数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用

作为一种数据分析方法和技术,发现潜在的信息,大量的信息,数据挖掘已成为社会关注的焦点.在电力行业的信息化建设进程中,有大量历史数据,采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓,分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业.本文提出了详细的数据挖掘算法分析.基于电力管理分析的特点,重点讨论了聚类分析算法.基于电力数据管理分析系统,数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果.聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类,有助于预测顾客的购买行为.     

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。与此吲时出现了分析这些海量数据的一门技术数据挖掘技术。本文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。     

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。     

数据挖掘技术及其应用

数据仓库是信息领域中近年来快速发展起来的一种技术，指出了分析数据仓库内容有2种基本的方法：联机分析处理和数据挖掘；讨论了联机分析处理的体系结构，提出了数据挖掘中一些常用的方法：决策树、关联及数据统计分析、神经网络和最近邻方法；介绍了数据挖掘的应用。     

数据挖掘技术在图书管理中的应用

大学图书馆在日常的图书流通中会产生大量的读者服务数据,这些流通数据能够客观反映不同读者阅读习惯、读书兴趣等方面的规律和特点。数据挖掘技术中的关联规则、聚类分析、分类和预测分析等方法对发现和挖掘这些规律和模式有着独特的优势。把这些技术应用在图书管理中,可以发现图书流通环节隐藏的潜在规律,提高图书流通效率。同时为领导决策、馆藏图书配置以及文献结构体系建设提供科学的指导。     

数据挖掘技术在军队装备管理中的应用

本文简要概述了数据挖掘的基本概念、基本流程和基本功能,分析了数据挖掘在军队装备管理中的应用,提出了装备管理中数据挖掘的应用整体框架。     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究

人们希望有新的技术和工具对大量数据进行强有力的分析,从中提取出有价值的信息,为决策者提供必要的支持。基于此,本文对数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究。首先论述了电子商务管理中数据挖掘技术的重要作用,从构件系统平台、后台数据库搭建、编程语言三方面论述了电子商务系统的实现。讨论了建立系统的数据挖掘应用模型的方法。分别介绍了遗传、决策树、粗糙集、神经网络四种数据挖掘算法。     

数据挖掘技术在管理与决策中的应用

利用数据挖掘技术和模糊关系数据库能够分析和处理大量复杂数据关系进而发现有知识和模式的优点，将两者结合应用于企业战略管理与决策过程中，在分析企业的内外部运行环境时，通过建立模糊近似关系，对相关模糊区域进行最优划分，从而识别企业的运行模式，确定出所涉及的每一企业在竞争市场中的相对地位，为企业进一步制定和实施发展战略，最终实现科学的战略决策，提供了有力的依据。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户的信息量越来越大,运用数据挖掘技术研究客户关系管理,可实现从大量不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息,为企业提供重要决策支持.通过分析和总结国内外学者研究成果,找出了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用研究方面的不足,论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的必要性,研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法及实施步骤.     

数据挖掘技术在ETC客户关系管理中的应用研究

建立基于Web的客户关系管理可以更加适应网络经济环境下企业的需求.文中提出了一种Web下基于OLAP与数据挖掘技术的CRM系统模型,分析了ETC系统数据的特点,提出了数据仓库、OLAP以及数据挖掘技术在ETC客户关系管理系统的实施方案.     

数据挖掘技术在高校教务管理中的应用

高等学校多年来在教学和管理工作中积累了大量的数据，利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘，发现时教学管理有用的信息，这些信息不但可以辅助管理者决策，同时也利于学校合理设置课程、优化教学资源，从而推动学校的全面发展。     

数据挖掘在企业客户关系管理中的应用

客户关系管理（CRM）在企业管理决策中起到了关键作用,也是数据挖掘技术的重要应用领域。本文概述了数据挖掘技术的定义,阐述了CRM的含义,总结了应用于CRM的数据挖掘方法并分析了数据挖掘方法在CRM中的应用。     

深度学习在海洋大数据挖掘中的应用

 介绍了深度学习的关键发展节点和应用发展历程,分析了深度学习在国内外主要领域的发展现状;概述了多个深度学习的关键算法原理,分析了深度学习在海洋数据重构、分类识别和预测等海洋大数据挖掘中的相关应用;提出了深度学习未来可能面临的问题,并从加强顶层设计、信息安全和强化算法鲁棒性等方面,展望了深度学习在海洋大数据挖掘中的应用前景。     

数据挖掘技术在高职教学质量管理中的应用

数据挖掘技术已经在多个领域取得令人满意的应用。在教育领域里随着数据信息的不断增长,把数据挖掘技术应用到高校信息管理中,可以促进教育体制的进一步改革、完善和发展。数据挖掘不仅可以发现教师自身素质与教学评价结果之间的内在联系,还能应用在高校教育教学、考试评估的各个方面。还能应用在高校教育教学、考试评估的各个方面。     

数据挖掘在超市管理中的应用

针对当前在大型连锁超市中采购、存储、销售的庞大数据需要合理的存储、分析、查询的实际问题,采用了数据挖掘的方法,在理论上介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在超市管理中的应用,以超市营销管理作为实例,详细描述了数据挖掘的整个分析、设计及应用过程,并对国内数据挖掘应用的现状进行了分析.结果对数据挖掘在实践应用上的一个理论指导,配合特定算法后将在实践中有着一定的应用前景.     

数据挖掘技术在医院管理及决策中的应用

随着我国医疗体制的进一步改革以及医疗市场的竞争日益激烈,迫使医院管理层寻找更为有效的方法来辅助处理复杂的医疗事务和海量数据。数据挖掘技术强大的处理数据的能力,成为医院管理者最强有力的后盾。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的运用

客户关系管理不仅是一种管理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,也是一种管理软件和技术.数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策.CRM的成功在于成功的数据仓库、数据挖掘.     

基于Agent的数据挖掘在CRM中的应用

针对已有的数据挖掘系统缺乏智能性，提出了一个基于Agent的智能数据挖掘系统模型，此模型把Agent本身的特点自然地引入到数据挖掘中，使整个挖掘过程具有了智能性．企业根据挖掘到的信息来分析和预测客户的将来行为，从而有针对性地为客户提供服务，降低决策风险，提高企业竞争力。     

数据挖掘技术在民办高校管理中的应用

分析了数据挖掘技术在民办高校中的应用现状及前景,以期实现提升民办高校管理水平的目的。