数据挖掘技术在海关旅检风险分析系统当中的应用

数据挖掘技术是一门近年来新兴的学科,主要研究如何从大量数据中发掘出有用的知识。本文主要就数据挖掘技术的分类、聚类和异常点监测技术在旅检分析系统当中的应用作了研究。并给出了旅检分析中数据挖掘与分析系统的基本框架结构,探索了风险分析在海关旅检系统中未来新的发展方向。响应了署党组提倡的以风险分析作为海关工作的先导和重点的工作思路。     

海关监管现场风险数据仓库的构建及运用

从海关风险式管理要求来看,目前监管现场的通关风险参数设置存在不足,从人工设置参数的方式转变为智能设置参数的方式是解决问题的可考虑的途径,而建设数据仓库加强数据挖掘是有效进行智能参数设置的方法之一。数据仓库用来存储通关报关单的相关信息,风险参数决策系统通过对数据仓库数据信息处理、分析和数据挖掘,从而自动形成规则库,为监管现场提供监管依据。数据仓库的运算和分类,数据挖掘、决策分析都需要占用大量的资源,因此有必要构造海关云计算平台。     

数据挖掘在基因表达数据分析中的应用

DNA微阵列(Microarray)技术的迅猛发展,产生了海量的基因表达数据。寻找一种方法,从中识别功能基因组,进行正确的样本划分,建立相关的基因调控网,揭示生命现象的特定通道,已成为首要的基本问题。数据挖掘技术因其在大规模数据处理方面的卓越能力而在生物信息学的各领域具有良好的研究与应用前景。本文就数据挖掘技术在基因表达数据分析中的应用做了详细的综述,说明数据挖掘技术是生物信息处理的强有力工具。     

浅谈XBRL与财务信息数据挖掘

基于人工智能的数据挖掘,其结果受到人工智能研究的制约,XML技术的出现,为在数据组织中更好的体现数据本身的含义提供了很好的途径.XBRL作为XML语言在网络财务报告中的应用,为在大量的财务信息中进行数据挖掘发现知识提供了途径.本文对基于XBRL的财务信息数据挖掘基本过程进行了探讨.     

基于Web挖掘的电子商务网站的设计研究

传统的基于数据库的数据挖掘技术开始向Web挖掘领域发展。为了从电子商务网站每天产生的大量数据中提取有价值的信息,本文主要研究分析了Web挖掘技术在电子商务领域的应用,应用Web挖掘可为企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动。同时,随着数据挖掘技术在电子商务时代应用的进一步深入,Web挖掘必然具有更广泛的市场价值和更广阔的应用前景。     

基于粗糙集属性约简的数据挖掘技术

粗糙集理论（Rough Set）是波兰学者Z.PAWLAK提出的一种新的软计算方法，它在处理含噪声、不完整、不精确的信息方面具有独特的能力，已成为数据挖掘技术的一个主要方法，在许多科学与工程领域中得到了广泛的应用。本文着重介绍粗糙集的基本思想，并以一个具体的属性约简算法和实例介绍了它在数据挖掘，特别是在数据浓缩和规则提取中的应用。     

数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用

数据挖掘技术是当前实践领域应用较为广泛的一种技术,但在档案信息管理中却还是处于起步阶段,面临着巨大挑战。档案是对实践活动的记录,从档案信息中可以了解数据挖掘技术的发展,为其形成立体的体系,帮助大众更好地了解和应用。本文主要从数据挖掘技术的发展、数据挖掘技术研究和档案计算机管理系统之间的关系以及数据挖掘技术研究在档案计算机管理系统中的应用策略这三方面进行详细阐述。     

数据挖掘在财务领域中的应用

目前企业普遍面临“数据爆炸、知识匮乏”的困境，如何从会计信息系统等信息资源中挖掘出潜在的知识，为管理和决策服务，是企业迫切需要解决的问题。本文主要研究数据挖掘技术在财务领域中的应用问题，介绍了数据挖掘的基本原理和方法，对数据挖掘在财务分析、预测、危机预警等方面的应用进行了探讨。     

数据挖掘在海关商品查验中的应用

将数据挖掘引用到海关风险管理中尚属首次，本介绍了数据挖掘在海关商品查验中的方案设计，并探讨了其实现方法与关键技术。     

在教学质量评估系统中数据挖掘算法分析

为提高教学质量,许多高校已经建立了教学质量评估系统,如何将数据挖掘技术应用其中,从大量数据中提取出隐藏在数据之中的有用的信息,已成为高校发展研究的重要课题。从基本概念、算法的分析、提取规则等方面,对关联规则和决策树算法这两个数据挖掘工具进行了探讨,阐述了这两个数据挖掘工具的优点,并对关联规则挖掘算法中的Apriori算法和决策树算法进行了详细分析。     

