关联规则算法在影院资料管理系统中的应用

在介绍关联规则概念和常用算法的基础上,文章讨论了数据挖掘技术在影院会员信息管理系统中应用的必要性,找到两者的结合点,探索如何在会员管理系统中应用数据挖掘技术.重点分析了关联规则Apriori算法应用到会员管理模块中,对已有数据进行分析挖掘,提出数据所隐藏的有价值的信息,为指导和辅助影院管理决策提供参考.     

关联规则在排球比赛技战术分析中的应用

本文介绍关联规则数据挖掘技术在排球比赛技战术分析中的应用,以2004年奥运会女子排球中国与古巴半决赛的技战术数据为挖掘对象,采用脚本描述方式对比赛技战术数据进行数据预处理,采用关联规则数据挖掘中的apriori算法,寻找比赛中有意义的关联规则从而为教练员临场战略制定与决策提供科学依据。并利用数据挖掘软件作实证分析。     

商品精确营销中聚类分析与关联规则分析应用研究北大核心CSSCISSCI

为了实现商品的精确营销,结合数据挖掘中的聚类分析和关联规则技术发现隐藏在海量数据中的有用信息。文章在对客户数据采用改进的聚类分析算法进行分类的基础上,针对每一个分类的客户,利用Apriori算法进行关联规则分析,得到有用的关联规则以指导商品的精确营销。最后通过一个实例说明关联规则的分析过程。     

关联规则数据挖掘算法及其在智能物流中的应用分析

关联规则数据挖掘算法是近年国内外学者关注的一个课题。国内外学者为了提高挖掘的效率对其做了不断的改进研究。在关联规则数据挖掘算法的原理分析的基础上,对国内外该算法的研究现状做了认真分析,并分析了其在商业、医疗、保险、通讯、工业、农业等领域的典型应用,提出将不同的算法应用于实际挖掘工作中是未来进一步深化研究的方向。结合当前物流企业数据分析现状与需求,分析了关联规则数据挖掘在智能物流中的具体应用,为物流企业改善物流营销服务、优化物流路径等提供决策支持。     

关联规则挖掘在学生成绩分析中的应用

关联规则技术是数据挖掘的最重要的组成部分之一,它用于发现大量数据中项集之间的有意义的关联和相关联系。本文使用关联规则挖掘技术对学生考试成绩进行了分析,挖掘出了具有一定可信度的规则,对指导教学有很重要的意义。     

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。     

基于数据挖掘的国际货代企业客户订单行为分析

国际贸易的突飞猛进,赋能进出口货物运输的蓬勃发展。国际货运代理企业作为进出口货物运输的无船承运人,如何保证日常订单稳步增长将面临新的机遇和挑战。选取客户订单行为分析作为数据挖掘业务目标,设计了数据挖掘流程。以D公司业务数据为例,选择关联规则数据挖掘方法开展具体的数据挖掘展现,发现订单交易中不同商品之间存在的关联规则并应用于国际货代企业客户关系管理决策实践,为其他同类企业开展具体业务数据挖掘应用提供参考和借鉴。     

浅析数据挖掘技术在高职图书馆个性化推荐系统中的应用

通过分析图书馆服务器上师生的借阅记录文件,运用关联规则了解师生的借阅习惯和偏好,了解师生的借阅特性,发现规律而采取有效的行为。通过对在校学生小王一学期的图书借阅情况的分析,运用数据挖掘技术关联规则中的Apriori算法,得出了强关联规则集并运用到图书馆个性化推荐系统中。该系统对图书馆的未来发展提供参考。     

前沿新知

数据挖掘 1、什么是数据挖掘？ 数据挖掘（Data Mining）是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法,如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术,从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。     

聚类、关联规则与高校图书馆服务创新

利用数据挖掘技术进行个性化信息服务研究是提高图书馆服务质量的关键.本文将数据挖掘中关联规则、聚类以及分类技术结合在一起,对高校图书馆的历史数据进行挖掘和分析,为其在促进图书馆职能转变、图书馆资源建设、服务质量提高、服务范围拓宽等方面提供了强有力的技术和服务支持.     

