探析数据挖掘中抽样技术的应用

随着信息时代的发展变化,庞大的数据规模对于当前数据挖掘算法处理的要求也越来越高。数据挖掘技术指的是从大量不完全的、模糊的以及随机的数据中提取出具有潜在价值的信息的过程,其中的知识通常所指的有意义的规律。数据挖掘技术是随着数据库技术发展必然的产物,它能够实现据库信息管理系统智能化,还能够改善系统的实用性与有效性,为决策提供科学有效的依据。但是由于数据库规模仍在不断扩大,个人电脑硬件配置也受到很大的限制,数据挖掘算法的效率面临着较大的挑战。在这样的情况下,具有提高计算机效率的抽样技术被广泛应用。由于抽样技术需要计算科学、数据库与统计学相关学科的支持,所以在数据挖掘中应用抽样技术还有待进一步完善。本文首先论述数据挖掘及抽样技术的概念,分析在数据挖掘中应用抽样技术的重要性,最后结合相关实例探讨具体应用方式。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要,而商务数据的处理则凸显出数据挖掘的重要。本文讨论了数据挖掘的主要方法,具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。     

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

本文介绍了数据挖掘的概念,分析了高校图书馆信息化现状,提出高校图书馆的数据挖掘需求,并详细阐述了数据挖掘在高校图书馆资源建设、读者服务等领域的应用。     

数据挖掘技术在烟草销售行业中应用探析

随着计算机信息技术的发展,信息共享使得人们能得到越来越多的数据,与此同时也出现了分析这些海量数据的一门技术———数据挖掘技术。基于数据挖掘的烟草销售行业可以将抽象的管理和服务理念数字化、直观化,从而发掘潜在的有价值的信息,帮助企业寻找新客户和新商机,制定更符合烟草销售市场的经营策略,提高企业竞争力。     

数据挖掘技术在行业应用中的分析与比较

本文对数据挖掘功能和应用做了简要的概述,对几个重点领域中的数据挖掘应用做了较深入的阐述。从而能够提高企业整体工作效率,及时掌握和影响企业运作的关键指标,决策依据,突发事件以及关系紧密的行业和市场信息等。最后对数据挖掘在这三个领域的应用做了分析和比较。     

数据挖掘技术分析及其应用评价

现代科学技术的飞速发展,把我们逐渐带入了信息化时代。数据挖掘和分析技术的运用,能够在纷繁复杂的众多数据中快速提取有价值的知识,从而提高信息的利用率。数据挖掘技术在金融、通信、学校教育、科学研究等行业有着较为广泛的使用前景。     

电子商务中数据挖掘方法的应用

电子商务是现代商业的主流趋势,如何充分利用网络技术和数据库技术发挥企业优势,成为企业制胜的法宝。本文介绍了常用的数据挖掘方法,以及在电子商务领域的应用,分析了利用数据挖掘技术建设动态、高效电子商务的可行性。     

浅谈数据挖掘技术在企业营销管理中的应用

为了更好地对企业的营销管理进行量化分析,许多企业开始引进数据挖掘技术为企业的营销管理提供精准的信息支持。本文就是基于这样的一种发展趋势,结合数据挖掘技术特点与营销数据的特征,分析数据挖掘技术在企业营销管理中的应用。     

基于遗传算法的数据挖掘技术在数据库营销中的应用

本文首先介绍了面向数据库营销的数据挖掘技术的一般处理流程,接着详细论述了如何设计基于遗传算法的数据挖掘模型,最后通过一个具体的实例来证明这种方法的有效性。     

数据库新的应用技术——数据挖掘技术

近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,无数个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等,这一势头仍将持续发展下去。随着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。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,     

数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用研究

针对高校图书管理积累的相关数据,采用数据挖掘技术进行数据筛选、数据分析,发现高校图书管理中的基本服务规律,从而达到优化馆藏结构、拓展服务功能、提高信息服务质量的目的。通过数据挖掘技术在高校图书管理决策、图书采购、图书流通和人员管理的具体应用研究,进一步提高高校图书馆分析处理已有信息的能力,增强向读者提供更加个性化服务的能力。     

数据挖掘技术在网络入侵检测系统中的应用

本文基于数据挖掘过程,对入侵检测系统在数据对象与组件交互规范化描述、数据融合应用、综合决策等方面进行了研究。包括入侵检测系统中的数据挖掘模型、系统体系结构、系统核心模块。     

数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用

数据挖掘技术是近期情报学专业研究的热点,本人围绕数据挖掘技术展开,进而对数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用进行探讨。     

数据挖掘技术在社会保险决策分析上的应用

数据挖掘是数据库技术开发的成果,在当前越来越多领域中获得了普遍应用,最主要的优势便是数据的价值分析,运用数据挖掘工具来深度挖掘信息资源的利用价值。对于社会保险决策分析来说,数据挖掘技术应用方面的研究仍然不够全面,在各种专著中大多仅涉及社会保障部或劳动部等。以社会保险决策分析的现状来看,很多信息数据存在着浪费的现象,数据挖掘技术的合理运用则可以帮助工作人员在海量数据中挖掘潜在的价值和规律,通过多种数据挖掘方法来实现数据资源的深度利用, 为社会保险决策分析提供可靠的依据。本文主要围绕社会保险决策分析展开论述,探讨了数据挖掘技术的应用对策。     

数据挖掘在高校图书馆中的应用概述

本文从目前我国高校图书馆各类数据资源的现状,分析了数据挖掘在高校图书馆的应用.     

论数据挖掘技术

随着数据库技术的迅猛发展以及现代信息技术、通讯技术、网络技术和计算机技术发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库存储的数据量急剧增大,人们面临无法从数据中有效地提取信息、从信息中及时地发现知识,基于此,数据挖掘技术应运而生.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用策略分析

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,主要是对商业数据库中的大量业务数据,进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,进而提取辅助商业决策的关键性数据。本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中所起的作用与功能,进而提出在客户关系管理系统运作过程中,实施数据挖掘时应考虑和采纳的具体应用策略。     

数据挖掘及其软件选择应用

本文概述了数据挖掘的定义及其软件的分类,对经典的几种数据挖掘软件进行了详细的介绍,提出了企业选择数据挖掘软件的方法,最后通过分析数据挖掘现存的问题,探讨了数据挖掘软件的发展趋势。     

数据挖掘技术在高校教学中的应用研究

提出了数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍了该方案的实施过程.教师能够找到有关影响学生学习成绩的因素,从而改进教学方法,必然对教学质量的提高起到积极的作用.     

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.