大数据时代，造船人该如何面对？

大数据虽然是这两年才热起来的概念，但是跟它相关的“数据监测”、“数据挖掘”等概念却是传统造船行业中早就有的概念。提升船舶监控系统的智能化设计水平；监控造船施工，确保安全生产；推动造船市场向纵深开发；开发船舶能源需求预测系统或许是大数据与造船的“联姻”方向。     

基于数据挖掘的零售企业营销策略分析

随着现代科学技术的发展,利用数据挖掘技术对消费者的消费行为进行分析已成为可能,并在市场营销中发挥着越来越重要的作用。零售企业在营销过程中以大数据为支撑,对消费市场进行精准划分,将不同消费层次的人群进行合理分配,可以加强营销工作的针对性,使零售企业在竞争中获取更多的优势,更好地实现企业的经济效益。     

大数据背景下医药营销模式新探索

在数据大爆发的时代,大数据已经进入到个人、企业生活的各个方面,为企业经营带来挑战和机遇。企业的营销模式也应顺应大数据的趋势,做出相应的调整。     

中关村大数据风起云涌

全国最大规模和最有价值的数据资产，成为中关村大数据产业发展得天独厚的优势。 中关村大数据技术发展已与硅谷同步，海量数据挖掘等技术都处于国内领先地位，大数据产业链雏形已经初步显现     

基于个性化导购的商品智能动态推荐系统

为了节省顾客商品选购时间,帮助顾客从海量商品中快速找寻意购物品,本文尝试将关联规则与个性化导购相结合,引入FP-tree关联规则算法,利用商品推荐公式中的关联度,同时综合利用商家利益最大化、热销商品等因素,建立商品推荐综合评分公式。基于综合评分值对待推荐商品进行动态排序,并将排序结果推送给客户,实现个性化商品智能动态推荐服务。     

分析让保险企业更智能

当今的保险企业正面临比以往更为严峻的竞争压力,比如产品同质化程度高,价格战激烈,优秀营销代理人的流失,以及局部地区的行业增长放缓等等.随着市场压力的增大,保险企业正在寻求有效利用业务分析获得竞争优势的方法.作为提高IT治理建设水平的有效手段,     

数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中的应用探究

随着互联网的快速发展,网络信息与数据安全变得越来越重要,这关系各个领域的网络隐私安全。数据挖掘技术是一种旨在提高互联网信息安全的技术,它可以有效地提高互联网的信息安全和病毒防御。本文对计算机网络数据挖掘技术(Net Data Mining)NDM进行描述和探索,探究计算机网络病毒防御中数据挖掘技术的一些关联工具和结构,重点对数据挖掘算法进行描述,如决策树、关联规则等,这些有助于加强病毒的防御,最后通过模型来解决计算机网络病毒防御中的问题。     

基于微博平台的舆情分析研究综述

微博作为当前社会中最重要的社会信息传播平台,具有快速、高效、方便的特点。人们越来越依赖微博来进行社交活动,微博平台每天所产生的信息量越来越大,这其中蕴含了大量有价值的信息,因此,针对微博平台的数据挖掘引起了很多学者的关注和研究。为全面了解当前国内微博研究的发展现状,分析了现有的对微博方面的研究并对其进行总结。     

基于关联规则Apriori算法的学生成绩分析

关联规则挖掘是数据挖掘领域研究的热点问题,其中Apriori算法是经典的关联规则算法。将关联规则Apriori算法应用到学生成绩分析中,挖掘出课程与课程之间的相互关系,寻找各方面影响学生成绩的因素,发现隐藏在数据背后有价值的信息,从而为学生选课和教师教学以及教学管理工作等提供辅助性的建议与决策。     

基于模糊局部离群因子(LOF)的信用卡欺诈检测研究

异常检测是数据挖掘领域研究的基本问题之一,已被广泛应用于网络入侵检测、信用卡欺诈侦查等领域。局部离群因子(简称LOF)算法是一种具有较好检测效果和适用性的基于密度的异常点检测算法,但该算法没有考虑邻域的影响。通过对传统LOF算法进行改进,得到考虑邻域对检测结果影响的模糊LOF算法(简称NFu-LOF),并分别应用改进前后的算法对信用卡数据集进行检测和分析,实验结果验证了NFu-LOF算法的有效性。