经济异常数据的挖掘方法与处理研究

数据挖掘是一门新兴技术,随着社会经济的发展,数据挖掘与处理愈发显得重要了。在社会经济现象分析中发现统计来的数据有异常现象。而这些异常数据对社会经济现象起了很大的作用。正确挖掘数据、处理数据,有利于正确认识现象规律,对指导经济发展具有重要意义。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用

近些年来经济发展速度快,工作量也大幅度增加。工作中面临的统计数据更是有很大的数量。因此经济统计工作便成为了十分重要的工作内容。要做好经济统计工作,就需要正确的认识到这个工作的重要性。同时还要深刻的认识数据挖掘技术,并且了解数据挖掘技术的特点。然后才可以将经济挖掘技术更好地应用在经济统计中。本文分析了技术挖掘技术的内涵和特点,然后探讨了数据挖掘技术在经济统计中的应用。     

浅谈数据挖掘对航空数据统计工作的创新

数据挖掘技术是一门全新的信息处理技术,其能够从海量的数据中根据设定的挖掘目标来挖掘有价值的信息。航空公司在运营过程中需要涉及众多数据统计的工作,将数据挖掘技术应用在其中就能够有效提升数据统计工作效率,使得数据价值最大化。文章主要以航空公司客户关系管理工作为例,针对数据挖掘技术对航空数据统计工作的创新进行探析。     

关于数据挖掘技术在经济统计中的应用

在我国,经济统计工作的进行是为了有效地反映经济发展状况,为决策者提供有效决策的依据。因此,统计部门在进行经济统计时必须重视经济统计信息的准确性和可靠性。数据挖掘技术就是为保证经济统计工作的正常运行而存在的,本文主要是对数据挖掘技术本身以及在经济统计中的应用进行分析,证明数据挖掘技术在经济统计中应用的有效性。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务网站每天都会产生大量的数据,运用数据挖掘技术可以从这些数据中发现对市场分析及预测非常有益的信息。本文讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探索

虽然社会经济和技术在不断发展,但在经济统计方面仍然存在数据库复杂且繁冗,数据质量不高等问题。这主要是由于缺乏对数据处理方法等缺乏深层次的分析和探索,导致数据价值的缺失。本文主要从数据的预处理步骤、数据挖掘在经济统计中的体现、数据挖掘技术在经济系统中的可行性分析,以及数据挖掘领域中的关联规则和决策树四个方面进行简要的分析。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用

伴随着社会的发展,我国的经济水平已经达到了一定的高度,同时,也形成了一个非人脑可分析的复杂的经济关系体系。经济统计需要先进的技术和高效率的数据处理手段,现代统计分析技术的应用已经成为了时代发展的必然。本文首先对数据挖掘技术的主要内容和发展历程进行了介绍,并分析了数据挖掘技术在经济统计中应用的优势,并就几种应用方法进行了分析。数据挖掘技术作为现代统计分析技术之一,在经历统计中的应用具有很大的优势,同时由于其自身特点,可以一定程度上提升数据深加工的效率。时代在发展,面对当前这个庞杂繁琐的经济统计体系,高效率的先进现代化处理手段的应用已经成为了一种趋势,这些技术的应用会改善我国当前数据庞杂繁琐难以“深加工”的现状。     

Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究

电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术,因此数据挖掘在电子商务中具有广阔的应用前景。本文主要介绍了Web数据挖掘的概念和分类,论述了电子商务中Web数据挖掘的过程和方法,最后阐述了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

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。     

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.     

数据挖掘在超市大数据中的应用

大数据时代,各行各业汇集了庞大的数据,如何使这些数据得到充分的利用,数据挖掘是最关键也是最基础的工作。在本次研究中,将数据挖掘技术与购物篮思想理念相结合,运用R语言,对南京一家超市五个月内的销售数据进行研究分析。具体有65536条数据,有31869条销售记录,2242种类商品,将这些商品分为192小类商品,基于食品分类规则将该超市食品分为38类。此次研究过程如下:首先,运用R语言,使用编写字典的方式,对所获取的数据进行清洗,生成结构化数据。然后,在三方面对数据挖掘。一,数据描述性统计挖掘。二关联规则挖掘。最后,用图表的形式展示此次研究的成果。此次烟酒店意义:利用初级数据挖掘的理论支持,帮助企业更好地分析、了解客户,最终赢得客户的竞争是该研究的重要的意义和实际应用价值。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探索

