数据挖掘在中职招生中的应用研究

决策树算法是数据挖掘的重要组成部分之一.本文利用决策树算法,对学生报考类别、学习成绩、家庭经济状况3个主要属性的海量数据进行分析研究,总结出符合什么条件的初中生报考中职学校,为学校的招生宣传决策提供理论支持。     

基于数据挖掘技术的概率统计教学研究

数据挖掘的本质是从现在已有的信息数据中发现规律和模式。阐述经典的决策树-ID3算法,并且将此算法应用到概率统计课程教学改革中,进行数据挖掘的实例分析,从中提取有价值的信息,并对得到的结果进行分析,得出影响高校学生数学成绩的一些原因,为提高民办高校大学数学教学管理水平提供科学依据。     

ANP-决策树分类在多项目风险评价中的应用

建筑工程领域大型施工企业存在数量众多、性质迥异的项目,由此造成项目风险评价过程的不确定性及评价方法的复杂低效性。文章建立了基于网络层次分析法(ANP)与决策树分类的多项目风险评价模型。在建立项目风险评价指标体系基础之上,通过ANP确定各风险因素发生的可能性及其权重。应用"康斯坦茨信息挖掘工具"KNIME软件进行决策树分类,建立多项目风险等级评价模型,快速高效的应用于后续多个新项目风险等级评估。算例验证结果表明,该模型在准确评估多项目风险因素权重、快速确定多项目风险等级方面具有较强的实用性,为大型施工企业、政务部门提供科学依据。     

海外勘探新项目的经济评价方法发展与应用

目前海外勘探新项目评价主要采用折现现金流法,该方法属于确定性的经济评价方法,难以充分体现并规避勘探项目的诸多风险因素和不确定性,影响最终投资决策.结合以往在勘探项目评价过程中遇到的问题,建立了充分考虑勘探项目勘探程度、地质风险和商业风险的系统评价体系和投资决策评判指标.对于中-高勘探程度的项目,将期望经济价值法/决策树法作为勘探新项目主要的评价方法;对于勘探程度特别低、战略性、前沿性的风险勘探项目,通过构建风险系数矩阵以地质评价为主.     

决策树法在我国建设工程项目施工招投标中的应用

针对投标过程操作的不规范,决策不科学的市场现状,如何提高施工企业的中标率,获得更好的效益,本文测重介绍决策树法的应用给我们带来的广泛的适用性和可操作性。     

数据挖掘技术在股价分析中的应用

随着我国经济体制改革的不断深化,资产证券化的步伐不断的加快,股票市场在资本市场中的重要性日益的突出,社会投资的模式也日益的增多,例如基金投资等等,人们的投资理念日益增强.从荷兰诞生最早的股份有限公司开始,人们就没有停止过对股票市场的探究,而探究的最终目的都是在降低风险的同时保证可观的收益,因此股票数据的分析预测具有很大的现实意义.随着经济理论以及数理模型的不断改革,各种预测方式和分析模型应运而生,投资者可以有更多的选择去运用自己熟悉的分析手段.近年来,随着数据挖掘理论的发展,大数据时代的爆发,证券市场的交易行为开始逐渐被纳入了大数据挖掘研究的领域.     

价值转化工程（9）

价值转化工程（９）●黄锦奎●（２）运用价值转化规律进行创造性开发。按照价值转化规律的基本概念、主要内容、重要论点、精神实质、适用范围、适应对象、约束条件，价值转化规律存在的客观现象与客观基础，善于把各层次各领域的一般价值规律融汇贯通，就能透过现看本质...     

高校中的“代经济”现状及影响因素分析

现如今各大高校“代经济”层出不穷,这在一定程度上迎合了消费升级的大趋势。但随着高校内“代经济”的快速发展,一些不诚信的代服务也随之出现。本文针对高校中的“代经济”现象设计问卷,通过对高校大学生进行抽样调查,对获取的调查数据进行统计分析,描述高校“代经济”现状,对大学生“代经济”意愿做决策树分析,并在此基础上提出建议。     

基于分类与预测的两段式就业指导系统的分析

本文研究分类与预测技术在学生就业指导中的应用。主要分为入学后的就业指导与求职前的就业指导。利用了决策树模型分析出贡献度最大的分裂属性,对学生进行入学前就业指导。利用基于类平均距离对学生可能就业的单位进行预测,为学生求职时提供有价值的指导信息。     

基于决策树的银行市场营销活动分析

葡萄牙银行针对一项定期存款的业务通过客户端面向四万多名客户进行推送.得到它们的基本信息以及关于此项业务的选择.本文中,我们基于这些有用的信息建立相关的分类树以便于判断哪类客户可能有此项业务的真实需求.由于数据的不平衡性,我们进一步改善数据结构,通过调整好数据比例,再对初始的测试集进行检验,从而得到新的分类树,即使经过改善的数据建立的决策树也要进行不断地参数调整,使其输出结果达到最优.并提出相关的检验措施以及对国内银行业发展的启示.