关联规则数据挖掘应用研究

笔者通过对关联规则的基本原理、分类及数据挖掘过程的介绍,对关联规则挖掘的核心算法及常用的优化方法进行了深入的研究,并通过一个例子介绍了关联规则在数据挖掘中的应用.     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

数据挖掘技术作为一种先进的数据处理方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具.基于数据挖掘技术的客户关系管理系统是数据挖掘技术在客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径.在客户关系管理中常用的数据挖掘方法主要包括:分类、聚类、关联规则、统计回归、偏差分析等.     

微软数据挖掘结果可视化研究

介绍了数据挖掘可视化的分类,讨论了微软数据挖掘结果可视化的几种技术和方法,将数据挖掘后得到的知识和结果用直观的形式表现出来,便于发现其中隐藏的特征、关系、模式和趋势等,使用户参与到决策分析的过程中.     

微软数据挖掘结果可视化研究

介绍了数据挖掘可视化的分类,讨论了微软数据挖掘结果可视化的几种技术和方法,将数据挖掘后得到的知识和结果用直观的形式表现出来,便于发现其中隐藏的特征、关系、模式和趋势等,使用户参与到决策分析的过程中。     

数据挖掘技术在企业薪酬设针中的应用研究

现代企业薪酬设计过程中要面对数量众多、关系复杂的信息和数据,而数据挖掘技术在有效处理大量数据方面具有独特的优势。本文以薪酬设计中的数据分析过程为主线,探讨如何应用分类、聚类以及关联规则等数据挖掘技术来分析和处理数据,为薪酬设计提供强有力的决策支持。     

基于两步聚类算法的卷烟零售客户分类研究

两步聚类模型是一种新型的分层聚类算法,目前一般应用在数据挖掘与多元统计的交叉领域——模式分类中,其算法适合任何尺度的变量。以菖菖市卷烟零售可户分类为例,运用两步聚类模型进行客户分类模拟研究,模拟结果显示,基于两步聚类算法的卷烟零售客户分类,具有较高的科学性和精准性。     

数据挖掘技术在数字图书馆建设中的应用

本文介绍了数据挖掘技术在数字图书馆建设中的应用.探讨了数据挖掘的技术和方法,描述了数字图书馆中进行数据挖掘的过程,建立了数字图书馆数据挖掘模型,并说明了通过数据挖掘可以实现数字图书馆的个性化服务.     

数据挖掘技术在零售业中的应用

首先分析了零售业应用数据挖掘的背景,利用业内经典案例“啤酒和尿布”的故事引出了数据挖掘的概念,并简要介绍了其方法。在此基础上给出了数据挖掘在零售业中的几种典型应用,并用实例说明了实施数据挖掘项目的基本流程。     

数据仓库和数据挖掘在农业辅助决策支持系统中的应用

基于农作物生产的相关数据,创建农作物病虫害分析的数据仓库,运用数据挖掘技术提取分类规则,再将获取的规则用于农业病虫害的诊断;通过对实例运行结果的分析,验证了数据仓库和数据挖掘技术与农业决策支持系统相结合方案的可行性。     

关联规则研究

对关联规则挖掘技术进行了研究,描述了关联规则的基本概念,介绍了关联规则的分类;阐述了挖掘关联规则的步骤,并展望了关联规则进一步的研究方向。关联规则挖掘作为数据挖掘领域的一个重要研究内容,它揭示了项集之间有趣的相关关系,可广泛应用于购物篮分析、数据分析、分类、网络个性化服务、企业电子商务中客户数据挖掘等广泛领域。     

信用卡客户的分类研究

随着时代的发展,各行各业的数据都在成倍的增长,数据挖掘技术可以帮助人们从大量数据中发现有用的信息。文章将决策树分类算法引入到商业银行个人信用卡客户信用度的数据挖掘,在对原始数据进行预处理的基础上,采用ID3算法计算训练样本集中各个属性,建立一颗信用度评价决策树,对信用卡客户实现了较好分类。     

