浅叙数据挖掘在商业中的应用

从商业角度上看，数据挖掘是一种新的商业信 息处理的技术，其主要特点是对商业数据库中众多 的业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处 理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。 数据挖掘在商业上的主要应用 数据挖掘在商业上的应用有着不可估量的重要 作用，它会对企业的发展与经营产生深远的影响。数 据挖掘的主要功能有：聚类分类，关联分析，自动预 测趋势与行为。其中关联分析是数据挖掘功能中较 为重要的功能，在商业活动中有着广泛的应用，下面 本文就关联分析在商业活动中的应用作一介绍：关 联规则（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ …     

数据挖掘在教育应用中的浅析

现在社会的发展使得信息量日益增加,如何在庞大的数据中寻找对自己有用的数据成为必须要考虑的事情。数据挖掘可以从庞大的数据库中提取隐藏的预测信息。因为数据挖掘是一种拥有巨大潜力的新技术,所以数据挖掘现在被广泛的应用于各种商业途径中,包括零售销售、电子商务、遥感技术、生物信息学等。教育是一个国家进步的要素之一。挖掘在教育中被称为教育信息挖掘。教育数据挖掘的的重点就是应用合理的、快速的方法从教育数据库中发现知识。教育数据挖掘可以分析学生的趋势和行为,得到一个对不同类型学生教育的最优化教育方式。当大量的数据存储在教育数据库中,为了得到需要的数据和发现隐藏数据间的关系,可以应用数据挖掘技术与软件。数据挖掘的功能有很多种,在教育数据挖掘中,流行的功能有关联、分类、聚类、离散点分析、关联规则、预测等。本文主要从数据挖掘现在大规模使用的行业中分析数据挖掘的特点,以及应用到教育,主要是高等教育的可能性。     

决策树算法在电信行业中的应用和分析

如今,数据挖掘技术正以其强大的功能在许多研究和应用领域得到广泛的发展,分类预测算法更是有着广泛的应用前景,在未来的许多行业领域中将会得到进一步的完善和发展。通过对决策树的研究和比较,提出了一个新的想法。另外通过对决策树分类预测模型与神经网络预测模型的比较研究,可以更清楚的理解预测分类模型的作用及其发展趋势。     

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。     

数据挖掘在肿瘤基因表达应用中的分类探究

随着信息技术的不断发展,数据挖掘技术在各行各业都得到了有效的应用,尤其是在医学领域里得到了广泛的使用和推广。数据挖掘在诊断疾病、治疗、基因研究、医学图像分析、研发药物等领域都取得了喜人的成绩。在肿瘤基因表达应用中采用数据挖掘可以有效的找出正常组织与肿瘤之间具有差异性的基因,进而有效的诊断并识别肿瘤的发生,本文主要介绍了数据挖掘的定义以及步骤、对数据挖掘在肿瘤基因表达应用的分类进行了深入探究。     

数据挖掘在商业决策系统中的应用

数据挖掘是为了发现事先未知的规则和联系而对大量数据进行选择、探索和建模的过程.在当前的信息社会中,它已经成为学术界与企业界的研究热点之一.先进的商业管理理念离不开技术的支持.数据挖掘运用在商业决策中对商业的发展有决定性作用.本文从数据挖掘的概念、功能、商业决策等方面讨论如何应用数据挖掘技术助力商业决策.     

数据挖掘预测技术在CIQ2000中的应用

从数据挖掘预测功能的角度介绍了数据挖掘技术,并阐述了各种预测方法在CIQ2000中的应用。数据挖掘在对CIQ2000中的各项数据的发展趋势所做出的分析、判断和推测等方面具有重要的意义和广泛的应用前景。     

面向Web的数据挖掘技术

随着Internet的发展,Web数据挖掘有着越来越广泛的应用,Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web信息集合上的应用。本文阐述了Web数据挖掘的定义、特点和分类,并对Web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。     

面向Web的数据挖掘技术

随着Internet的发展，Web数据挖掘有着越来越广泛的应用，Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web信息集合上的应用。本文阐述了Web数据挖掘的定义、特点和分类，并对Web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程.在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力.本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用.     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

数据挖掘在CRM中的应用研究

CRM是数据挖掘技术在企业决策支持系统中的重要应用领域。本文在数据挖掘技术和CRM基本概念的基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,最后用SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

基于CRM的数据挖掘应用研究

"海量信息"、"信息爆炸"等已成为时代的显著特征.面对如此"海量信息",现在的企业很难再像从前那样,自己根据客户数据的分布找出规律.在分析了客户关系管理(CRM)及数据挖掘的基础上,介绍了常用数据挖掘方法和技术,阐述了数据挖掘与CRM之间的关系,着重说明了数据挖掘在CRM中的应用及其实施过程.借助于数据挖掘,能自动发现客户数据中隐藏的规律.实践证明,该应用取得了良好的效果,具有广泛的使用前景.     

保险公司数据挖掘技术应用探索

本文对信息化时代数据库技术在发展中面临的问题进行了描述,提出数据挖掘技术的产生是科学技术发展过程中的必然现象.本文通过比较的方式对数据挖掘技术的属性进行了描述,并对数据挖掘技术的功能进行了阐述.最后,文章结合保险业电子化发展的现状以及保险业务的特点,讨论了数据挖掘技术在保险领域应用的可能性,分析了数据挖掘技术在保险领域发展的前景,提出了推进数据挖掘技术在保险领域的应用,可以保持保险业的长期可持续发展的观点.     

CRM中的数据挖掘模型及方法

本文主要阐述了数据挖掘在CRM中的实现过程、模型建立的步骤以及采用的分析方法.随着理论的不断发展,数据挖掘技术必然会带给CRM更加广泛的应用前景和市场价值,提高企业竞争力.     

关于数据挖掘应用软件开发中的发展趋势的探索研究

数据、数据挖掘的任务和数据挖掘的方法的多样性对数据挖掘提出了许多挑战性的研究问题.有效的数据挖掘方法、系统和服务的开发,交互的和集成的数据挖掘环境的构建是关键的研究领域.使用数据挖掘技术可以有效地解决大型或者复杂的应用问题是数据挖掘研究人员、数据挖掘系统和应用的开发人员面临的重要任务.     

Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究

电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术,因此数据挖掘在电子商务中具有广阔的应用前景。本文主要介绍了Web数据挖掘的概念和分类,论述了电子商务中Web数据挖掘的过程和方法,最后阐述了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

论数据挖掘技术及应用

随着现代信息社会的逐步发展,数据挖掘技术在各个行业得到了广泛的应用。在介绍数据挖掘的相关知识的基础上,总结了数据挖掘常采用的技术方法,并且对数据挖掘的应用进行了阐述。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用

数据挖掘技术是一门专业涉及面广泛的交叉学科.在经济统计中,数据挖掘技术主要有概念分层,关联规则和决策树方法.