试论统计学与数据挖掘

随着社会的不断进步,统计学与数据挖掘受到了人们的关注,这种技术主要应用现代管理数据存储方法,通过对数据的分析从中挖掘大量的隐藏信息。而其中的数据挖掘便是从众多随机的、不清晰的数据之中寻求知识与信息的过程,其中便应用到统计学的理论基础,两者之间存在着紧密的关联。统计学理论基础为数据挖掘的发展起到了推动的作用,与此同时数据挖掘给统计学带来的新的研究领域。现将对统计学与数据挖掘展开详细的论述。     

机器学习在数据挖掘中的应用

本文的目的是阐述数据挖掘中机器学习的作用。数据挖掘在商业领域得到了广泛的应用,而机器学习可以进行数据分析和模式发现,从而在数据挖掘应用中扮演了一个关键的角色。了解各个机器学习技术的优缺点有助于我们在具体的应用中选择合适的方法。因此,本文对机器学习技术进行了总结和分析,并讨论了它们在数据挖掘中的优缺点。     

数据挖掘——CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步,越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点,比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是,在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决,最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据,我们该如何去利用?正是为了满足这种要求,从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起,论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性,着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。     

通过比较认识数据挖掘

文章通过将数据挖掘与机器学习、数据库查询、统计学、OLAP以及数据仓库等技术的比较,达到清晰认识数据挖掘的目的。     

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘技术则是商业智能（BusinessIntelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。     

数据挖掘--CRM中的动力

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步，越来越多的企业将客户作为一切工作的出发点，比以往更加重视客户忠诚度和客户利润贡献率的提升。但是，在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决，最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据，我们该如何去利用?正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。文章从CRM和数据挖掘的涵义谈起，论证了数据挖掘技术在CRM中应用的可行性和必要性，着重阐述了如何在CRM中应用数据挖掘技术的问题。     

数据挖掘:留住客户心的“钥匙”

客户关系管理(CRM)在中国已经取得了长足的进步。但是,在CRM发展的过程中依然存在着很多问题需要解决,最为显著的莫过于面对庞大的客户和销售数据该如何去利用?正是为了满足这种要求,从大量数据中提取出隐藏在其中有用信息的数据挖掘技术得到了长足的发展。数据挖掘的出现和应用必将使得CRM取得成功。     

数据挖掘的商务应用前景

数据挖掘已经成为许多商业领域的一个热门话题。数据挖掘已经成为许多企业在国际市场上赢 得竞争优势的重要的竞争工具之一。国内外早期的研究集中在算法的研究上。其实很多时候技术不是主要 的问题。如何实现从技术到商业的应用才是困扰业界的主要难题。本文试图在这方面有所贡献。本文试图 分别从实践和理论两个角度来阐释数据挖掘的现实的实用性和战略的重要性。本文以一个零售行业的数据 挖掘案例探讨了数据挖掘的商务应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行 性,并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求;最后根据实践经验讨论了数据挖掘在几个典型 行业的应用,希望能拓展我们对数据挖掘的理论和实践的认识。     

基于数据挖掘的计算机审计方法研究文献述评

把数据挖掘技术应用在审计领域具有重要的理论价值和很好的应用前景。近年来,国内外学者对基于数据挖掘的计算机审计方法问题从不同角度采用不同方法进行了探讨,取得了一些成果。但是,从研究现状看,无论在研究方法、研究角度还是研究内容上还存在很多不足。本文对已有基于数据挖掘的计算机审计方法研究进行了综述,以期对该领域的进一步研究提供一点启发。     

浅谈数据挖掘的应用

数据挖掘又称为数据库中的知识发现,其目的是要在大量数据中"挖掘出有趣的可理解的知识"。近年来,数据挖掘引起了各界的极大关注,已经广泛应用于很多方面,并且取得了很好的成果。本文主要阐述了数据挖掘技术在工业生产、商业、网络、医药这四个方面的应用,并介绍了一些成功的应用案例。     