数据挖掘在电信行业中的应用

本文对数据挖掘技术进行了简要介绍,并且以电信企业数据为基础,进行了多个主题的聚类、关联规则分析研究。     

基于时序关联规则的客户需求预测方法研究

客户的需求预测是企业非常重视的一个方面,如何对客户的需求进行预测,数据挖掘作为一种最新的数据处理和分析技术,越来越受到重视和应用。对客户的消费行为的数据挖掘主要是关联分析,而普通的关联分析或购物篮分析只考虑到同一时间下客户的消费模式,本文在此基础上初步研究了时间序列中的关联规则,即不同时间客户需求的相关性。     

基于关联规则的电子病历数据挖掘应用研究

文章主要以糖尿病及其并发症相关的电子病历数据作为研究对象,使用武汉市某三甲医院近年的数万条记录作为数据源,通过Python数据分析工具,利用关联规则算法对相关的病症和特征进行深入的分析研究。希望能够给治疗带来正面和合理化的建议,利用数据挖掘技术对辅助医疗进行尝试和探索。     

保险公司客户大数据交叉销售实证研究

保险公司利用客户大数据挖掘出产品销售规律,对公司的精准营销有着重要意义。文章首先提取S保险公司10种保险产品的相关数据,并进行数据预处理,然后应用Apriori算法建立关联规则模型,最后进行数据分析。实证分析表明:方法有效地发现了保险产品交叉销售的规律,为保险公司营销决策提供了辅助依据。     

基于关联规则的流程工业报警参数的影响分析

流程工业信息化系统中为保证安全生产会设置许多报警参数,这样在信息系统数据库中存在了大量的报警记录。本文从数据挖掘的角度出发,对报警记录运用关联规则算法模型挖掘,找出多参数同时报警的关联规则[1],并根据参数报警的先后顺序,将报警规则作为重点参数报警的原因分析指导和预警条件[2],使运行人员对参数报警有更深入的认识,指导系统和设备的安全运行。     

高校科研管理中的数据挖掘技术及应用

高校信息系统中存储了丰富的教学、科研、管理等各方面的信息,数据内容丰富,范围广泛。本文将关联规则数据挖掘方法应用于高校科技统计相关数据中,依据挖掘的目的和数据特点,设计挖掘系统。通过挖掘教师教学科研数据,以期得到教师教学科研工作的潜在规则,辅助决策下一阶段的科研管理工作。     

电子商务网络营销中数据挖掘技术分析

本文主要介绍了在电子商务网络营销中常见的数据挖掘的方法和技术,帮助企业运用恰当的技术分析客户数据,得出有价值的知识和规则,指导企业决策.     

基于关联规则的图书借阅数据挖掘

文章根据高校图书馆的实际业务需要,运用关联规则对高校图书馆学生的借阅数据进行了挖掘分析。首先将图书馆历史借阅数据进行预处理,预处理包括对数据进行清理、集成、转换以及建立事务数据库;然后利用关联规则挖掘算法(MFP-Miner算法)对事务数据库进行挖掘处理,挖掘出图书借阅的关联规则,为图书借阅、图书推荐等服务提供科学的数据支持,从而提升图书馆服务质量。     

浅谈数据挖掘在校园信息化中的应用

随着信息技术的广泛应用,高校中的各类管理信息系统积累了大量的数据,但是对这些数据的处理还只是停留在简单查询和统计报表等阶段,并没有采取有效的手段充分利用数据为教育管理工作提供有效的决策支持。在教学和管理工作中采用数据挖掘技术,能够充分利用这些数据,发现教育现象之间的相互关联和规则,指导校园信息化建设,从而可以更好地做出教育预测和实施教育决策。     

关于新疆企业景气的数据挖掘分析

企业景气调查已经成为监测宏观经济发展趋势和企业生产经营状况的重要手段之一，对企业景气数据的有效分析将对宏观经济运行的整体判断和预测未来经济发展提供有效的支持。在大量的数据面前，如何利用数据挖掘技术对企业景气数据进行整理、初步分析是当前新疆企业景气研究的一个新方向。本文利用数据挖掘的关联规则方法验证企业景气数据的有效性，并用K—L方法分析了新疆企业景气的波动情况，给出了与新疆GDP发展的同步性指标，利用回归模型建立了基于同步性指标的新疆GDP发展速度与景气关系模型。