数字挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术。本文介绍了数据挖掘的基本概念，重点分析了关联规则Apriori算法。并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法，实现意向购房的数据挖掘。     

关联规则在ERP销售系统中的应用研究

企业现行的ERP计划(EnterpriseResource Pianning)中蕴藏了海量数据,这些海量数据背后隐藏的价值无法估量.本文运用关联规则中的算法对ERP系统中的销售模块的大量数据进行数据挖掘处理,为企业优化销售行为模式提供依据.     

基于数据挖掘技术的企业信息化建设

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到企业信息化研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术特点入手,分析了数据挖掘在企业信息化中的应用。     

数据挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术。本文介绍了数据挖掘的基本概念,重点分析了关联规则Apriori算法。并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法,实现意向购房的数据挖掘。     

数据挖掘关联规则技术的应用

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的新技术.本文介绍了数据挖掘的基本概念,重点分析了关联规则Apriori算法.并使用SPSS公司Clementine工具提供的Apriori算法,实现意向购房的数据挖掘.     

探索数据挖掘在保险公司中的应用

数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术。它可以从大量的数据中提炼出有用的潜在的信息,人们可利用这些信改进工作,提高效率。通过对数据挖掘的常用技术和算法及数据挖掘的体系结构的详细介绍和分析,并结合保险业的特点,对数据挖掘技术在保险领域中的应用进行了探讨。     

数据挖掘在教育应用中的浅析

现在社会的发展使得信息量日益增加,如何在庞大的数据中寻找对自己有用的数据成为必须要考虑的事情。数据挖掘可以从庞大的数据库中提取隐藏的预测信息。因为数据挖掘是一种拥有巨大潜力的新技术,所以数据挖掘现在被广泛的应用于各种商业途径中,包括零售销售、电子商务、遥感技术、生物信息学等。教育是一个国家进步的要素之一。挖掘在教育中被称为教育信息挖掘。教育数据挖掘的的重点就是应用合理的、快速的方法从教育数据库中发现知识。教育数据挖掘可以分析学生的趋势和行为,得到一个对不同类型学生教育的最优化教育方式。当大量的数据存储在教育数据库中,为了得到需要的数据和发现隐藏数据间的关系,可以应用数据挖掘技术与软件。数据挖掘的功能有很多种,在教育数据挖掘中,流行的功能有关联、分类、聚类、离散点分析、关联规则、预测等。本文主要从数据挖掘现在大规模使用的行业中分析数据挖掘的特点,以及应用到教育,主要是高等教育的可能性。     

数据挖掘技术在商业领域的应用与研究

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助商业企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到商业市场研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术入手,分析了数据挖掘在商业活动中的应用。提出了数据挖掘的典型统计分析方法与常用的技术,并指出其在商业领域中的典型应用。     

商品陈列研究常用的数据挖掘技术相关算法简介与评价标准

商品陈列的科学性的研究,借助于数据挖掘的技术从海量的销售数据中提取隐含在其中的、事先未知的、但又是潜在有用的信息。本文综述了各种常用的数据挖掘算法和评价标准。     

数据挖掘技术在物流系统中的应用

随着计算机技术的不断发展,数据挖掘技术被应用于各行各业。数据挖掘技术应用在现代物流系统中,能够从庞杂的信息里提取有用的数据,通过统计分析,找出销售模式,准确掌握未来商机的命脉。     

基于数据挖掘技术的商品陈列研究——以安徽某市超市饮料销售为例

商品陈列的科学性的研究,借助于数据挖掘的技术从海量的销售数据中提取隐含在其中的、事先未知的、但又是潜在有用的信息。本文综述了各种常用的数据挖掘算法和评价标准。     

将数据挖掘技术应用在客户关系管理中

在客户关系管理中,企业将面临大量的来自于客户和市场的数据和信息,这些数据是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的,但同时又是非常有用的。数据挖掘技术可以将这些数据有效的分析、整理,从而给数据使用者提供有效、及时的信息。本文就数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用做了粗浅的探讨。     

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程.对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨.     

电力营销数据挖掘过程研究

电力营销海量的数据资源里蕴含着宝贵的价值,然而目前的各业务部门只对业务数据进行了简单的参考和统计,没有汇总到一起进行系统全面的数据挖掘分析,使数据中大量有价值的信息被埋没,形成有“数据”,而无“知识”的现象.本文对电力营销数据挖掘的过程分步骤进行了研究,为日后开展数据挖掘工作进行了先期的探索.     

浅谈数据挖掘在电子商务中的作用

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的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。利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。     

关联规则挖掘算法在网页浏览序列中的应用研究

针对用户网页浏览行为的真实数据,将关联规则数据挖掘算法应用于用户网页浏览序列中,对系统中存在的大量数据进行挖掘,从中提取出潜在的有用的信息,得到用户网页浏览的一般规律。     

浅谈数据挖掘技术

随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘（DataMining）就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据挖掘技术定义、数据挖掘的功能、数据挖掘方法、数据挖掘未来研究方向。     

数据挖掘在金融风险管理中的运用

数据挖掘技术就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，利用数据库，人工智能和数理统计等方面的技术，对数据进行深层加工和分析的信息处理技术。它是计算机科学中的一个新兴领域，普遍适用于金融、网易、服务、医疗、教育、科研、军事等各个领域。其中，金融风险管理是是其在金融领域的新应用。在庞大的金融市场中，如果交易者掌握的信息越充分，他们就能更好的进行风险管理，从而在交易中获得很大的利益。因此，对于金融市场中的信息的挖掘就显得尤为重要。然而面对涉及人来金融活动行为和信息传递这种大数据的处理和分析，我们需要一种更为有效的技术来实行，那就是数据挖掘技术。通过这种技术，对涉及金融方面的信息进行分析、归类、统计，从而达到控制金融风险，进行有效的风险管理的作用。     

数据挖掘技术在学校管理信息系统中的应用

伴随着计算机和网络技术的发展，国内高校逐渐建立了日益完善的管理信息系统，积累了大量的完整数据。目前，这些数据的主要为学校决策部门提供统计报表和信息查询。本文论述了高校管理信息系统中，运用数据挖掘的技术，透过现象看本质，进一步挖掘数据中的有价值的信息，为管理决策提供参考。     

数据挖掘技术在电子商务领域中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个使用统计学原理和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前在商业领域的应用刚刚起步.电子商务网站的顾客在WEB上的行为都会产生大量数据信息,不仅包括本次交易信息而且还有利用搜索引擎以及在站点内进行浏览的相关数据,这些数据中包含了对市场分析及预测非常有益的潜在信息.在日益激烈的电子商务竞争中,任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的,但是这些数据资源中所蕴涵的大量有益信息至今却未能得到充分地挖掘和利用.如何对电子商务信息进行有效的组织利用,如何了解到顾客尽可能多的爱好和价值取向,以优化网站设计,为用户提供个性化服务,成为电子商务发展迫切要解决的问题.本文主要阐述数据挖掘的一般技术,着重探讨了数据挖掘技术在电子商务领域中的应用.