基于数据挖掘的增城居民出行特征分析

针对目前居民出行调查的特征分析,主要以统计分析为主,为了进一步深入挖掘调查数据内部隐含的信息,通过数据挖掘技术对居民出行调查数据进行研究。在神经网络算法确定出居民出行方式的重要度后,对数据挖掘的数据进行精简,随后应用决策树算法,分析选择不同出行方式的特征。并以增城居民出行调查为例,分析增城居民出行的特征,给出相关规划建议,验证了该数据挖掘流程的有效性,可以为相关部门制定决策提供理论支持。     

基于BP神经网络的土地整治工程典型路面选型研究

土地整治工程田间道路的路面选型过程是一个复杂的、非线性映射过程,需要借助专业人员的经验评估来确定路面结构类型。本文提出的基于BP神经网络路面结构选型模型,以安康市农村公路典型路面结构数据为例,进行分析验证。通过应用精准的数据挖掘方法解决路面结构类型选型问题,有助于促进土地工程领域路面结构选型决策的智能化和科学化。     

施工项目管理绩效评估神经网络专家系统

绩效评估在国内外尚属新兴领域,许多施工企业对于它的认识仅限于概念阶段,缺乏实际操作的经验。本文在阐述神经网络专家系统工作原理的基础上,首先,建立了施工项目管理绩效评估指标体系;其次,构造了一个三层多输出神经网络;第三,详细研究了神经网络专家系统的知识获取与表示;最后,对神经网络专家系统进行了训练与分析。研究结果表明:所建立的神经网络专家系统可以用于识别施工项目管理绩效的好坏,从而为施工企业提高施工项目管理水平、进行人事决策、评价员工和促进员工发展等提供决策支持。     

关联规则数据挖掘算法及其在智能物流中的应用分析

关联规则数据挖掘算法是近年国内外学者关注的一个课题。国内外学者为了提高挖掘的效率对其做了不断的改进研究。在关联规则数据挖掘算法的原理分析的基础上,对国内外该算法的研究现状做了认真分析,并分析了其在商业、医疗、保险、通讯、工业、农业等领域的典型应用,提出将不同的算法应用于实际挖掘工作中是未来进一步深化研究的方向。结合当前物流企业数据分析现状与需求,分析了关联规则数据挖掘在智能物流中的具体应用,为物流企业改善物流营销服务、优化物流路径等提供决策支持。     

借助商务智能提升经营分析能力

作为协助企业完成信息到知识再到利润转化的利器,指引企业走出数据迷雾的明灯,商务智能已经得到了越来越多的关注。商务智能依靠日渐成熟的数据仓库技术以及数据挖掘等IT技术,有效地整合企业的业务流程,充分地结合先进的效绩评价管理方法,从而达到监控业务活动,支持决策的目的。     

浅谈数据挖掘在校园信息化中的应用

随着信息技术的广泛应用,高校中的各类管理信息系统积累了大量的数据,但是对这些数据的处理还只是停留在简单查询和统计报表等阶段,并没有采取有效的手段充分利用数据为教育管理工作提供有效的决策支持。在教学和管理工作中采用数据挖掘技术,能够充分利用这些数据,发现教育现象之间的相互关联和规则,指导校园信息化建设,从而可以更好地做出教育预测和实施教育决策。     

决策智能领域研究态势知识图谱分析

为系统识别决策智能领域研究态势,可视化展示研究热点与趋势,采用文献计量方法,以中国知网2002—2023年决策智能相关文献作为数据来源,利用CiteSpace可视化软件对文献进行数据挖掘,绘制发文时空演化、作者与研究机构、研究热点及前沿趋势知识图谱。结果表明：决策智能领域的年发文量呈技术成熟度曲线特征;领域作者分散,发文机构理工科背景居多且机构间联系相对松散,尚未形成核心研发团队;研究热点时序化演进,聚焦于人工智能、强化学习等9个方面;呈现出由专家系统、神经网络,向数据驱动、机器学习转变的趋势。目前关于决策智能的研究仍处于发展阶段,需要增强作者机构之间的合作关系,建立完善的理论体系,加速数字化转型,促进决策智能的发展。     

高校教学质量评价模型及方法研究

高校现行教学质量评价常用的几种模型和方法主要有层次分析法、单因素方差分析法、模糊综合评价的数学模型、马尔可夫链法、神经网络法与数据挖掘等。本文重点分析了各种模型或方法中存在的不足和亟待解决的问题,认为必须通过改革使质量评价走向规范化和科学化。     

基于J2EE平台的烟草工业企业客户关系管理系统的设计

烟草工业企业提高营销管理的信息化水平和营销决策的科学化，使企业经营管理的重点逐渐由“注重成本的控制”向“注重提高客户满意度”转变，客户关系管理系统的研发与应用已成为必须。该系统基于J2EE平台和MVC设计模式，利用数据仓库、数据挖掘等技术实现，主要由基础信息管理、销售管理、市场营销管理、客户服务管理、呼叫中心及短信服务管理、分析支持等子系统构成。     

基于粗糙集的RFM分析对银行贷款客户分类的研究

长期以来,信用风险是金融行业,特别是银行业的最主要的风险形式。贷款是商业银行的主要资产业务,因此其经营风险与生俱来,商业银行要保持稳健经营,必须加强贷款的风险控制管理,建立健全包括银行贷款风险管理在内的金融系统。本文旨在运用基于粗糙集的数据挖掘技术,将市场营销中的RFM客户细分的方法运用于贷款客户信用度的分类中去,为银行贷款的风险控制管理提供决策支持。     

聚类、关联规则与高校图书馆服务创新

利用数据挖掘技术进行个性化信息服务研究是提高图书馆服务质量的关键.本文将数据挖掘中关联规则、聚类以及分类技术结合在一起,对高校图书馆的历史数据进行挖掘和分析,为其在促进图书馆职能转变、图书馆资源建设、服务质量提高、服务范围拓宽等方面提供了强有力的技术和服务支持.     

