基于数据挖掘的计算机专业能力考核分析

数据挖掘是计算机技术的典型代表,其对于不同数据的处理功能得到了诸多用户的认可。随着计算机技术在现代教育体系中的运用,数据挖掘技术开始融合到计算机能力测试考核中,为考评工作带来了很大的方便,就数据挖掘下的计算机能力考核应用展开分析。     

数据挖掘在医院信息系统的应用研究

数据挖掘技术能够通过多元化数据体系之间的相互认证提供更为精准的统计信息。以此为背景,将对数据挖掘技术在医院信息系统中的应用进行具体探究。在后续的研究中将对医院数据挖掘范围与功能需求进行总结,并以功能需求为蓝本,按照临床应用、管理应用、第三方应用等三个方面探讨实际应用过程与方法。与此同时结合笔者的思考总结现阶段数据挖掘技术在相关领域应用的主要掣肘因素与未来可能的发展方向。希望通过本文的研究能够为今后的相关技术推广与体系建设提供必要基础。     

基于数据挖掘的医院诊疗系统的研究

随着计算机科技的发展和医院对信息平台的建设,医学诊疗系统已经成为其中不可缺少的一部分。如何扩展医院诊疗系统就成为了重中之重,当前数据挖掘技术对于医学来说已经有很大的应用,本文将数据挖掘技术应用到医院诊疗系统中,详细描述了数据挖掘模块在系统中的实现和算法,大大扩展了系统的功能,并提高了诊疗效率。     

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.     

ERP系统中实现决策支持的方法研究

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术，主要用于构建企业的决策支持系统．根据数据仓库和数据挖掘技术的特点，针对传统ERP系统在决策方面的不足，提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中，以数据仓库作为企业底层的数据源，使用各种数据挖掘技术，以提高ERP中的决策支持功能．①     

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.     

浅谈数据挖掘技术及其应用

科技的进步,特别是信息产业的发展,把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业,但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能,通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分,如何才能从中提取有价值的知识,进一步提高信息量利用率,因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据,以使数据得以充分利用,由此引发了一个新的研究方向:数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势,基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。     

职业学校教务决策支持系统的研究

职业学校应用的数据库管理软件,存储着大量的学生数据,对于数据的处理一般停留在简单的数据备份、查询、排序和统计阶段,隐藏在这些数据之后的更重要数据分析功能比较薄弱,没能为学校管理者提供决策,将数据挖掘技术应用于教务管理工作中,深层次的数据信息分析方法,利用数据挖掘技术对学生信息数据进行统计分析和数据挖掘,对管理者提供决策支持的研究,具有实际意义。     

Web数据挖掘的技术研究

Intemet应用的普及使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用。本文就Web挖掘技术的概念、分类、研究现状及其相关实现技术做了详细的阐述,并在此基础上指出其发展方向和趋势。     

数据挖掘在金融行业CRM中的应用研究

本文对金融行业CRM的应用进行了分析,CRM应用相应的技术来监控客户服务,通过数据挖掘技术可以有效地增强这一功能,了解每一个客户对公司的价值,使得决策者可以更合理地制定客户营销和服务策略,从而使自身利益最大化。     

基于数据挖掘技术的图书馆工作

叙述了数据挖掘技术的概念和功能,介绍了有关数据挖掘的常用技术方法。列举了与数据挖掘相关的公司及工具产品,探讨了数据挖掘在图书馆中的应用。     

数据挖掘技术在图书馆中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着重要的作用。本文在论述数据挖掘技术的基础上,提出了数据挖掘技术在图书馆应用的必要性和可行性,并分析了数据挖掘技术在图书馆资源建设、读者个性化服务、咨询服务、剔旧工作、Web中的应用。     

企业CRM系统中联机分析挖掘的应用与实现

OLAP与数据挖掘工具由于内在技术以及适用范围的不同,在决策分析中必须协调使用才能发挥最佳的作用。本文提出基于Agent的OLAM(OLAP Mining)模型,将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中。提出广义数据空间的概念,使得数据挖掘能够在数据库或数据仓库的不同部位或不同的抽象级别上,对数字数据或者文本数据进行挖掘,加强了决策分析的功能和灵活性。最后,把基于Agent的OLAM模型应用于构建智能CRM,此模型把Agent本身的特点自然地引入到数据挖掘过程中,使数据挖掘系统具有了自治性、自动反应性、交互性、适应环境性等智能特点,有助于在大型数据库和数据仓库中交互式地挖掘多层次多维的知识和联系。     

基于数据挖掘技术的教学内容双向评价系统的设计与实现

本文介绍了基于数据挖掘技术的教学内容双向评价系统的设计以及如何实现,通过数据挖掘技术使教学过程中存在的一些问题得以妥善、快速、精确的解决,使得我们的工作达到事半功倍的效果。     

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.     

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。     

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.     

数据挖掘技术在金融行业中的应用

随着计算机信息技术的发展,信息共享使得人们能得到越来越多的数据。与此同时出现了分析这些海量数据的一门技术数据挖掘技术。首先介绍了数据挖掘技术的定义以及常用挖掘方法,然后介绍了数据挖掘技术在金融行业的典型应用。     

探索式数据挖掘模型的讨论

OLAP与数据挖掘工具由于内在技术以及适用范围的不同 ,在决策分析中必须协调使用才能发挥最佳的作用。本文提出基于影响域的OLAM (OLAPMining)模型 ,将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中 ,使得数据挖掘能够在数据库或数据仓库的不同部位、或在不同的抽象级别上进行 ,加强了决策分析的功能和灵活性。该模型有助于在大型数据库和数据仓库中交互式地挖掘多层次的知识     

企业CRM系统中联机分析挖掘的应用与实现

OLAP与数据挖掘工具由于内在技术以及适用范围的不同,在决策分析中必须协调使用才能发挥最佳的作用.本文提出基于Agent的OLAM(OLAP Mining)模型,将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中.提出广义数据空间的概念,使得数据挖掘能够在数据库或数据仓库的不同部位或不同的抽象级别上,对数字数据或者文本数据进行挖掘,加强了决策分析的功能和灵活性.最后,把基于Agent的OLAM模型应用于构建智能CRM,此模型把Agent本身的特点自然地引入到数据挖掘过程中,使数据挖掘系统具有了自治性、自动反应性、交互性、适应环境性等智能特点,有助于在大型数据库和数据仓库中交互式地挖掘多层次多维的知识和联系.