数据挖掘与统计理论

随着数据库技术的不断发展和数据库系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，迫切需要新的计算理论和工具帮助人们从大量信息中抽取有用信息，即知识，数据挖掘学科的诞生正是适应这一需要．传统数据分析工具数理统计无疑在这一学科中扮演着重要角色，阐述数据挖掘的主要任务及统计理论在各任务中的应用，旨在更好结合统计理论探讨数据挖掘，更好发挥数理统计理论在数据挖掘中的作用．     

Web挖掘与粗糙集模型研究

Web上有海量的数据信息,怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容,解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据,废弃虚伪无用的数据,是数据挖掘技术的最重要的应用。     

基于XML与Web的数据挖掘

Web上有海量的数据信息,怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点.数据挖掘就是从大量的数据中发现隐舍的规律性的内容,解决数据的应用质量问题.充分利用有用的数据,废弃虚伪无用的数据,是数据挖掘技术的最重要的应用.     

客户关系管理中数据挖掘技术的应用研究

以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息.数据挖掘技术应用于这一领域可以帮助企业更好地分析和处理客户数据,挖掘客户对企业的最大价值,建立与客户之间的关系,提升企业竞争力.阐述客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程.给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用.最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题.     

数据挖掘技术在学校教学中的应用研究

学校在日常的教学活动中积累了大量的数据,它们被保存在数据库中,随着时间的推移在不断地积累并与日俱增。这些数据中隐含了很多有用的信息,利用数据挖掘技术将这些信息挖掘出来,可以为今后更好的管理和发展学校提供决策依据。     

浅谈数据挖掘技术在电子商务中运用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在电子商务领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、供应链内部流程优化,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在客户管理和搜索引擎数据分析、等方面的应用。     

数据挖掘技术在选课系统中的应用

许多高校都拥有选课系统,并积累了大量的原始数据,这些数据中包含了大量潜在的、未知的有用信息,这些“信息”可以辅助相关部门进行合理的教学资源分配并做出相应决策。本文基于高校选课系统,讨论了数据预处理和数据挖掘技术,并应用关联规则中的FP-tree算法挖掘选课数据,获得了一些有用的规则信息,取得了良好的应用效果。     

Web挖掘及其在电子商务中的应用

作为一种崭新的信息处理技术,Web挖掘受到了人们极大的关注。电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于电子商务,来有效地处理信息,成为企业共同关注的问题。Web挖掘是应用数据挖掘的方法通过对Web页面内容、页面之间的结构、用户访问的信息等各种数据进行分析和挖掘发现潜在的、有用的知识的过程,帮助决策者更加准确地获得商品的销售信息和客户信息,使客户在短时间内完成商品的浏览、搜索以及订购。本文着重阐述了Web挖掘技术及其在电子商务领域中的应用。     

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.     

网络环境下研究生课程成绩本体挖掘分析方法研究

在目前国内数字化高校的建设背景和对数据挖掘技术广泛研究的学术背景下,将数据挖掘技术应用于研究生成绩系统中,将可以很好地提高研究生教学质量,并使研究生课程安排更加合理。本文利用数据挖掘技术从大量的成绩数据中挖掘出有用的信息,分析这些数据间的相关性等性质,从而对研究生教育的改善和发展提供科学、有力的保证。     

基于电子商务的Web数据挖掘研究

随着Web技术的发展，开发电子商务网站成为一种新的营销模式，在保证产品质量的前提下，增加用户的点击率，提高商品销售率是企业提升竞争力的关键。Web挖掘正是应用数据挖掘的方法通过对Web页面内容、页面之间的结构、用户访问的信息等各种数据进行分析和挖掘发现潜在的、有用的知识的过程，帮助决策者更加准确地获得商品的销售信息和客户信息，使客户在短时间内完成商品的浏览、搜索以及订购。     

数据挖掘在客户信息管理中的运用

从大量的商业客户购买信息中挖掘出有用的知识无疑具有重要的商业价值．以某商业单位化妆品顾客的购买信息为例介绍了在商业客户信息管理中如何有效地使用数据挖掘技术获得有效的决策信息的方法。     

浅谈数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

高等学校的教学管理系统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,可以发现对教学管理有用的信息。这些信息对于教务管理、学习成绩的分析、学籍管理、教学质量评价、就业工作都有非常大的帮助,可以极大地提高高校教学管理的水平。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

随着客户信息的日趋复杂、客户数据的大量积累,分析复杂的客户数据,发现客户行为趋势,挖掘客户对企业的真正价值逐渐成为企业成功的关键因素,决策者迫切需要将海量数据转换成有价值的信息和知识。数据挖掘的出现为这一需要提供了有力的技术支持。数据挖掘在CRM（客户关系管理）中的有效运用可以从大量的客户数据中挖掘出对企业经营决策有价值的知识和规则。     

C4．5算法在客户关系管理中的应用研究

通过数据挖掘技术可以挖掘出隐藏在大量数据背后的信息,企业才能对客户进行细分,预测客户行为和做出正确的决策．文章在数据挖掘常用技术的基础上,提出了其在CRM中的应用模型,并基于C4．5算法,对数据挖掘在客户获取中的应用进行了实证分析．     

浅谈数据挖掘在管理会计中运用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用。     

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。     

运用数据挖掘技术建立查找客户故障的模型

数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,利用已有的数据进行预测,帮助企业赢得竞争优势。数据挖掘目的是根据企业的既定业务目标和存在的问题,对大量的业务数据进行探索,揭示其中隐     

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.     

基于数据挖掘技术的网络营销管理

网络营销是适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论,数据挖掘技术同样能在网络营销中得到广泛的应用,本文介绍了运用数据挖掘技术处理现代网络营销中的客户关系管理,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,制定适当的网络营销策略,实现高效的营销管理,为企业带来效益。