数据挖掘方法及其在我国财政管理领域的应用

以数据挖掘方法的基本概念和挖掘过程为基础,探讨数据挖掘方法在财政管理中的应用。主要内容有：（1）数据预处理,是指在对数据进行数据挖掘之前,先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散和规约等一系列的处理工作,使之符合挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低标准;（2）分类挖掘法,包括贝叶斯算法、决策树算法、遗传算法、k－近邻算法和人工神经网络;（3）关联挖掘法,挖掘探索出隐藏在数据间的相关关系;（4）聚类挖掘法,按照样本在性质上的亲疏远近进行分类。通过对财政管理中的财政收入进行挖掘,得出结论：企业所得税虽然在数值上往往比营业税或者增值税高,但通过决策树算法进行挖掘,可以看到在财政收入中企业所得税与税收占比极可能具有更强的关联性。     

基于数据挖掘技术的金融审计风险防范研究

本文从数据挖掘的角度来研究金融审计风险防范,包括数据挖掘在金融审计中的应用过程模型,数据挖掘技术在金融审计风险防范中几个过程的应用设想等几个方面,对数据挖掘及其在金融审计风险的防范做了初步的探索.     

数据挖掘在股票预测中的应用

伴随着经济的发展以及社会的进步,全民炒股已经成为风尚,人们开始关注股票的预测效果,与此同时,数据挖掘技术和分析机制在不断升级,将数据挖掘技术应用在股票预测项目中,具有非常重要的实际意义,能在提高预测准确性的同时,进一步为行业管理效率的升级提供动力.本文从数据挖掘技术内涵分析入手,对数据挖掘技术和股票预测的关系进行了集中分析,并着重阐释了数据挖掘技术在股票预测中的应用策略,旨在为相关人员提供有价值的参考建议.     

选岩土工程中数据挖掘技术的研究进展

随着计算机技术的不断推广和扩展,岩土工程领域也广泛的用到了计算机相关技术,其中数据挖掘在选岩土工程中的应用就较为广泛。目前数据挖掘作为一门比较新兴的学科技术领域,其强大的功能为岩土工程提供了强大的技术支撑。本文通过介绍数据挖掘相关知识,岩土工程相关知识,数据挖掘在岩土工程中的应用现状作出简单评价。希望能为以后的相关研究提供一个可借鉴思路。     

多媒体数据挖掘在医学图书馆服务中的应用

本丈首先介绍了多媒体数据挖掘的含义以及多媒体数据挖掘在医学图书馆服务中作用,着重分析了多媒体数据挖掘技术在医学图书馆服务中的应用方式,以期为医学图书馆中医学多媒体资源的建设和多媒体挖掘技术的推广有一些帮助.     

数据挖掘在金融业中的应用及对我国的启示

数据挖掘是在20世纪末期兴起的一种数据处理技术，它的兴起和发展得益于其在商业领域的广泛应用。在金融领域，数据挖掘同样也得到了应用。本将简单扼要地介绍数据挖掘和相关工具及其在国外金融业中的应用，分析其在我国金融业中的应用前景和相关问题。     

数据挖掘方法及其应用展望

本文通过对数据挖掘的功能、方法、工具及应用展望等方面的介绍 ,指出数据挖掘技术融合了许多不同学科和领域的研究成果 ,具有自身的特性和功能。数据挖掘技术主要应用在市场营销业、金融业 ,它与传统的数据分析的本质区别是其在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识 ,数据挖掘所得到的信息应具有未知、有效和实用三个特征 ,从而体现出辅助、代替人类思维的特性。     

数据挖掘技术在证券行业中的应用

证券行业的竞争越来越激烈,数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具在证券行业中的应用愈加广泛。本文从应用角度出发,介绍了数据挖掘技术的基本概念及常用的挖掘技术,从客户关系管理、股市基本分析、股市技术分析及经营状况分析等多方面详细说了数据挖掘技术在证券行业中的应用。     

模糊聚类分析方法在数据挖掘中的应用

在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法,分析了该方法在数据挖掘中的特性,讨论了其在大型数据库中的应用方法,并以例证说明这一方法的实际应用。