关于风险管理参数分类与标引的初步探讨

参数是现代海关信息化管理的核心要素,对参数的管理直接关系到海关监管行为的合法性与有效性,将成为海关业务管理的重要形式。而成熟的海关参数管理制度必须具有稳定的概念体系与基础规范,主要递进式地表现为海关参数的总体定义、海关参数的分类依据与海关参数的信息标引模式。风险管理参数是指＂海关为实现行政执法与业务管理目的而加入业务系统用于控制和干预业务运行的指令变量＂,不同于＂为保障数据质量与发挥统计信息辅助决策功能而设置于统计工作系统用于判断处理数据对象的指令变量＂的统计参数。参数性质特征的厘清是海关业务管理与行政执法水平的重要的反映形式与实现手段,对其进行分类与标引虽然增加了参数管理工作的复杂性,但却是海关风险管理工作系统化与专业化的必要途径,保障了海关具体管理行为的合法性与有效性,有助于推进海关制度的现代化与科学化进程。     

基于网格的并行数据挖掘体系结构的研究

针对传统的数据挖掘模式无法解决广域分布的海量数据挖掘问题,本文提出了一个网格环境下基于开放网格服务体系结构标准的网格数据挖掘服务,实现了网格环境下的数据挖掘。由于网格数据挖掘处理的数据是海量的,传统的集中式数据挖掘技术已经无法满足需求。因此在网格数据挖掘服务中融入并行技术是非常有意义的。     

数据挖掘技术在信用评分中的应用研究

目前,数据挖掘技术在信用评分领域的应用已较成熟,但因缺乏对数据挖掘实际操作技术及其问题的研究,常难以获得理想的挖掘效果.梳理数据挖掘的操作流程,归纳总结数据挖掘的关键点,借助个案解析数据挖掘中常见的技术问题及数据挖掘技术的局限性,以期为利用数据挖掘技术进行信用评分提供技术支持.     

数据挖掘技术在企业客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧，客户成为企业的重要资源，如何进行更加有效的客户关系管理、如何提高客户关系管理的水平，一直是很多企业关注的问题。数据挖掘技术作为一种新型的数据处理工具，在处理海量数据、将数据转化成有价值的信息、辅助企业进行有效CRM决策等方面都有重要作用。企业可以通过构建数据挖掘平台，按照数据挖掘的步骤实现在CRM中的数据挖掘。     

浅谈数据挖掘技术原理及应用

数据挖掘技术是对商业数据库中大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据,它是数据库研究中的一个很有价值的新领域,它融合了多个领域的理论和技术。有其自身的原理和应用范围。     

数据挖掘在证券交易系统分析中的应用

本文以沪深证券市场的公开数据和部分实时券商交易数据为基础,应用数学集合论、博弈学习论和金融微观结构理论与计算机信息系统相关概念,提出了金融市场数据挖掘的合并算法,并分别讨论了数据挖掘在序列模式、关联分析、聚类分析、偏差检测、进化遗传模拟五方面的应用。     

数据挖掘技术在计算机审计中的应用研究

数据挖掘技术是从大量的数据中进行提取,选择一些隐含的、具有潜力的、有知识的技术,并将其应用到计算机审计工作中,发挥可靠性。因此,在文章中,基于相关概述,研究数据挖掘方法,分析数据挖掘技术在计算机审计工作中的应用步骤,以供相关人员参考。     

数据挖掘技术在现代市场营销中的应用

论文从基本理论入手,介绍了数据挖掘的概念及市场营销观念的演进,从而引出数据挖掘技术与现代市场营销的关系,重点叙述了用户信息的获取方法、数据挖掘技术在“交叉营销”、“整合营销”、“实时营销”、“绿色营销”、“关系营销”、“网络营销”中的应用。同时,还结合实例分析,从理论及技术层面对数据挖掘在“购物篮分析”中的综合应用进行了深入的探讨与阐发。     

数据挖掘技术的发展研究

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。本文从数据挖掘的发展现状出发，总结了数据挖掘常采用的技术方法，对数据挖掘应用中的主要问题进行了探讨，并对数据挖掘的发展趋势及热点问题进行了阐述。     

现代物流管理中的数据挖掘

物流管理可以看作是存货流、信息流、资金流的综合管理。存货流管理包括操作层次的库存补充和运输路径规划以及战略层次的设施地点规划。信息流管理便是本着物流信息系统构建原则,借助先进的计算机技术、网络技术以及在电子商务中跨越部门与企业的相关应用的集成式管理。本文介绍了现代物流和数据挖掘技术的国内外发展状况,提出了将数据挖掘技术应用于物流信息管理中的益处,阐述了电子商务时代运用数据挖掘技术进行现代物流信息管理的方向,重点论述了数据挖掘技术在物流管理中的重要作用,指出数据挖掘为进一步的数据分析和决策支持提供了强有力的技术支撑。