朴素贝叶斯分类器的应用

朴素贝叶斯分类是数据挖掘中应用非常广泛的一种分类方法,本文利用该分类方法对高职院校教师测评数据进行了数据挖掘,提高了教师评价的科学性、客观性,从而更好地服务于教学.     

数据挖掘在劳动成本估计中的应用

企业家在进行投资前考虑的一个重要方面是企业未来的盈利能力,而最终是否盈利则取决于收入和支出。员工的工资总额(劳动力成本的主要部分)作为企业的一项重要支出自然纳入企业家投资决策的考虑范围,对我国不同地区不同行业劳动力成本的合理估计对决策的制定有着重要意义。通过基于聚类分析的数据挖掘技术,结合实证分析对19个主要行业和31个省市自治区(中国大陆)的薪资水平进行了分析和对比,以更直观的方式揭示内在含义,为企业投资决策提供支撑。     

数据挖掘技术在C2C电子商务中的应用

为了充分利用这些数据来提高网站的服务质量和创造更多潜在的利润空间,提出了用数据挖掘方法对商务网站数据进行聚类划分.主要针对电子商务中的C2C(consumer to consumer)模式,将数据挖掘技术应用于 C2C 模式电子下商务数据分析,具有一定的实用价值和现实意义,为正确的电子商务应用决策提供强有力的支持和可靠的保证.     

数据挖掘技术在出租车交通事故分析中的应用

将数据挖掘中的聚类分析技术应用到出租车交通事故分析系统中,以充分发挥数据挖掘的特点,深入研究出租车交通事故中肇事司机的共同特征,有针对性提出相应管理办法,从而提高交通事故数据的利用价值.     

数据挖掘在高校图书馆中的应用

以西安工程大学图书馆为实例,把数据挖掘技术应用于图书馆读者管理中．以“西安工程大学图书馆自动化管理系统”中的馆藏数据、读者信息及历史借阅记录等作为基本数据源,采用SPSS、MATLAB作为数据挖掘工具,基于不同角度对西安工程大学图书馆图书分类、入库比例以及各学院借阅量排名进行对比细分,探讨数据挖掘技术在图书馆中的应用．对比分析发现,数据挖掘技术可以更细致地了解读者分布情况及图书需求情况,实现图书馆的科学化管理,更好地进行资源优化配置．     

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。     

分类技术在数据挖掘中的应用研究

本文首先介绍了分类技术的基本概念,讨论了分类方法分析的步骤,阐述了用于构造模型的决策树算法,探讨了决策树算法学习中出现的常见问题的解决方法。展示了应用分类技术挖掘数据的方法,为实际应用提供了理论依据。     

数据挖掘在R&D统计中的应用

在R&D统计领域,传统的统计数据分析方法已经难以胜任社会发展的需要。基于数据挖掘的基本原理与方法,首先界定了R&D的科技数据统计的内容与统计工作步骤,分析了在R&D统计研究中运用数据挖掘的主要方法及其重要作用,进而给出了R&D统计数据挖掘的操作流程,最后提出了R&D统计数据挖掘中的进一步设想。     

浅谈在企业中如何正确使用数据挖掘技术

在现代信息化社会中,对企业而言,数据的有效利用不仅有助于发现业务发展的趋势,而且可以帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。文章结合数据挖掘技术在企业中的应用,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。     

数据挖掘技术在团体医疗保险中的应用

将数据挖掘中的决策树技术应用于团体医疗保险理赔数据库中，提出了基于Clementine数据挖掘平台的理赔风险解决方案，为保险公司团体医疗保险理赔风险规则的提取和费率厘定提供决策依据，以提高团体医疗保险管理的科学性．     

可靠性统计与数据挖掘

讨论了可靠性统计与数据挖掘之间的关系．指出了用统计的理论与方法去进行数据挖掘在目前情况下仍不失是一种重要的方法。     

数据挖掘技术及其在教学中的应用

从已有信息中发现模式或规律是数据挖掘的本质所在 ,本文利用数据挖掘技术对现存的大量教学数据库中的数据进行回归分析、聚类分析、主成分分析和关联规则的挖掘 ,从中提取有价值的信息 ,帮助教学人员合理安排教学工作 ,督导加强院、系的管理 ,对提高学校的教学成绩起到指导作用     

《数学规划》课程教学中可引入的若干数据挖掘问题

数据挖掘技术用于在海量数据中发现有用的知识，它涉及许多领域，其中数学规划方法成为数据挖掘领域的重要工具．对《数学规划》课程教学中可以引入的分类、特征选择、聚类和回归等数据挖掘基本问题进行了讨论．     

数据挖掘在人工智能自适应教育领域中的应用

回溯人工智能自适应教育发展历程,归纳数据挖掘相关概念,并结合教育学、心理学理论,利用数据挖掘技术完成个体学习风格与最优学习策略的匹配,定制个性化学习方案。     

基于模糊聚类的神经网络在数据挖掘分类中的应用研究

常见的决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络分类算法为数据挖据分类算法研究提供了重要基础。但面对海量数据时,在时间效率、鲁棒性和精确性上都显示出了不足。为此,本文将模糊聚类的思想引入到神经网络分类算法中,首先通过模糊聚类子模型,将样本数据聚为几个数据子集,然后再采用不同的神经网络对各个数据子集同时进行训练学习。由于经过了模糊聚类子模型的预处理,每个神经网络训练学习样本的复杂性大大减少,使神经网络的学习效率大大提高。最后通过UCI下的实际数据库,对提出的分类算法进行了检验,结果显示了基于模糊聚类的神经网络在数据挖掘分类中应用的有效性。     

基于数据挖掘的客户价值预测方法

提出了一种利用聚类和分类等数据挖掘技术预测客户价值的新方法.通过对客户历史交易数据的分析,获得能够综合反映老客户忠诚度和价值度的指标.基于该指标对老客户进行聚类,将老客户划分为若干个不同价值的客户群,即为每个老客户赋予一个价值等级标号.利用朴素贝叶斯分类方法来预测新客户(或潜在客户)的价值,并依据预测结果来制定相应的重点客户发展战略.实例验证了该方法的有效性和可行性.     

浅谈数据库在地质数据统计中的应用

针对地质数据一般具有量大、分散等特点,常规统计有耗时、费力、易错等不足的情况,以东营油田王岗区块为例,利用数据库对录井、分层与钻井等数据进行综合统计处理,提取特定层段的砂地比、砂泥比等参数,为高效准确地绘制砂地比、砂泥比等值线图提供了有力的支持,避免了复杂的编程,且与常规办公软件相兼容。实例应用表明,这一方法极大地提高了地质数据统计处理的效率与质量。