数据仓库技术在远程教育中的应用

本文介绍了数据仓库和远程教育、数据挖掘技术和决策支持系统的有关特点,提出了基于数据仓库的远程教育决策支持系统.     

面向CRM的数据挖掘技术的应用研究

计算机技术的不断发展,使企业的客户关系管理迈向了新的一步。数据挖掘技术在CRM中占据着不可或缺的地位,通过数据挖掘企业可以从大量的数据信息中提取到帮助企业飞跃的“黄金”,为企业带来更大的经济效益。本文在介绍了数据挖掘技术与CRM这两个概念之后,详细探讨了数据挖掘技术在CRM中的相关应用。     

基于数据挖掘的远程教育系统多维数据模型构建

随着电子信息技术的高速发展,人们积累的信息量急剧增长,采用数据挖掘技术便可从大量的信息中提取有价值的知识．数据挖掘技术广泛应用在电信、农业、金融、生物、化工、医药等领域．本文主要探讨将数据挖掘技术引入远程教育系统中,并运用数据挖掘技术构建起远程教育系统中各种多维数据模型．     

大数据时代下数据挖掘技术的应用

 大数据时代下,数据挖掘技术越来越受到人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术的研究背景和研究现状,论述了决策树、支持向量机、神经网络等数据挖掘技术的相关算法,分析了数据挖掘技术在大数据中的相关应用及未来的发展趋势,探讨了在大数据时代数据挖掘技术面临的挑战。     

远程教育系统中数据挖掘技术的应用

现代远程教育是一种新型的教育形式,应用数据挖掘技术,使其拓展面对互联网数据的特点,为学习者提供个性化服务,建设针对性强的课程教学资源。本文初步阐述了如何通过挖掘远程教育平台的数据获取有用信息,建立模型,优化改进设计,为学员提供更加优质的远程教学互动体验。     

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。     

供应链管理中的数据预处理技术

数据挖掘技术在供应链管理中起着非常重要的作用，由于数据常常出现噪声、缺失等情况，因此数据预处理成为数据挖掘过程中非常重要的一个步骤。结合供应链管理中的数据挖掘对各种数据预处理技术进行了介绍，并讨论了适合在供应链管理数据挖掘中应用的数据预处理技术。     

数据挖掘及其应用

作为解决目前企业信息系统中普遍面临的“数据爆炸”而“信息缺乏”状况的最有效的手段之一,数据挖掘受到了学术界和企业界的极大关注。本文详细阐述了数据挖掘的概念、常用技术和工具、现状及存在的问题。     

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.     

Web文本数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

简要介绍了数据挖掘、Web数据挖掘及Web文本数据挖掘技术。从特征项提取、文本关联分析、文本分类、文本聚类等方面对Web文本数据挖掘技术在电子商务中的应用作了探讨,并略述了Web文本数据挖掘技术的应用现状及其发展趋势。     

房地产业中OLAP和数据挖掘技术的应用

介绍了如何将OLAP和数据挖掘技术运用到房地产业中，在数据过滤转化、数据矩阵的构建及运用OLAP、数据挖掘技术分析方面作了初步探讨．     

数据挖掘技术在军事领域中的应用初探

本文概要介绍了数据挖掘技术的过程、算法及应用,阐明了数据挖掘技术在军事领域中的应用前景。数据挖掘技术作为一项从大量数据中获取有用知识的实用技术,必将在军事领域发挥巨大作用。     

数据挖掘在WEB中的应用

网络技术的飞速发展带来了“数据爆炸”,要从大量信息中获得所需知识就需要运用知识发现和数据挖掘方法．本文从WEB数据挖掘的对象、方法、过程三个方面进行了探讨,分析了数据挖掘在电子商务中的应用．     

浅谈数据挖掘

数据挖掘是在大量的数据中发现潜在的、有价值的模式和数据间关系（知识）的过程。经过十多年的工作,数据挖掘技术的研究与应用已取得了很大的成果。本文介绍了数据挖掘的概念、任务、方法以及数据挖掘的过程中要注意的问题。     

面向大数据的时空数据挖掘综述

时空数据挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,正致力于开发和应用新兴的计算技术来分析海量、高维的时空数据,揭示时空数据中的有价值知识.本文以时空大数据为背景,介绍数据挖掘技术产生的背景与发展、时空数据挖掘的研究现状、研究内容、应用领域、面向大数据的时空数据挖掘系统架构以及实现技术,为相关领域的研究者提供参考.     

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。     

浅谈数据挖掘技术及其应用

随着现代信息技术、通讯技术、数据库技术、网络技术、数字化图书馆和计算机技术的高速发展及数据库管理系统的广泛应用,使得数据库存储的数据量急剧增大。面对“堆积如山”的数据集合,传统的数据分析手段都难以应付,造成大量数据资源的浪费,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。     

数据挖掘及其在电子商务中的应用

随着网络技术的发展和计算机使用的日益广泛,电子化数据越来越多,人们面临“数据丰富而知识贫乏”的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没。从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢？八十年代末兴起的数据挖掘技术,为解决此问题开辟了一条道路。本文简单阐述了数据挖掘技术、Web数据挖掘及电子商务,分析了Web数据挖掘在电子商务中的应用和展望。     

几种常用的异常数据挖掘方法

主要讨论了常用的异常数据挖掘方法,简要地介绍了异常数据挖掘的定义、功能、方法等,详细的介绍了使用统计、距离、偏离技术、密度和高维持数据进行异常数据挖掘的方法并分析了其各自的特点.