浅析数据挖掘

数据德掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,同时,也是信息技术自然演化的结果.本文介绍了数据挖掘的定义、任务及数据德掘的流程,论述了数据挖掘的常用方法介绍了数据挖掘的应用以及未来的发展趋势.     

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.     

商业企业营销数据挖掘及营销数据统计分析系统的有效构建

当前,商业企业的业务应用信息系统建设已经普遍取得了一定的成效,并且已存有大量数据资源,如何有效利用这些数据信息,成为营销数据统计分析人员需要关注的一个问题.基于此,本文首先根据大量实际资料总结了数据挖掘技术的概念及其发展现状,然后对一些常用的数据挖掘技术做了介绍,最后重点阐述了如何应用相关数据挖掘技术有效构建营销数据统计分析系统,以使商业企业在市场竞争中的核心竞争力得到不断增强,最终持续有效地提高商业企业的经济效益.     

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程.对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨.     

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.     

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.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着计算机及互联网应用越发普及,电子商务逐渐成为了人们交易活动的新型方式.数据挖掘技术属于一种先进的信息处理技术,可以从海量的数据信息中发现规律,对客户在Web上所进行的浏览行为进行分析,从而让企业更加了解客户需求,开展针对性的电子商务活动,实现客户与企业双赢.从概述数据挖掘技术,分析电子商务数据挖掘数据源,探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用.     

数据挖掘在医院药品采购系统中的应用

随着数据应用的普及,人类积累的数据量迅速增长,数据挖掘技术可以从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识。文中探讨了数据挖掘技术的常用分析方法,并详细介绍了数据挖掘技术在医院药品采购系统中的应用途径。     

数据挖掘在CRM中的应用

近年来,随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持.本文首先简要的阐述了数据挖掘及CRM的一般知识,然后深入分析了数据挖掘在CRM中的具体应用.     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

大数据时代的发展为各行各业提供了新的工作方式,为了更好应用大数据相关技术手段,数据挖掘成为比较基本的一环,确保数据挖掘技术可以得到较好创新发展,并且适应于大数据环境成为当前发展的重要目标。下面就重点围绕着大数据时代的数据挖掘技术应用进行了简要分析论述,以供参考。     

数据挖掘方法在商业领域的应用研究综述

随着数据采集技术的发展进步,收集到的商业数据信息日渐庞大.如何从众多的数据挖掘方法中选择有效的技术,从这些海量数据中挖掘有用的知识是商业数据分析者或商业决策者面临的艰巨任务.本文调研了数据挖掘在商业领域的主要成功应用案例,归纳、总结和分析了在商业领域中常用的数据挖掘方法,指出了它们各自的使用条件和范围.这些可为商业数据分析者和商业决策者选择恰当的数据挖掘方法来指导他们的工作提供帮助.     

WEB2.0时代网络隐私保护的数据挖掘方法研究

近年来隐私保护的数据挖掘是数据研究的热点问题之一,并且在此领域取得了丰硕的研究成果.近几年,随着计算机技术的进一步发展,“Web2.0”的概念应运而生,互联网应用以及技术越来越多地被应用到各个领域.目前被广泛应用的移动通信技术、定位技术等等,以及物联网、位置服务、社交网络的出现,更多的涉及到了个人隐私信息,这种情况下,通过数据挖掘工具对数据进行分析很容易攫取个人隐私.针对这种情况,对隐私保护数据挖掘方法进行深入分析对于我国以及全球的互联网安全具有重要的现实意义.     

数据挖掘在人口学中的应用

随着收集数据能力的加强,人口数据和资料日益丰富起来,但同时又普遍感到存在着"数据丰富而信息匮乏"的问题.试图将数据挖掘的技术应用到第五次人口普查当中,通过具体的例子分析来说明在人口学领域如何运用数据挖掘技术,以此探讨如何对五普的数据进行深入分析以及如何提高其应用价值.     

常用分类器的优缺点

数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术,由于其所具有的广泛的应用前景而备受关注.数据挖掘提供了关联、分类、预测和聚类等功能,而分类是应用比较广泛的一种功能.     

数据挖掘技术在商业领域的应用与研究

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助商业企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到商业市场研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术入手,分析了数据挖掘在商业活动中的应用。提出了数据挖掘的典型统计分析方法与常用的技术,并指出其在商业领域中的典型应用。     

基于电子商务数据挖掘技术的研究与应用

本文基于电子商务系统,运用数据挖掘技术,研究在电子商务中数据挖掘问题。根据电子商务系统中数据挖掘的特性,阐述了电子商务中数据源、数据的具体挖掘过程、常用数据挖掘技术和应用。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

本文简单阐述了数据挖掘的概念和数据挖掘技术的数据来源,分析了数据挖掘在电子商务中的应用、意义和展望。     

数据挖掘中的统计方法及其应用研究

随着我国科学技术的迅速发展,数据挖掘技术也得到了很大的提高,数据挖掘技术中最基本的方法便是统计方法,而随着统计技术的提高也产生了许多新兴数据挖掘技术。因此,为了给数据挖掘研究者提供有价值的建议与实际研究经验,推动数据挖掘技术的进一步发展,进行数据挖掘中统计技术应用深入研究十分必要。本文介绍了数据研究的意义以及现状,并且对数据挖掘中涉及的几种典型统计方法与技术及其实际应用进行了着重分析研究。     

浅谈数据挖掘技术

随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘（DataMining）就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据挖掘技术定义、数据挖掘的功能、数据挖掘方法、数据挖掘未来研究方向。