数据挖掘技术在档案个性化服务中的运用

阐述了数据挖掘的定义,介绍了数据挖掘的方法和算法,探讨了数据挖掘技术在档案个性化服务中的应用.     

基于数据挖掘的健康计划管理系统设计

针对个人基本信息和体检结果,开发一套疾病预防与监测,提供个人健康计划,发现医学健康知识的管理系统.该系统可将体检的信息以数据的形式存储到数据仓库中,在需要时将用户的历史数据传输、汇总,方便地得到个人健康状况的信息及饮食、起居、医疗等情况的建议.通过数据挖掘模块可对存储在数据仓库中的海量数据进行挖掘,得到相关于生活习惯和...     

浅谈数据仓库与数据挖掘技术

本文从数据仓库、数据挖掘的概念引入,简述了数据仓库、数据挖掘的实施过程,介绍了数据挖掘的应用。     

基于数据仓库和数据挖掘的高校决策支持系统的探索

在论述的数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的基本概念及其关键技术和系统设计方法的基础上，提出了基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统的解决方案．在新方案中将数据库、模型库、方法库有机结合在一起，使系统的高度集成，DSS真正实现从模型驱动到数据驱动的转变．根据当前高校的实际需求，将其在高校管理应用中进行探索，然后重点分析了系统设计在人事管理中典型应用，通过该系统为高校决策提供了科学的依据，指导发展。     

基于大数据挖掘技术的页岩气井压裂液产出规律分析

为了准确分析页岩气井压裂液产出规律,通过大数据的筛选和分析对影响页岩气井生产的26个因素进行得分排序,得出影响页岩气气井压裂液产出率的主控因素为地质储量、平均单段砂量、孔隙度、A靶点和B靶点深度。通过主成分分析和多元线性回归建立气井压裂液产出规律预测数学模型,计算表明,压裂液产出率的预测值与实际生产数据相比,预测精确度在90%。     

基于回归挖掘的金融业款额预测技术

针对金融业资金流动额，在预测性数据挖掘中采用回归分析技术，进行银行月存款额和月存款累积额的预测处理，证实可行。     

基于数据挖掘的天气因素研究——以吉安县为例

影响天气的因素有降雨量、气压、气温、风速及风向等,研究天气影响因素对人们的生产生活有一定的指导作用。本研究提出使用数据挖掘技术探究天气因素之间的相关性。使用K-S检验方法对数据进行正态性检验,使用Pearson相关系数,对天气逐日数据降雨量、气压、气温、风速进行相关性检验,使用Eta相关系数对天气逐日数据降雨量、气压、气温、风速与风向进行相关性检验,使用一元线性回归对天气因素气压和气温进行分析。在中国气象网站的吉安县1980-2019年天气数据上进行实验,实验结果表明：数据集中各数据项不服从正态性分布,天气当中的气压与气温具有强负关联线性关系,风向类型与气压、气温有强关联关系。     

数据挖掘在档案信息管理中的探讨

在档案信息管理中,计算机数据挖掘技术被应用在其中,这在很大程度上促进了我国档案管理人员档案管理的工作效率。本文对数据挖掘技术进行了简单介绍,针对其在档案信息管理中的应用进行探讨,并提出了几点建议。     

浅谈数据仓库和数据挖掘技术及其应用

首先介绍了数据仓库的概念、作用及体系结构，其次介绍了在其基础上产生的数据挖掘技术，包括概念和方法，最后说明了数据挖掘技术现存的问题及应用方向。     

基于SQLServer2005线形回归的数据挖掘研究

采用Microsoft SQL Server 2005作为构建数据仓库的技术平台。用Analysis Services中的线形回归的数据挖据方法得出国内生产总值（GDP）和第一产业、第二产业以及第三产业的预测模型,并通过模型对其值检验,探索出数据挖掘与经济生活有效的研究模式。     

一个基于数据仓库Web日志的数据挖掘实例

结合实例对商务网站Web日志数据进行挖掘研究,介绍将Web数据转变为数据仓库数据的过程和数据挖掘的方法,文章的最后讲述了可视化数据挖掘技术在表现挖掘结果中的应用.     

数据仓库和数据采掘研究综述

数据丰富而知识贫乏的状况导致了数据仓库和和数据采掘技术的出现,引起了许多不同领域的人们的极大关注。对数据仓库和数据采掘的基本概念、关键技术以及主要研究内容了一个综合样性的介绍,并讨论了数据仓库和数据采掘相结合的特点和发展潜力。     

数据仓库技术研究

数据仓库是近几年数据库领域研究的热点问题之一 ,也是决策支持系统 ( DSS)与数据库技术的结合点。在对传统的数据库与数据仓库的实现技术进行分析的基础上 ,讨论了数据仓库的实现过程、关键环节及相关技术。     

基于数据仓库的4G地学空间数据集成技术研究

针对多源、 海量、 异构分布的4G地学空间数据集成难题, 在分析联邦数据库、 中间件集成、 数据仓库等常用数据集成方法优劣的基础上, 提出基于数据仓库与中间件的地学数据集成管理模式; 以JB地区2005年度矿区及所属矿山的10种矿产作为数据源, 构建基于SQL(Structured Query Language) Server的面向服务的体系结构进行验证。结果表明, 该模式既能满足4G地学空间数据异构分布、 网络化传输的特点, 又能满足数据更新快、 实时一致性高的要求, 便于在云平台上实现。     

基于数据仓库技术的目标威胁估计模型

介绍了数据仓库的定义、特征以及相关的关键技术，并结合战场威胁估计的实时性、重要性，定义了模型的数据仓库。在此基础上，构造了基于数据仓库的目标威胁估计模型，并进一步建立了目标威胁估计的星型数据组织模型。运用数据仓库技术进行目标威胁估计，能够提高对空中目标的威胁估计快速生、精确性和预测能力。     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

基于XML的Web数据挖掘技术

全面分析了Web挖掘最新技术及发展方向,重点分析了Web结构挖掘、Web内容挖掘方法以及Web Log挖掘等,介绍了基于XML的Web数据挖掘的特点,提出了运用XML解决Web数据挖掘中半结构化数据的模型查询与模型抽取的方法,并通过实例说明了该方法.     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型

针对现有入侵检测系统在处理大量数据时,挖掘速度慢,自适应能力差的缺点,引入了数据挖掘技术使其能从大量数据中发现入侵特征和模式,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并研究了建模过程中用到的算法.     

基于数据挖掘的人侵检测技术研究

介绍了入侵检测的一些基本概念,以及如何将数据挖掘应用于入侵检测;并给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型、基于数据挖掘的入侵检测框架;提出了用户行为模式的异常检测、更新自动机算法及合适状态的评价算法.     

气象数据仓库建立及数据统计与挖掘

将数据仓库技术应用于气象数据,建立气象数据仓库,利用联机分析的快速数据统计和数据挖掘的自动知识发现技术,从海量历史数据中发现知识,为气象服务提供决策支持,以期数据资源的充分利用且同时服务于实际气象应用领域。