浅析XML在Web数据挖掘中的应用

Web上有海量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。相对于Web的数据而言，传统的数据库中的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据，而Web上的数据最大特点就是半结构化。以XML为基础的新一代WWW环境是直接面对Web数据的，     

Web挖掘技术在企业危机管理中的应用研究

叙述了危机管理的基本概念和Web挖掘技术在企业危机管理中的一些应用领域，讨论了利用Web挖掘技术开展危机管理的途径、手段和方法。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

在电子商务中,运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘.了解客户的访问行为,从而调整站点结构,市场策略等,使电子商务活动具有针对性.     

Web数据挖掘在零售业电子商务中的应用

在信息爆炸的电子商务时代,利用Web数据挖掘可以迅速从海量数据中获取有利于商业运作和提高竞争力的信息。文章在介绍Web数据挖掘概念和常用技术的基础上,阐述了其在零售业电子商务领域的应用。     

论Web挖掘在新兴技术产业化潜力评估中的应用

本文介绍了在新兴技术产业潜力分析中使用Web挖掘技术的必要性、适用性和可行性。回顾了我国技术产业化现状，介绍了新兴技术产业化潜力的现有评估方法，指出当前WWW信息的价值及公众评议的获取在技术评价中的重要作用，并说明了本文提出的方法是如何适应这一需求的。     

企业信息化下的XML与数据集成

研究实现基于XML的数据集成技术,探讨XML的主要技术以及XML应用。XML是eXtensible Markup Language(可扩展的标记语言)的缩写,标记是指计算机所能理解的信息符号,通过此种标记,计算机之间可以处理包含各种信息的文章等。并从XML主要技术、XML应用来阐述。同时XML应用从支持数据交换、在异构数据库集成中的关键技术作用、存储数据、支持以文档为中心和以数据为中心的应用、定义新的标记语言。     

基于大数据技术的股票投资应用

大数据技术的核心是预测,当提供的信息数据规模大到一定程度时,就可以对该数据库所直接反映的事件发生的可能性进行预测。随着大数据技术的兴起,全球范围内已经有越来越多的对冲基金等机构投资者使用它来确定具体的投资策略,并且也获得了和使用之前相比更可观的投资收益。然而,大数据技术在股票投资的应用过程中,仍旧存在着很多不足之处。深入分析了目前大数据技术在股票投资中的应用现状,在此基础上总结出存在于此技术应用过程中的主要问题,并最终提出针对性的建议。     

改进的XML安全技术及其在电子商务中的应用

扩展标记语言XML（Extensible Markup Language）为实现安全、高效的电子商务提供了一种开放的标准。以王小云教授的研究成果为代表的解密算法对现有的XML数据安全通信提出了新的挑战,为此提出了一种改进的XML安全技术,并将其应用到基于网络的电子商务设计中性能比较和理论分析表明,该技术能在一定程度上弥补现有技术的不足。具有一定的实用价值。     

大数据思维在金融学研究中的运用

随着大数据时代的到来,大数据思维也日益改变现代金融学的研究范式,拓展新的研究领域。一方面,大数据使得金融学摆脱数据样本的束缚,基于海量数据的大样本甚至全样本研究日益成为西方金融学者的共识,并且数据来源和类型的多样化也促使现代金融学研究日益多元化。另一方面,数据处理技术和运算能力的不断进步,使得金融学者可以在一些非传统领域拓展新的研究视角,例如媒体效应分析、网络数据分析等。此外,在数据样本日益扩大和数据类型不断丰富的背景下,更为精准的量化分析也开始成为西方金融学者关注的重点。本文通过对新近几年来西方金融学者相关研究的梳理与评述,从上述三个角度来总结大数据思维对现代金融学研究的影响与应用。     

数据挖掘技术在零售业中的应用

首先分析了零售业应用数据挖掘的背景,利用业内经典案例“啤酒和尿布”的故事引出了数据挖掘的概念,并简要介绍了其方法。在此基础上给出了数据挖掘在零售业中的几种典型应用,并用实例说明了实施数据挖掘项目的基本流程。     

浅谈数据库应用中的挖掘技术

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段。它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，而且能够找出过去数据之间的潜在联系。本将阐述数据挖掘技术体系结构、分析方法、数据挖掘中最常用的实现技术。     

金融高频数据挖掘研究评述与展望

金融高频数据构成海量数据集,属于数据挖掘的研究范畴,然而在金融高频数据的研究中,数据挖掘技术尚未得到足够的重视。金融高频数据的研究目前主要集中于对波动率、交易间隔等特征的建模,最优抽样间隔的选择等应用领域,国内鲜有方法论框架下直接将金融高频数据作为研究对象的理论讨论与分析,这不可避免导致对高频数据认识上的一些误区和不一致。为此,本文对国内外金融高频数据的研究现状进行了剖析,澄清了金融高频数据的概念与特征,并从统计的视角重新审视了金融高频数据研究。在此基础上,提出了金融高频数据挖掘进一步的研究思路。     

Web2.0在政府门户网站中的应用研究

政府门户网站的建设是电子政务的第一步,它反映了电子政务的发展水平。传统政府网站存在缺少主动服务、互动服务、个性化服务以及共享难等缺点。Web2.0技术为改进政府网站提供了技术支撑。     

数据挖掘技术在科技统计数据分析中的应用探索

文章介绍了数据挖掘的功能及方法,通过分析高校科技统计数据的特点,运用数据挖掘技术进行高校科技统计数据的分析,提出对科技统计数据进行分类、聚类、关联分析的方法,通过运用不同的算法对统计数据进行挖掘,寻找出数据中隐含的、有价值的决策规则及有价值模式,研究结果可为提高高校科研管理决策水平服务。     

大数据技术在会计中的应用初探

信息技术的迅猛发展,对会计工作产生了日益广泛的影响.会计工作可以采用更先进的技术来提高效率,实现会计的目的.文章探讨了大数据技术内涵、大数据相关技术及其在会计中的应用,并对大数据应用的未来趋势和挑战进行了展望.     

XML在WEB报表打印中的应用

目前，随着信息技术和网络技术的发展，企业内的信息技术已经达到一定的水平，各项业务开展基本实现网络化、电子化，大量生产数据报表通过网络传输，其报表可直接通过浏览器查询浏览，这种方式虽然方便了管理，但同时也提出了更高的要求，就是要求在浏览器端打印，这也是开发B／S结构的应用程序中一直是难以解决的问题，因为仪靠IE自带的页面打印功能一般不能满足报表格式的需要，只能采取自编程控制客户端的打印工作。     

大数据背景下数据挖掘技术在电子商务营销拓展中的应用——以某网商企业为例

近年来,电子商务平台网商企业在日益激烈的竞争态势下,传统商业模式中的粗放式盈利模式难以为继,需要更加精细化的运作和精准化营销,通过深入分析用户行为,提升用户体验,通过个性化精准服务或产品来提高企业自身效益。文章基于大数据背景,以某网商企业为例,深入研究了数据挖掘技术在电子商务营销拓展中的应用。     

Web服务及其在电子商务中的应用

作者从Web服务的概念出发 ,论述了Web服务标准、技术协议、工作原理 ,并就Web服务的特征和目前的几种主要应用方式做了介绍。     

人机工程学在Web课件设计中的应用

文章阐述了人机工程学在网络课件设计中的应用 ,目的是在设计网络课件时应尽量符合人机工程学的要求 ,满足学习者生理和心理的需要 ,以使学习者学习更舒适、更高效。