数据挖掘在入侵检测中的运用

数据挖掘是一种通用的数据处理技术，它从大量的数据中提取人们感兴趣的内容的过程。将数据挖掘技术应用到网络安全当中，建立网络入侵检测系统，是数据挖掘技术应用的一个新领域。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测中运用的必要性、必然性和可行性。     

数据挖掘技术及其在职业教育中的应用探讨

文章阐述了数据挖掘技术的概念、分类、功能以及主要过程，探讨分析了数据挖掘技术用于职业教育的可能性。     

数据挖掘与高校学生管理

本文从数据挖掘的内涵、高校学生管理运用数据挖掘的必要性、高校学生管理利用数据挖掘的方法三个方面，探讨了数据挖掘技术在高校学生管理中运用的重要性。     

数据挖掘：引领现代的银行发展

随着数据库技术的不断发展，数据量的不断增长对数据的存储、管理和分析提出了更高的要求，急需新一代的技术，能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息，于是数据挖掘技术应运而生。数据挖掘（Data Mining）是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，     

内部审计数据挖掘方案浅析

数据挖掘技术就是在数据资料中查找出凭借直觉和经验无法发现的内容和信息的过程。在信息科学技术快速发展的情况下,数据挖掘技术在内部审计中作用愈发突出。本文简要概括数据挖掘技术的内容,深刻分析了数据挖掘在内部审计中的应用,并且简述了数据挖掘技术在内部审计中的作用。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

本文叙述了数据挖掘的基本概念,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,讨论了数据挖掘技术在客户关系管理中的一些应用领域。     

浅谈数据挖掘与知识发现

文章从四个方面的信息阐述了数据挖掘与知识发现:数据挖掘与知识发现发展状况和信息(网站)、数据挖掘与知识发现的基本概念、数据挖掘与知识发现解决问题的关键、数据挖掘与知识发现的技术、方法。     

数据挖掘方法在我国财政管理领域的运用

数据挖掘是大数据时代背景下应用比较广泛的一项技术,该技术在财务管理领域也有着较好的应用价值。文章首先探讨了数据挖掘在我国财政管理领域应用的必要性,并对我国财政管理领域数据挖掘方法的应用进行分析总结,为财政管理领域数据挖掘方法的应用提供资料参考。     

利用数据挖掘提升税源监管水平

数据挖掘正从一门边缘学科转变为一门成熟学科。从概念上讲，数据挖掘是按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，提示未知的，验证已知的商业规律，并进一步将这些规律模式化的数据处理方法，简单地说，数据挖掘就是应用一系列技术从大量的数据中提取或“挖掘”人们感兴趣的信息和知识，数据挖掘能为决策者提供多么重要和极有价值的信息或知识，从而产生不可估量的效益。     

利用数据挖掘技术提升企业核心竞争力

文章阐述了数据挖掘技术的概念与基本任务,分析了企业核心竞争力的知识特征,并详细地论述了利用数据挖掘技术提升企业核心竞争力的方法和途径.     

对统计学和数据挖掘的比较分析

本文概述了数据挖掘的内涵．对统计学和数据挖掘的联系和区别作了比较分析，阐述了数据挖掘给统计学的发展带来的挑战和机遇，并展望了统计学和数据挖掘的未来。     

数据挖掘技术在金融领域的应用

飞速发展的信息化技术与日益繁重的金融业,作为较为前沿的数据挖掘技术在金融领域得到了广泛的应用,本项目结合实际调研走访以及问卷调查对数据挖掘技术在金融领域的应用进行了探讨,以创新项目“小型微型企业融资担保模式研究与设计”的调研数据为基础,介绍了数据挖掘的方法及作用,浅析了小型微型企业在融资担保上的困境,并通过实例分析了将数据挖掘技术应用于金融领域所带来的成效,从而提出可以将数字挖掘技术应用于电子商务领域,从而在一定程度上缓解小型微型企业融资困境。     

数据挖掘在移动客户等级划分的应用研究

数据挖掘技术在客户等级方面的划分应用较广泛，能提高移动对客户的合理化管理。针对客户等级的划分，有利于为客户提供差异化服务，能提升客户的满意度和企业的品牌效应。本文介绍了客户等级划分的管理理念及客户等级划分的数据挖掘方法，来辅助移动公司采取有效的措施为客户提供企业关怀。     

数据挖掘在国内银行业应用领域的技术探究

大数据时代,随着信息科技的成熟,银行业积累了海量的数据。数据挖掘技术作为知识发现的工具,利用聚类、分类、关联规则、时间序列的方法,可以挖掘出银行业数据中有价值的信息,帮助商业银行更好地开展精准营销、风险管理、产品优化、行情分析等工作,进而提升核心竞争力。文章首先分析数据挖掘技术在银行业中的应用领域;然后根据应用情况多角度探讨数据挖掘技术;最后总结银行业数据挖掘技术的优势与挑战,并提出发展策略,为商业银行更好地利用数据挖掘技术服务自身发展提供参考。     

数据挖掘在营销领域中的运用

数据挖掘技术是当前一种基于大量数据的研究方法.它在各个领域得到了广泛运用,收到了很好的成效.如何将这一技术运用到营销领域为企业创造更多的经济效益,这已成为营销领域的重要研究课题.本文在阐述数据挖掘基本原理的基础上,提出了营销领域采用该技术的可行性和必要性,并进一步提出了营销领域数据挖掘的操作流程.     

基于数据挖掘技术的航班延误预测综述

针对具有海量数据、高维特征的航班延误预测问题，数据挖掘技术表现出独有的优势。结合数据挖掘理论，以及航班延误预测问题的数据特征，提出延误预测的一般流程；从算法角度切入，结合相关文献对比分析五类经典数据挖掘算法在航班延误预测问题中的应用；针对预测精度和效率问题，讨论算法选择与数据处理在研究过程中的必要性；最后，结合该领域重要讲究方向与热点问题进行研究展望。     

Excel2010在数据挖掘方面的功能及应用

Excel强大的制表功能，给我们的工作带来了方便，同时Excel2010在数据挖掘中应用，不仅能够创建、测试和管理数据挖掘结构和模型，同时其也能够轻松地从数据中提取有意义的信息。下面本研究首先分析了Excel2010在数据挖掘方面的功能，然后详细分析了Excel2010在数据挖掘方面的应用，以供参考。     

电信客户细分方法及应用

本文应用数据挖掘中的聚类分析技术解决电信行业中的客户细分问题,并结合实际数据,应用数据挖掘工具Clementine建立了客户细分模型。     

精确营销在电信行业的应用研究

数据挖掘是实现数据库精确营销的关键技术，它在电信行业中具有广泛的应用。首先通过分析精确营销的内涵和数据挖掘技术的特点，并结合市场营销学的4P理论，提出了CPCT（时机-产品-渠道-顾客）模型来实现电信行业的精确营销，最后针对目前电信行业精确营销中存在的误区提出相应的对策建议，具有一定的现实意义：     

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。