如今,经济统计尚且普遍存在数据库庞大、复杂且数据质量低下等亟待解决的问题。究其根本,对于数据的统计、处理方法仍然停留于报表分析统计的层面,深层次的智能性处理分析十分缺乏,使得潜在于数据间的联系及价值易被忽略,同时虚假数据鉴别水平较低。针对这些问题,我们探讨了数据挖掘技术在经济统计中的相关应用,旨在为相关引用提供一定借鉴。     

数据挖掘中的线性回归技术及R语言实现

统计方法有成熟的数学基础,可以很好地对数据进行解释,在数据挖掘中有着大量的运用;本文简单探讨了线性回归分析技术在数据挖掘中的应用及R语言实现。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探索

如今,经济统计尚且普遍存在数据库庞大、复杂且数据质量低下等亟待解决的问题.究其根本,对于数据的统计、处理方法仍然停留于报表分析统计的层面,深层次的智能性处理分析十分缺乏,使得潜在于数据间的联系及价值易被忽略,同时虚假数据鉴别水平较低.针对这些问题,我们探讨了数据挖掘技术在经济统计中的相关应用,旨在为相关引用提供一定借鉴.     

数据挖掘技术在住房信贷风险防范中的应用

本文研究的是数据挖掘在住房信贷风险中的应用,随着信息技术的发展,大量的数据充斥在人们的生活中,只靠人工挑选数据中的大量有用知识已经成为了不可能,数据挖掘技术由此应运而生,用以提炼隐含在其中的、不为人知的、但又是潜在有用的信息和知识。住房贷款已经成为我国银行贷款业务的一个重要组成部分,而住房贷款的风险问题也日益加重。本文先是对数据挖掘技术产生的背景、定义以及数据挖掘的方法加以简单介绍,然后分析了我国住房信贷业务风险的现状,然后分别运用数据挖掘的统计方法中的分类分析预测、时序模式分析、孤立点挖掘几个技术对住房贷款的不同时期、不同方面进行风险防范处理,达到减少信贷风险,防止骗贷行为产生,保障银行信贷资产安全的目的。     

编辑距离的Web数据挖掘问题研究

Web数据挖掘技术简称为Web挖掘,该项技术从数据挖掘技术中发展而来,属于Web信息系统中崭新的一个领域.该技术主要帮助人们在大量信息中进行智能化、自动化选择,找出信息中具有一定使用价值的知识点,并从知识点中揭示含有这些数据的背后客观世界中的内在联系和规律,可以应用于宏观辅助决策,解决社会发展中实质性问题.本文主要从编辑距离的角度对Web数据挖掘技术进行分析.     

试析数据挖掘技术在经济统计中的应用

随着我国经济的发展,经济统计过程中会出现大量的、杂乱的、来源广泛的数据。作为下一经济活动的基础,数据的利用非常重要,因此为经济发展制定针对性的决策是社会各界关注的重点,统计部门也越来越重视经济统计信息的真实性与可靠性。面对这样复杂的经济关系整体,传统的数据统计与处理方法显得异常薄弱,难以对深层次的数据进行智能分析,导致存在于数据中的联系和价值被忽视,且对于虚假数据不具有较好的鉴别能力。因此,借助现代化的技术实施经济分析成为社会发展的必然趋势,数据挖掘显示出其巨大的优势,本文从实际应用的角度出发,分析数据挖掘技术的特点及其在实际经济统计中的应用。     

WEB数据挖掘技术在企业电子商务系统中的应用探析

web数据挖掘技术为企业从大量电子商务系统数据中提取有效信息提供了数据分析的技术支持,本文简述了数据挖掘技术应用于电子商务系统的目的和意义,分析了几种web数据挖掘技术及其在电子商务系统中的应用。     

数字化校园中Web数据挖掘的应用研究

数字化校园中各部门网站每天都会产生大量的数据,运用数据挖掘技术可以从这些数据中发现对师生行为分析及预测非常有益的信息。本文探讨了：数字化校园中Web数据挖掘的过程,重点研究了Web数据挖掘方法,从而有效提高学校的办公效率。     

关于数据挖掘技术在经济统计中的应用

随着我国社会经济的快速发展,当前我国的国民生产总值已经达到63万亿这样一个惊人的数字,同时社会经济活动也因为各种经济因素的影响形成了一个复杂的经济关系整体,经济发展已经超出了人脑理解分析的范畴,借助现代统计分析技术进行经济分析成为一种必然选择。近年来数据挖掘技术成为经济统计活动的新宠,其在社会经济活动中的应用引起了社会各界的广泛关注。本文将从应用的角度出发,结合数据挖掘技术在经济统计活动中应用的实际,对数据挖掘技术在经济统计中的应用进行简要分析。