数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识,揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系,为决策提供有用的参考。     

DM在分析客户忠诚度的应用

一、前言 数据挖掘(Data Mining,简称DM),简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识.数据挖掘概念的定义描述有若干版本,一个普遍被采用的定义是"数据挖掘,又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery from Database,简称KDD),它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程.     

商品销售领域中的数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的技术.将其应用到商品销售领域的主要作用是对商业数据中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商品销售决策的关键性数据.     

数据挖掘技术在计算机审计中的应用研究

数据挖掘技术是指从海量数据中提取隐含、事先未知并且潜在有用知识的技术,其在现代计算机审计中起着不可替代的作用。本文首先对数据挖掘技术在审计领域中应用研究的相关文献进行综述,其次对基于数据挖掘的计算机审计的基本路径进行阐述,最后对数据挖掘在计算机审计中应用的局限性进行分析。     

统计学方法在数据挖掘中的应用

数据挖掘(DataMining)指应用数据分析和数据发现算法,从数据库中获取潜在可用的模式或指导性规则的过程。DataMining所要处理的问题,就是在庞太的数据库中找出有价值的隐藏事件,并且加以分析。主要的贡献在于,它能从数据库中获取有意义的信息以及对资料归纳出有用的结构,作为进行决策的依据。此外,数据挖掘主要目的是发现数据库拥有者先前关心却未曾知悉的有价值信息。事实上,数据挖掘并不只是一种技术或是一套软件,而是一种结合数种专业技术的应用。统计方法只是数据挖掘众多方法中的一种。并且值得注意的是在数据挖掘中起作用的统计方法…     

数据挖掘在煤炭企业信息化管理中的应用

近年来,随着我国煤炭企业诸多业务信息系统的运行,产生了大量的企业数据,这些数据实际上是与企业活动相关的信息的集合,当其积累到一定程度时,必然蕴含着可以利用的规律.目前广泛应用的数据库系统由于分析方法的严重缺乏,使得它无法发现数据中隐藏的相互联系,更无法根据当前的数据去预测未来的发展趋势;建立在数据库系统之上的决策支持系统由于在数据的采集、分析方法上的灵活性等方面存在局限性,使得人们不得不寻求更有效的途径以进行数据决策分析.数据挖掘就是从大型数据库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息,提取的知识可表示为概念、规则、规律、模式等形式.数据挖掘技术的出现为煤炭企业的数据处理、分析以及管理决策的支持提供了新的方法.     

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。     

数据挖掘与统计学的关系探析

<正>1数据挖掘简介1.1数据挖掘定义对于数据挖掘,一种比较公认的定义是:数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识、这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息,提取的知识表示为概念规则、规律、模型等形式。     

数据挖掘在金融风险管理中的应用

数据挖掘在金融风险管理中扮演着重要角色,它可以提取出隐含在数据中人们事先不知道却又潜在的有用信息和知识,为管理者提供决策参考信息。文章由金融危机的爆发引入,介绍了金融风险管理;然后对数据挖掘的概念、流程及分析方法进行讲解;接着重点介绍了数据挖掘在金融风险管理中的典型应用,如信用风险评估、公司财务危机预警分析和供应链风险评估;最后进行了总结与展望。     

严提升保险业务的数据挖掘方法

数据挖掘是一个从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识的过程。它是面向应用的深层次的数据分析方法和技术,其主要目的是对现有的大型的商业数据库中的业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助管理决策的关键性数据。保险业作为数据密集型行业,     

网络环境下政府的电子政务中的数据挖掘技术

一数据挖掘技术 1定义 数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程.它可以帮助企业对数据进行微观、中观、乃至宏观的统计分析,综合和推理,从而利用已有数据预测未来,帮助企业赢得竞争优势.     