探讨大数据驱动下企业全面预算管理体系构建

随着信息技术的迅速发展和互联网的普及,大数据正成为企业管理和决策的重要驱动力。大数据驱动下的企业全面预算管理体系,为企业提供了更为准确、智能和灵活的预算管理方式。在传统的预算管理工作中,企业常常面临数据获取和整合困难、预测准确性不足、预算执行监控不及时等问题。而大数据驱动的预算管理,能够充分利用海量数据,通过展开数据挖掘和分析,提供精准的预测结果和决策支持,实现全面的预算编制、执行和评估。因此,将大数据与预算管理相结合,不仅是提升预算管理质量的关键,也是现代企业应对市场变化,实现资源优化配置和业绩提升的必然趋势。     

基于AI大模型的高校人事档案信息数据挖掘研究

高校干部人事档案信息是高校管理和决策的重要依据,也是记录教师职业发展的关键资料。传统的大数据技术在高校人事档案数据挖掘实践上存在难以应用的问题。相比之下,具备多类型数据处理能力、较低使用门槛、小样本训练效果显著等优势的AI大模型成为破解人事档案数据挖掘难题的新选择。文章从高校人员选拔、人员评价和人员发展3个方面分析了AI大模型在高校人事档案信息数据挖掘领域的应用。充分挖掘和利用高校干部人事档案信息,可以提高高校人才培养质量、促进教师队伍建设、优化高校管理制度等,对高校的发展具有重要意义。     

浅议数据挖掘技术与财务分析

目前企业普遍面临数据爆炸、知识匮乏的困境.企业在进行财务分析时如何在海量的资源中挖掘出有用的信息,为管理和决策服务,是企业迫切需要解决的问题.文章主要研究了数据挖掘技术在财务分析中的应用问题,介绍了数据挖掘的基本原理,并对数据挖掘在财务分析的应用以及应用存在的困难进行了探讨.     

电子商务网络营销中数据挖掘技术分析

本文主要介绍了在电子商务网络营销中常见的数据挖掘的方法和技术,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,得出有价值的知识和规则,指导企业决策.     

数据挖掘技术在财务决策支持系统中的应用初探

面对当前企事业单位普遍存在各类数据庞大,但快速提取有效信息却十分困难的现状,如何在海量数据中发现有用的数据,即所谓的数据挖掘技术便应运而生.针对财务决策中数据海洋的现状,本文提出了如何采用数据挖掘技术,来提高财务决策的效率.     

高校科研管理中的数据挖掘技术及应用

高校信息系统中存储了丰富的教学、科研、管理等各方面的信息,数据内容丰富,范围广泛。本文将关联规则数据挖掘方法应用于高校科技统计相关数据中,依据挖掘的目的和数据特点,设计挖掘系统。通过挖掘教师教学科研数据,以期得到教师教学科研工作的潜在规则,辅助决策下一阶段的科研管理工作。     

公共管理中的数据挖掘技术应用之研究

随着信息化发展进程的加快,数据挖掘技术开始逐步广泛应用于公共管理的诸多领域,尤其是为实现政府的信息化管理提供了重要的技术支持。它是一种可以从一些零散与模糊的数据中提取有价值的信息资源的重要工具,在公共管理中为满足不同的决策需要具有重要的意义。本文简要介绍了数据挖掘技术的基本情况,着重分析和阐述了数据挖掘技术在公共管理领域中的具体应用。     

大数据挖掘:智慧旅游的核心

旅游业和大数据都是当前的热点,旅游业各类型复杂数据实时呈现爆炸式增长—旅游大数据。随着云计算、物联网、Internet以及移动智能终端等信息通讯技术(ICT)的飞速发展以及迎合更加优质的服务管理需求,智慧旅游成为全球旅游信息化建设和理论探讨的主要方向,有许多问题急待解决。旅游作为服务业只有充分挖掘分析旅游数据中的潜在信息,才能更好地进行决策管理以及为游客提供更加全面优质的服务。结合大数据方面研究认为大数据挖掘是智慧旅游的核心,在总结智慧旅游概念和发展的基础上并结合大数据挖掘全新定义了智慧旅游,分析了目前智慧旅游建设以及智慧旅游中大数据挖掘面临的问题和挑战,并探讨了大数据挖掘自身以及为智慧旅游创造的研究方向和发展机遇。     

土壤有机质含量高光谱遥感中的数据挖掘

文章分析了教据挖掘技术在土壤有机质含量高光谱遥感数据分析中的发展历程以及目前所面临的问题:探讨了聚类、模糊集、粗集、神经网络、决策树等敖据挖掘算法在高光谱数据分析中的应用;展望了数据挖掘技术的应用前景.