物流决策中决策树分类技术的应用研究

为提高物流企业的决策能力,本文提出将数据挖掘技术应用于物流决策,重点讨论了数据挖掘分类技术及其在物流决策中的功能,应用WEK软件J48算法,结合实例对物流决策中决策树分类技术的应用进行了分析研究。     

基于数据挖掘技术的信用卡客户的信用评价

本文以对商业银行信用卡历史客户数据为研究对象,介绍了数据挖掘方法中决策树C4.5算法和关联规则Apriori算法的应用,并通过weka软件进行实证分析,从而为银行信用卡客户信用程度评定提供了决策支持。     

浅析数据挖掘分类方法中的决策树算法

分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。决策树分类是一种重要的数据分类技术,本文通过对对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述,并分析比较了各种算法的主要特性,为使用者选择算法或研究者改进算法提供借鉴。     

数据挖掘算法在债务管理中的应用

决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一，ID3算法镕4是最为经典的决策树算法。本文以ID3教据挖掘算法在债务管理中的应用为例，验证了算法的性能。     

数据挖掘技术在连锁超市经营企业的应用

以决策树算法为例,从算法和实例两方面介绍了数据挖掘技术在连锁经营领域的应用,展示了数据挖掘技术在提高连锁超市决策水平、提升核心竞争力方面的重大价值。     

数据挖掘技术在高校学生心理健康档案中的应用

本文对数据挖掘的决策树技术在大学生心理档案分析中应用进行了探讨,为大学生心理健康档案的数据分析提供了新的思路。     

数据挖掘在员工网络招聘中的应用研究

本文首先对简历原始数据进行预处理,然后采用数据挖掘技术中的决策树算法和神经网络算法,在Clementine软件中对处理后的数据进行挖掘,以提取被企业接收面试的简历的共同特征,为日后的网络简历处理提供一定的依据此外,本文对数据挖掘算法的优劣性与挖掘准确性进行了比较。     

数据挖掘技术在高考数据分析中的应用

本文提出利用数据挖掘技术对作者学校历年高考数据进行分析的思想,详细介绍了利用决策树算法对高考成绩进行分析.通过分析结果,提出了对教学过程中出现的问题进行解决的建议.     

利用SQL Server 2005数据挖掘实现交叉销售的研究

交叉销售是非常常见的商业问题,它包括基于客户当前或之前的购物篮中的产品来推荐新的产品列表。许多零售商,特别是在线零售商,采用这个特性来增加它们的销售额。本文通过对电影交叉销售的数据建模,介绍在SQL Server 2005中建立数据挖掘结构和模型的详细过程,展现决策树算法的浏览图,并使用决策树算法在实例中进行准确性分析和一般预测,说明如何利用数据挖掘来解决商业问题。     

基于多分类器的移动通信客户信息挖掘

移动通信领域中的客户信息挖掘是数据挖掘和商务智能领域中典型应用之一,具有较高研究意义和商业应用价值。在基于决策树的数据分类算法基础上,采用相异度计算原理进行分类,重点对移动通信客户是否可能成长为高价值客户的分类进行了研究。测试结果表明,本文所提出的组合分类方法是完全可行的。     

基于决策树的数据挖掘方法在CRM中的应用研究

基于ID3算法的CRM数据分类实例证明:决策树的核心问题是选择最佳的划分标准,采取数据挖掘中的决策树分类算法,将其应用于CRM系统中,以从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而提高CRM对市场活动和销售活动的分析能力,以期为企业更科学、更有效地制定产品开发、生产、销售和服务策略提供有力的技术支持。     

数据挖掘技术在高校就业中的应用

数据挖掘是从大量的数据中获取有用知识的过程。结合当前高校毕业生就业难的为问题，从数据挖掘的角度利用决策树C4．5算法对往届已就业同学的基本情况进行了分类，找出帮助学生顺利就业的一些规律，对学生更好的就业具有一定的指导意义。     

完善信用卡收单业务合同

特约商户或第三方支付平台与收单银行之间系信用卡收单业务合同法律关系,但双方签订的信用卡收单业务合同之间仍然不平等,应废除收单银行有权单方面认定特约商户套现行为的约定;收单银行为防范风险,可增加收单银行可采取的措施以及明确特约商户违约责任的范围,同时应保障特约商户的救济的权利。     

数据挖掘在欺诈风险分析中的应用

论述了数据挖掘技术中的决策树、离群数据挖掘、案例推理、粗糙集、神经网络在欺诈风险的分析、识别和评价中具体应用。     

基于粗糙集的决策树旅游景点信用评估模型的设计与实现

旅游景点信用评估是一种典型的分类问题,本文概述了粗糙集和决策树的理论,基于这两种理论,提出了一个基于数据挖掘粗糙集理论与决策树分类技术相结合的信用评估方法来建立旅行景点的信用评估模型,利用粗糙集的知识约简的概念,对样本数据进行预处理,去除冗余属性对分类模型的影响,然后用决策树方法建立分类模型.最后通过Pawlak重要度的属性约简算法和ID3决策树算法实现了该模型.     

数据挖掘方法在未利用土地适宜性评价中的应用

运用数据挖掘的决策树方法为未利用土地适宜性评价建立模型,以福建省福州市闽侯县作为一个试验区,本文首先运用主成分分析法,消除各因素之间的相关性,得出8个相互独立的指标(影响因子)作为测试属性,共提取了67个样本,再运用C4.5算法构建未利用土地适宜性评价决策树并进行了分析,表明所得规则符合实际并且易于理解。然后运用生产的规则对试验区未利用土地进行评价,并与应用实地调查所得的结果作对比分析。结果表明:基于决策树技术的未利用土地适宜性评价方法不仅不依赖于经验知识,而且通过此模型得到的评价结果具有较高准确率,能够满足评价的要求。     

决策树技术在网上书店系统中的应用

数据挖掘技术是在大量的数据中发现未知知识的数据分析技术,利用数据挖掘技术分析客户数据,发现其中的规律,从而为商务决策提供依据。本文对决策树技术进行了相关分析,并应用于网上书店系统,实现对客户数据的挖掘。     

决策树C4.5算法在银行信贷业务工作中的应用研究

在银行的信贷业务中,银行贷款员需要分析数据,要预测哪些贷款申请者是安全的,银行是否有风险。对于这类问题,文中利用数据挖掘技术中决策树C4.5算法,以一个具体的案例详细讲解了C4.5算法的原理及其实现算法,通过分析以往客户贷款的信息,建立预测模型和模型解释,并通过提取模型中的规则对银行进行信贷业务时可以预测客户是否是安全的,为降低银行信贷风险起到了一定的辅助作用。     

浅析决策树算法对构建高校图书馆服务模型的研究

以高校图书馆——长春工程学院图书馆为例,选择决策树C4.5算法构造模型,通过数据挖掘算法,得出制约图书馆数字资源使用因素间的一些潜在性联系,从而进一步分析高校图书馆用户的实际使用需求,为图书馆今后发展、决策提供意见及指导。     

基于树形算法的社交网络用户真实性分析——以新浪微博为例

在网络日益发展的现代社会,微博已经成为了人们日常生活中非常重要的沟通和交流的工具,人们在微博中建立了庞大的社交关系网。随着微博优势不断的显现,其缺点也不断暴露:广告的泛滥,虚假用户的不断滋生使得微博的可信度不断降低。文章通过对新浪微博用户数据特征进行分析,从用户特征权重的角度结合数据挖掘中常用的决策树算法,规则算法和Apriori算法进行结果比对,从而得出判断新浪微博用户真实性的最优算法。