中间件在税务数据集中中的应用

要充分挖掘金税工程积累的税务信息数据，必须先实现数据集中，利用中间件的基本工作原理，提出了用MQ中间件实现税务数据集中的方法。     

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。     

浅谈数据挖掘技术在零售业中的应用

该文介绍了数据挖掘技术在零售业中的应用背景和数据挖掘的相关知识,分析探讨了数据挖掘技术在零售业中的应用,并举例说明数据挖掘在零售业中的应用。     

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.     

浅谈数据挖掘技术

在浩瀚的数据海洋中,人们常常陷入渴望有效信息而无法入手的尴尬局面,传统的统计方式通常需要投入大量的时间、人力、物力,而且最终结论的精确性不高。通过数据挖掘技术对原始数据进行加工,能够准确、高效地从数据海洋中找到答案获得价值信息,本文对这一技术进行探讨。     

DMDF策略在多维数据挖掘过程中的应用

为了优化了多维、多层次复杂数据流的数据挖掘处理过程,在数据挖掘理论与鱼骨分析法的基础上,提出了“DMDF（数据挖掘驱动鱼骨分析）”的一个全新概念。设计了DMDF的结构与流程,不仅提供了一个用来支持不同挖掘组件的集成平台,还为整个数据挖掘过程提供了一个流程可控的策略。目的是多方面、多层次对整个数据挖掘框架和不同处理模块的结合方法进行有效的改进。其中数据分类、数据预处理、关联规则挖掘和预测是整个DMDF生命周期的基础。DMDF从战略高度、技术水平以及不同的抽象层面来支持不同挖掘组件的结合,通过再工程的方法来构建数据挖掘的处理过程,最终将其应用在可执行的系统上。     

Beta回归模型在数据挖掘预测中的应用

为避免利用常规的线性回归模型分析时出现的拟合值超出取值范围的情况,应用beta回归模型研究房地产销售数据.首先基于极大似然估计得到了房地产销售率的预测估计和区间估计,数值结果表明,该模型要比其他回归模型更科学、更合理.然后基于预测估计,提出了一些针对不同家庭收入群体的销售策略.     

数据挖掘技术在教育信息化中的应用

面对信息社会带来的各种各样海量学生信息,教育者如何有效利用这些信息,而不是被这些信息所迷惑,这是未来教育者所要重视的问题。本文针对这个问题,利用数据挖掘这个有效的工具,详细介绍数据挖掘技术在教育信息化中的运用,主要是在学习者特征分析应用和试卷自动组卷的应用。     

数据挖掘在教育信息化中的应用

数据挖掘是从海量数据中抽取潜在知识的过程,在商业、金融等领域已得到了广泛的应用,而对于国内高校应用这一新兴技术只是刚刚起步。文章阐述了数据挖掘的相关概念,提出了数据挖掘在教育信息化中应用的必要性,并从教学层面概括了数据挖掘在教育中的应用,深入分析了应用数据挖掘技术面临的困难。     

浅谈数据挖掘技术在移动通信中的应用

由人工智能和数据库,以及统计学三门学科,汇集在一起的一门新兴的交叉学科,就是数据挖掘技术。在众多的数据中,辅助人们把自己需要的有价值的东西挖掘出来,是这门学科的宗旨。移动通信运营商把运营成本逐渐的降低,并把不同的客户服务项目向用户提供,从而参与国内移动通信市场日渐激烈的竞争。而应用数据挖掘技术,可以有助于运营商对客户消费行为进行分析,以及对客户特征进行鉴别,是运营商进行市场营销和对客户进行服务的好参谋。     

论数据挖掘技术在信息分析中的应用

从通用数据挖掘步骤入手,阐述了数据挖掘技术在各信息分析领域中的应用,结合实例探讨了Web数据的特点及实现Web数据挖掘的有效方法.     

数据挖掘技术在温室作物生长预测中的应用

随着多种农业数据的增加，人工分析数据会变得越来越难．数据挖掘是一个人机交互的、智能决策的过程．它可以从大量数据中将具有潜在应用价值的信息抽取成用户可以理解的知识．笔者采用数据控掘技术预测温室作物生长．因作物生长是时序性的，提出在时序数据库转化为关系型数据库时，运用程度词的方法来进行转换．在预测作物器官的生长时，文中提出了用数据挖掘的方法从作物生长的历史数据中寻找潜在规律来预测．通过与其他预测技术进行比较，结果发现运用数据挖掘的方法具有较高的预测精度，达到了预期的效果．     

数据挖掘技术及其在电力系统负荷预测中的应用

近年来,信息技术快速发展,各企业为了满足现代经济发展要求,也不断进行技术改革与创新,在企业经营与管理中不断引入先进设备,促进技术改革。电力企业要想在市场经济体制下实现快速、稳定、可持续发展,必须积极引进数字化技术,保证电力系统的安全性与稳定性。数据挖掘技术是一种利用人工智能手段,分析数据库中的大量数据,掌握其规律并获取知识的新兴技术,本文主要分析了数据挖掘技术特点以及在电力系统负荷预测中的具体应用。     

浅谈数据挖掘技术在销售业务中的应用

利用数据挖掘技术对购买彩铃业务的移动客户数据进行分析,从中寻找出存在继续购买移动其他业务潜力的客户,从而对其实现交叉销售.     

数据挖掘技术在保险中的作用

数据挖掘在商业应用中正发挥着越来越重要的作用.在该文中,首先讨论了数据挖掘的概念,然后讨论了数据挖掘技术在保险业的应用.     

浅谈数据挖掘技术在职业院校中的应用

近些年来各职业院校为了改善教学管理质量,扩大招生,提高学生就业率,开发了多种管理等系统,保存了大量的数据,但是对这些数据的利用并不高。数据挖掘技术在职业院校中的应用越来越广泛,主要应用在教育教学管理与评估,学生就业,学校招生等方面。通过对保存的大量数据进行处理分析,帮助学校管理层的人员进行决策,为学校的发展提供帮助。     

浅谈数据挖掘技术在计算机审计中的应用

本文简要介绍了信息挖掘技术,并探讨了信息挖掘技术在计算机审计中的应用,给出了在计算机审计应用这一技术的具体步骤。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

一、引言 近年来,随着大规模的工业生产过程的自动化、商务贸易电子化、企业和政府事务电子化的迅速普及以及科学计算的日益增长,产生了大规模的数据源。计算机网络技术的出现为数据的传输和远程交互提供了技术手段,特别是互联网的迅速发展更是将全球的信息源纳入了一个共同的数据环境中。如何快速、准确地获得有价值的信息,如何理解已有的历史数据并用于预测未来的行为,如何从这些海量数据中发现有价值的信息,导致了数据挖掘技术的出现。     

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。