数据挖掘技术在联网审计中的应用

随着数据库技术和网络技术的快速发展,数据呈爆炸式增长,传统的审计手段已无法完成审计目标,计算机审计将成为主要的审计方式。而被审计单位激增的业务数据背后隐藏着许多重要的信息,审计人员希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,缺乏挖掘数据背后隐藏的知识手段。同时,计算机技术的另一领域——人工智能,自1956年诞生之后取得了重大进展。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

引言 随着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.激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析.     

数据挖掘技术在会计信息系统中的应用研究

随着数据库和网络技术的迅速发展，目前的会计信息系统可以高效地实现财务数据的录入、修改、统计、查询以及简单的财务分析等功能，但是无法发现数据中存在的潜在关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势．缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。本文提出冉数据挖掘技术应用于会计信息系统，增强会计信息系统的财务分析功能．将海量的数据转化为有用的知识，为决策者提供有效的信息。本文简单介绍了数据挖掘的主要功能和常用的挖掘方法．以及数据挖掘在会计信息系统中的主要应用，最后给出了一个数据挖掘在会计信息系统中的应用实例。     

数据挖掘技术在税收管理中的应用

随着数据库技术的飞速发展以及数据库管理系统的广泛应用，各个企业和部门通过自己的数据库管理系统，经过长年努力，已经积累了越来越多的数据。于是，人们开始渴望通过对这些庞大的数据分析得到更多的有助于决策的信息。虽然，目前的数据库系统可以高效率地实现数据的录入、查询、统计等功能，但由于数据量庞大以及数据库系统中分析方法的严重缺乏，使得它无法发现数据中隐藏的相互联系，更无法根据当前的数据去预测未来的发展趋势。     

数据挖掘在煤炭企业信息化管理中的应用

近年来,随着我国煤炭企业诸多业务信息系统的运行,产生了大量的企业数据,这些数据实际上是与企业活动相关的信息的集合,当其积累到一定程度时,必然蕴含着可以利用的规律.目前广泛应用的数据库系统由于分析方法的严重缺乏,使得它无法发现数据中隐藏的相互联系,更无法根据当前的数据去预测未来的发展趋势;建立在数据库系统之上的决策支持系统由于在数据的采集、分析方法上的灵活性等方面存在局限性,使得人们不得不寻求更有效的途径以进行数据决策分析.数据挖掘就是从大型数据库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息,提取的知识可表示为概念、规则、规律、模式等形式.数据挖掘技术的出现为煤炭企业的数据处理、分析以及管理决策的支持提供了新的方法.     

数据挖掘技术在数据管理中的应用分析

一、数据挖掘(DM)概述 过去的二十多年时间里,信息或数据在量上有了戏剧性的增长.数据的累积已经在以爆炸性的速率发生.激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据.     

商品销售领域中的数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的技术.将其应用到商品销售领域的主要作用是对商业数据中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商品销售决策的关键性数据.     

数据挖掘技术在计算机网络中的应用

随着计算机技术的普遍推广,数据挖掘技术的运用也开始融合到各个领域中。由此可见,社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏着许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。     

基于数据挖掘的互联网金融平台风险治理研究

随着网络技术的飞速发展,P2P互联网金融平台催生了大量的理财和借贷行为。但由于互联网两端存在着信息不对称性,会产生大量的借贷信用风险问题。本文利用国内某大型互联网金融平台的借贷数据,基于数据挖掘的思路和方法,对数据进行了预处理、挖掘建模以及结果的分析,主要通过决策树算法找到借贷违约人的普遍特征,挖掘出隐藏在数据背后的知识和模式,并提出互联网金融平台的借贷风险治理方案,降低了信息不对称性,优化互联网金融平台的资源配置。     

数据挖掘在航空发动机状态判别中的应用

为了挖掘隐藏在飞参数据背后的信息知识,应用数据挖掘技术对航空发动机健康状态进行判别研究。利用飞参数据中与发动机健康状态相关的九个参数和典型的故障数据,分别建立了神经网络和决策树模型,通过结果的比较,确定了最佳分类预测模型。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

随着市场竞争的加剧和消费者需求已呈现个性化、多样化趋势,在这种市场环境中企业如何满足消费者、保留客户显得至关重要.目前企业所采用的客户关系管理系统对解决这些问题发挥了一定的作用;但当前的客户关系管理多偏重于商业活动的自动化,没能真正有效地发掘数据库中隐藏的信息.而数据挖掘技术却能很好的进行数据的分析、处理,发现客户信息.数据挖掘技术使客户关系管理系统成为管理者真正的决策分析工具.     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识,揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系,为决策提供有用的参考。     

实驰Web数据挖掘的问题及解决方法

Web上有海量的数据,用传统的数据分析方法已无法有效地获取隐藏在海量数据中的有用信息或知识,怎样对这些数据进行复杂的应用是目前信息处理技术研究的热点之一,Web数据挖掘技术以其能在Web环境下从大量的数据中发现隐含的规律性内容,解决数据的应用质量问题而倍受青睐。对于电子商务来说,Web数据挖掘就是要通过对电子商务网站上异构的海量客户数据进行深层次分析,了解网络客户详细的商务行为细节,从中获取对商业决策有价值的信息。     