客户管理中的数据挖掘

计算机和网络技术的发展使企业获取商业数据变得更加便捷。如何从海量的数据中提取有效信息并进行分析，进而做出快速准确的营销决策，已成为企业面临的一个课题。数据挖掘技术的应用为解决这一问题提供了有效的工具。数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊或者随机的数据中，提取有用的信息和知识的过程，主要特点是：处理的是海量的数据。     

数据挖掘技术在会计信息系统中的应用研究

随着数据库和网络技术的迅速发展，目前的会计信息系统可以高效地实现财务数据的录入、修改、统计、查询以及简单的财务分析等功能，但是无法发现数据中存在的潜在关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势．缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。本文提出冉数据挖掘技术应用于会计信息系统，增强会计信息系统的财务分析功能．将海量的数据转化为有用的知识，为决策者提供有效的信息。本文简单介绍了数据挖掘的主要功能和常用的挖掘方法．以及数据挖掘在会计信息系统中的主要应用，最后给出了一个数据挖掘在会计信息系统中的应用实例。     

浅谈聚类算法及其存在的问题

数据挖掘的一个重要研究方向是聚类分析。聚类是指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。通过聚类使得同一组内的数据对象具有较高的相似度,而不同组中的数据对象相似度较低。本文简单介绍了几种常见的聚类分析算法及这些算法普遍存在的一些问题。     

数据挖掘在客户知识管理中的应用研究

一段时间以来,企业的数据仓库开始大众化,企业通过一些渠道积累了许多历史数据,只有当把这些数据化成有用信息的时候才可以充分地体现出来。数据挖掘是一种知识的发现者,它是从大量数据中挖掘隐性知识的技术,它在帮助企业实现从数据到知识的转换过程中起到了关键作用。所以,企业需要在客户管理方面着手,而客户知识的获得就显得尤为重要了。但如何寻找一种创新型的机制,使获得信息经过分析后能够产生一种新的知识,可以用来帮助解决寻找问题呢？因此。有关客户知识管理的问题开始普遍引起了人们的注意。一、基于数据挖掘的客户知识获取与共享数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。数据挖掘是一种挖掘潜在有用的信息和知识的过程。虽然实际的应用数据是模糊而有噪声,并且是不完全的,但是数据挖掘却能挖掘隐含在其中的深层次的信息。同时数据挖掘所挖掘的是用户感兴趣的知识,并且数据挖掘发现的知识要可接受并能理解加以运用,     

基于序列决策的成绩分析系统研究

文章通过对数据挖掘技术的相关分析与比较,提出了序列决策的分析方法,将数据挖掘与统计分析相结合,从海量成绩数据中提取隐藏于其中的有用信息,从而科学指导教学,提高教学管理水平。序列决策是指:采用模糊聚类算法对数据进行分组;采用基于决策树的分类方法,对成绩分析库中数据进行挖掘,生成学生成绩决策树,采用基于总结规则的统计分析方法,进行模型准确性评估。     

零售业逆向物流管理中的数据挖掘技术研究

数据挖掘可以从海量数据中提取有用的知识。本文针对来自零售业逆向物流系统的数据数量大且更新速度快的特点，运用统计分析方法，研究数据挖掘在这一领域的具体应用，为零售企业提供了一种在产品质量上对供应商进行评估的方法。     

数据挖掘技术在党校教学评价系统中的应用研究

数据挖掘作为有效的数据分析工具，能从大量数据中发现潜在数据模式进行预测性分析，现简述数据挖掘技术在党校教学评价系统中的应用研究。     

数据挖掘在企业决策中的应用

数据挖掘有助于人们从海量信息中提取出有用的信息。本文从数据挖掘的六方面技术,分析了数据挖掘在企业决策中的应用,并提出了企业在实施数据挖掘时的三个注意事项。     

浅析数据挖掘在就业管理信息系统中的应用

高校扩招带来大学生数量大幅度增加,学生管理信息系统数据海量扩充,为了有效地利用和开发这庞大的数据信息库,提取潜在有用的信息和知识,笔者运用数据挖掘技术针对一家用人单位录用学生的数据信息展开分析,采用关联规则挖掘算法,寻找大量数据中项集之间的关联,得出关联规则,帮助学校有针对性地开展学生就业指导工作,为决策者提供理论依据。