电子商务中WEB数据挖掘技术的应用

在电子商务活动中,WEB数据挖掘成为商务活动的迫切需求。WEB数据挖掘技术综合运用Internet技术、人工智能、信息学、统计学等多领域技术,从包括服务器数据、WEB日志文件、查询数据、客户登记信息等既有信息中,运用协同过滤、关联规则等技术挖掘有益信息,促进电子商务的进一步发展。     

回归分析在连续型数据目标预测中的应用

数据挖掘能从已有的大量数据中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息或模式.如何从数据仓库中提取知识辅助用户决策是开发决策支持系统必须解决的问题.针对所开发工业企业市场营销决策支持系统时遇到的连续型数据目标预测问题,选用回归分析方法,系统地探讨了如何建立挖掘模型和设计挖掘算法等问题,并将其用于销售预测.对模拟数据进行处理,结果表明算法能实现预期效果.     

如何利用Excel实现会计数据综合利用

随着现代科学技术的迅猛发展,信息交流不断扩大,研究如何利用企业掌握的会计信息帮助企业进行预测、决策具有重要意义。本文讨论了在电算化会计迅速发展的今天。利用Excel实现会计数据综合利用的方法,包括Excel如何获取会计数据、如何对会计数据进行加工处理、如何对加工结果进行输出,以期帮助会计人员高效地为企业管理决策提供有用的信息,很好地满足企业多元化的需求。     

基于复杂网络的统计信息数据挖掘的研究

统计信息是区域可持续发展中重要的信息资源,涵盖了人口、农业、工业、经济等各类数据.从大量的统计信息中挖掘出更多有价值的信息,从而得到决策支持依据.通过统计信息数据挖掘的研究,从理论和仿真两方面探讨复杂网络理论在统计学研究中应用的一种.阐述基于统计数据构建社会经济系统网络的概念和复杂网络的度及其分布、平均路径长度、集群系数和介数等统计性质,挖掘这些性质在社会经济网络中的统计规律和性质,并给出复杂网络研究在决策和管理中的指导意义.     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.     

“大智移云”时代企业应用管理会计的问题与对策

"大智移云"是当前经济社会发展的重要特征,企业应用管理会计是时代发展的必然要求,也是企业提升经营管理水平的重要途径。在"大智移云"时代企业应用管理会计存在有些方法与实际需求有偏差、管理会计人才不足、管理会计工具滞后、数据信息存在安全隐患等问题,从加强管理会计实用性研究、加强管理会计人才培养、推进管理会计工具创新、提高数据安全性等方面提出了对策。     

会计信息失真的成因及其对策

会计信息是经济信息的重要组成部分,是由会计人员或会计部门运用会计核算方法对数据进行处理后所得到的信息。准确的信息从宏观上可以反映出国民经济发展的速度和水平,从微观上讲可以为管理层提供决策的依据。所以说会计信息质量的高低,已成为维护国家经济秩序稳定发展、保证企业在市场竞争中立于不败之地的重要条件。     

探析我国管理会计应用现状和对策

管理会计是现代会计的重要组成部分,是在经济组织内部管理需求下产生和发展起来的,能够为管理人员经营管理决策的制定提供必要的信息支持。而从目前来看,管理会计在实际应用中,存在着一些不足和问题,影响了其功能的有效发挥。本文结合当前我国管理会计应用现状,对强化管理会计应用的有效对策进行了分析和讨论。     

基于数据仓库的证券公司决策支持系统研究

随着中国证券市场的日益规范化,建立基于数据仓库的证券公司决策支持系统,对数据进行重新组织和挖掘分析,可以使决策者及时掌握辅助决策的信息,并根据对信息的分析结果,做出科学合理的决策,以提高公司的管理水平和竞争优势.文章论述了由数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术三者结合而构建成的基于数据仓库的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据仓库的证券公司决策支持系统的设计与实现.     

基于数据挖掘技术的政府决策咨询系统的研究与设计

政府决策在经济社会发展的过程中起着统揽全局的作用,政府需要获取全面准确的信息,为政策制定提供参考和依据。基于数据仓库挖掘技术的政策决策咨询系统,将涉及到的不同类别的数据建设成数据仓库,系统通过数据挖掘将提取到的有用的数据提供给决策者。在具体实现的过程中,采用5层架构,从数据采集、数据仓库的建立、数据挖掘等方面进行设计,将决策层用户需要的数据按照一定的主题分类用直观及可视化的形式进行查询显示。采用基于数据挖掘技术的决策咨询系统,使政府更加有效和客观地掌握经济社会运行的具体数据,从而让决策的制定更加科学。     

海量数据处理过程中数据挖掘算法的应用

信息时代的快速发展带来的是信息总量呈现几何级数的增加,而海量数据的存储和分析处理对计算机硬件能力和数据分析能力都是一个极大的挑战．数据挖掘算法是针对于大批量数据处理而提出并逐步发展起来的,基于完备的数据库技术,可以在云计算算法、矩阵压缩算法和并行关联算法的基础上,进行算法集成,能进一步提高数据挖掘的速度、精度和时效性,在实际海量数据的处理过程中有较好的适应性,为海量数据处理提供了新的技术分析方法．     

基于数据仓库与数据挖掘的会计信息系统的构建

指出事件驱动体系结构能够采集企业业务事件的全息数据,把数据集成在数据仓库里,有助于数据挖掘满足高层战略决策的要求.建立了基于数据仓库与数据挖掘的会计信息系统的实现模型,提出了基于事件驱动体系结构的财务会计子系统的开发思路以及管理会计子系统中数据挖掘的实现过程.     

当代体育研究中数据挖掘技术的应用

数据挖掘能从海量的数据资源中提取有用的知识和信息,为决策服务,是一门富有实效、具有强大生命力的新兴信息技术。当今的体育研究,数据信息量如浩瀚的海洋,与日激增,数据挖掘技术在体育领域的应用极具必要性,它的发展前景十分广阔。     

Web企业信息数据挖掘的研究与设计

Web企业信息挖掘是Web数据挖掘的一个具体应用,主要针对用户所关心的大量企业信息进行数据挖掘的过程。对Web企业信息数据挖掘进行可行性研究,并提出了一种高效准确的实验设计方案。     

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.     

Apriori算法在森林资源二类调查数据分析中的应用

介绍了应用于森林资源二类调查的数据挖掘系统,以实例说明关联规则挖掘方法在林业中的具体应用。研究了数据挖掘技术中的关联规则理论在林木属性分析中的应用,应用Apriori算法分析了权属、起源、年龄、平均胸径、树高、郁闭度之间的关联,为相关的决策支持提供参考。证明了数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有良好的应用前景。     

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。     

遥感影像关联规则数据挖掘

随着遥感影像的应用越来越广泛，从海量数据的遥感影像中智能化提取有用信息正在被广泛地研究，这就是数据挖掘技术问题，借用一个简单的实例研究了数据挖掘技术中的关联规则理论在遥感影像属性提取中的应用，应用Apriori算法提取了植被、坡度、降雨、山火之间的关联，为相关的决策支持提供了参考．     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

对于企业而言,数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、邻近、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。当实际开发一个数据挖掘系统时,究竟应该选择哪种数据挖掘技术,往往是一件很困难的事情。本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,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。     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.