企业大数据应用的实践与方法

大数据时代的到来,为数据在企业运营中打破时空局限提供了新思路,为＂解放数据生产力＂提供了新办法。海量的用户访问行为数据信息看似零散,但背后隐藏着必然的消费行为逻辑,哪些产品吸引特定客户群体,哪些手段最具营销感召力,哪些网络广告带来的受众是高质量的,哪些影响因素才最重要？这些答案往往隐藏在看似孤岛的碎片信息中,需要一个链条把碎片信息串联起来,从软件技术、数据收集、数据挖掘和分析纬度等方面,更好地实现价值数据输出,让营销变得更智能、更快捷、更精准、更高效，其意义尤其重大。     

数据挖掘及其发展方向探索

随着信息技术尤其是数据库技术的不断发展,人们能以更快速、更容易、更廉价的方式获取和存储数据,这样就使得大量的数据在商业公司、教育科研机构以及政府部门存储下来。如果数据没有经过分析、加工、处理、精炼,那么数据本身就没有多大意义。为了能从海量数据中精炼出有用的知识,人们迫切需要一种能够智能地、自动地把数据转换成有用信息和知识的技术和工具,这种需求促使了数据挖掘技术的产生。本文简单地介绍了数据挖掘的相关知识和以后的发展方向。     

数据挖掘在客户知识管理中的应用研究

一段时间以来,企业的数据仓库开始大众化,企业通过一些渠道积累了许多历史数据,只有当把这些数据化成有用信息的时候才可以充分地体现出来。数据挖掘是一种知识的发现者,它是从大量数据中挖掘隐性知识的技术,它在帮助企业实现从数据到知识的转换过程中起到了关键作用。所以,企业需要在客户管理方面着手,而客户知识的获得就显得尤为重要了。但如何寻找一种创新型的机制,使获得信息经过分析后能够产生一种新的知识,可以用来帮助解决寻找问题呢？因此。有关客户知识管理的问题开始普遍引起了人们的注意。一、基于数据挖掘的客户知识获取与共享数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。数据挖掘是一种挖掘潜在有用的信息和知识的过程。虽然实际的应用数据是模糊而有噪声,并且是不完全的,但是数据挖掘却能挖掘隐含在其中的深层次的信息。同时数据挖掘所挖掘的是用户感兴趣的知识,并且数据挖掘发现的知识要可接受并能理解加以运用,     

实施Web数据挖掘的问题及解决方法

Web上有海量的数据，用传统的数据分析方法已无法有效地获取隐藏在海量数据中的有用信息或知识，怎样对这些数据进行复杂的应用是目前信息处理技术研究的热点之一，Web数据挖掘技术以其能在Web环境下从大量的数据中发现隐含的规律性内容，解决数据的应用质量问题而倍受青睐。对于电子商务来说，Web数据挖掘就是要通过对电子商务网站上异构的海量客户数据进行深层次分析，了解网络客户详细的商务行为细节，从中获取对商业决策有价值的信息。     

行行都在喊缺人

春节之后,南京、武汉等城市多个行业面临人手紧张,有的甚至因人手紧缺而无法开业。记者在采访中发现,目前市场上的可用劳动力还相当富余,但真正找到合适工作的很少。一个奇怪的现象也因此出现:一方面,一大批企业“求人若渴”;另一方面,数以万计的人找不到工作,更多的人因为待遇过低而放弃既有的工作。来自各地的信息似乎都在向人们传达着一个共同的信息——在“用工荒”背后,隐藏着的是长久以来劳动力价格过低等真实原因。     

发展品牌经济,提升民族地区经济竞争力

改革开放后,我国涌现出了大量全国乃至世界知名品牌.许多知名品牌在同一地区出现,并带动地区经济发展.人们在总结这些地区成功经验时,发现成功的背后其实隐藏着更深层次的东西,这就是政府职能部门和整个社会的品牌意识、品牌文化以及适合品牌生存的制度环境等.人们将这种所谓以品牌企业或品牌产品为龙头,带动地方经济整体发展的经济称为品牌经济.品牌经济是区域经济发展的源动力.发展品牌经济是适应知识社会、信息社会的需要,是应对世界经济一体化挑战,推动民族地区经济结构升级,提升综合竞争力,实现可持续发展的重要举措.     

浅析大数据时代下数据挖掘技术的应用

随着信息技术的快速发展,大数据技术已经融入人们生活的方方面面,当下社会迎来了大数据时代。数据挖掘技术是大数据时代人类普遍使用的一项技术,也是现如今一项值得重点研究的课题。因为通过对大数据的深入分析对比,人们可以更加深入地了解数据背后所隐藏的奥秘。文章通过对大数据时代、数据挖掘技术的简要介绍和概括,详细论述大数据时代下数据挖掘技术的应用。