数据挖掘应用性的研究

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘(Data Mining)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。数据挖掘算法和可视化工具适用于挖掘数据中的重要模式,并且提供有价值的预测,它是当代人工智能、统计学等技术在数据库领域中的应用。     

面向机器学习与数据挖掘实践教学的自由软件分析

数据挖掘技术涉及了数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别等众多学科。C4 5、Weka、Xelopes是三个可获取源代码的自由软件 ,在机器学习、数据挖掘、模式识别等课程中使用大有益处。     

加法,还是减法 国内外新车配置对比

合资车外观看起来与海外的原型车基本一样,很多人也愿意将它们等同看待,甚至以海外原型车的价格来衡量合资车价格的合理性。但事实上,由于市场需求和发展状况的不同,很多合资车与它们的原型车并不像看上去那么一致。这其中有＂＋项＂（适应性改进）,也有＂-项＂（缩水）     

2016(第八届)国际数据挖掘与应用统计研究会召开

<正>2016年7月24-26日,由国际数据挖掘与应用统计研究会组委会主办、东北石油大学承办的2016(第八届)国际数据挖掘与应用统计研究会在大庆召开。来自美国加州州立大学圣地亚哥分校、北京大学等致力于数据挖掘、数据分析和应用统计等研究领域的300余位代表参加了会议。大会由东北石油大学数学与统计学院院长王玉学教授主持,东北石油大学副校长吕延防教授,教育部统计学类专     

质量控制有效性探析

质量控制是全面质量管理（TQM）的主要内容之一，质量控制的方法有很多，其中，直方图、过程能力指数、控制图、抽样检验等是常用的方法，它们各自有其基本功能，有其优点和缺点，同时也存在关联和可替代性。在实际中，很多人没有把握它们的内在机理和联系，不能加以灵活应用。     

数据挖掘技术在烟草生产中的应用

文章按学科分类系统阐述数据挖掘技术在烟草生产中的应用。常规统计分析方法是一种成熟的分析方法,在烟草生产中的应用很多;其他一些更为复杂的分析方法在烟草生产中亦有应用,主要有灰色系统理论、模糊数学、神经网络、支持向量。文章分析了复杂数据处理分析要注意的问题及数据处理的程式。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究

因能从海量数据中发现潜在的、有价值的知识，数据挖掘成为人们非常感兴趣的热点技术。水利工程管理面临的是海量的非空间数据和空间数据，对这些数据的挖掘，能够提炼出有价值的知识，从而提高水利工程管理的科学化水平和决策水平。在水利工程管理中利用空间数据挖掘技术。需要解决数据仓库建设、数据挖掘与GIS集成和数据挖掘系统模型等3个方面的关键问题。数据仓库是建设水利工程数据挖掘系统的基础。数据挖掘与GIS集成的方式有嵌入式、松散耦合式、紧密耦合式3种。紧密耦合式是两者集成的最好方式。水利工程系统的数据挖掘适合采用基于OLAP和0LAM的探查性数据挖掘模型。     

数据挖掘技术在烟草生产中的应用

文章按学科分类系统阐述数据挖掘技术在烟草生产中的应用。常规统计分析方法是一种成熟的分析方法，在烟草生产中的应用很多；其他一些更为复杂的分析方法在烟草生产中亦有应用，主要有灰色系统理论、模糊数学、神经网络、支持向量。文章分析了复杂数据处理分析要注意的问题及数据处理的程式。     

基于WEB的数据挖掘技术在网络管理研究与应用

文章探讨基于WEB的数据挖掘网络管理系统的体系结构、OLAP技术和数据挖掘技术,针时当前网络管理系统的现状和存在问题,提出基于WEB和数据挖掘技术的网络管理系统,为网管存在的问题提供解决方案,该系统对网管现状的改善有积极意义.     

基于WEB的数据挖掘技术在网络管理中的研究与应用

文章探讨基于WEB的数据挖掘网络管理系统的体系结构、OLAP技术和数据挖掘技术，针对当前网络管理系统的现状和存在问题，提出基于WEB和数据挖掘技术的网络管理系统，为网管存在的问题提供解决方案，该系统对网管现状的改善有积极意义。