决策树技术在网上书店系统中的应用

数据挖掘技术是在大量的数据中发现未知知识的数据分析技术,利用数据挖掘技术分析客户数据,发现其中的规律,从而为商务决策提供依据。本文对决策树技术进行了相关分析,并应用于网上书店系统,实现对客户数据的挖掘。     

数据挖掘在教育应用中的浅析

现在社会的发展使得信息量日益增加,如何在庞大的数据中寻找对自己有用的数据成为必须要考虑的事情。数据挖掘可以从庞大的数据库中提取隐藏的预测信息。因为数据挖掘是一种拥有巨大潜力的新技术,所以数据挖掘现在被广泛的应用于各种商业途径中,包括零售销售、电子商务、遥感技术、生物信息学等。教育是一个国家进步的要素之一。挖掘在教育中被称为教育信息挖掘。教育数据挖掘的的重点就是应用合理的、快速的方法从教育数据库中发现知识。教育数据挖掘可以分析学生的趋势和行为,得到一个对不同类型学生教育的最优化教育方式。当大量的数据存储在教育数据库中,为了得到需要的数据和发现隐藏数据间的关系,可以应用数据挖掘技术与软件。数据挖掘的功能有很多种,在教育数据挖掘中,流行的功能有关联、分类、聚类、离散点分析、关联规则、预测等。本文主要从数据挖掘现在大规模使用的行业中分析数据挖掘的特点,以及应用到教育,主要是高等教育的可能性。     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

DM在分析客户忠诚度的应用

<正>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。     

数据挖掘在商业决策系统中的应用

数据挖掘是为了发现事先未知的规则和联系而对大量数据进行选择、探索和建模的过程.在当前的信息社会中,它已经成为学术界与企业界的研究热点之一.先进的商业管理理念离不开技术的支持.数据挖掘运用在商业决策中对商业的发展有决定性作用.本文从数据挖掘的概念、功能、商业决策等方面讨论如何应用数据挖掘技术助力商业决策.     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务网站每天都会产生大量的数据,运用数据挖掘技术可以从这些数据中发现对市场分析及预测非常有益的信息。本文讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

数据挖掘在网格Qos中的研究与应用

为了在复杂异构的网格大量的性能数据中挖掘出有用的信息,用于优化和确定对于具体监控对象的监控与管理策略,提升系统可靠性管理和服务质量的自治性程度,本文基于数据挖掘技术研究了网格Qos与数据可靠性分析,研究了网格Qos的数据仓库的构建与更新,以及Qos数据挖掘工具集的构建与管理等等数据挖掘在网格应用中的关键问题,对数据挖掘理论在网格Qos和可靠性方面,在广域分布的海量数据和计算资源的环境中发现数据模式,提供一种更快捷且行之有效的方法。     

数据挖掘技术在管理会计中的应用分析

数据挖掘作为信息化环境中发展的新技术,是从大量的数据中发现和提取有效信息和知识的过程,对于信息的深入加工和科学利用方面具有强大的功能。管理会计在随着时代的发展过程中,不仅需要理论的发展推动,还需要管理技术和方法的不断创新。将数据挖掘技术运用到管理会计中,将有效提高企业的市场竞争力。文章将通过介绍数据挖掘技术的主要应用方法,指出在管理会计中数据挖掘技术的重要意义,分析和探讨数据挖掘技术如何在管理会计领域中进行应用。     

一种面向商业智能的数据挖掘体系结构的应用研究

大量商业交易数据中隐含着许多对商业决策有益的知识,数据挖掘技术可以发现这些隐藏的模式和关系。本文分析并指出了通用数据挖掘体系结构的特点和不足,应用并行处理技术和数据挖掘结果存储两方面对现有数据挖掘体系结构进行改进。提出了面向商业智能应用的带有模式存储的并行数据挖掘体系结构,并对其特点进行了分析,分析表明所提出的并行数据挖掘体系结构对于商业智能的应用具有可行性。     

将数据挖掘技术应用在客户关系管理中

在客户关系管理中,企业将面临大量的来自于客户和市场的数据和信息,这些数据是大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的,但同时又是非常有用的。数据挖掘技术可以将这些数据有效的分析、整理,从而给数据使用者提供有效、及时的信息。本文就数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用做了粗浅的探讨。     

我国信息化建设中数据挖掘现状和前景的调研分析

数据挖掘是数据和信息系统及其应用的一个有希望的、欣欣向荣的学科前沿.数据挖掘通常又称为数据中的知识发现(KDD),是自动或方便地提取代表知识的模式;这些模式隐藏或记录在大型数据库、数据仓库、Web、其他大量信息库或数据流中.本文运用统计、比较方法对相关著作和论文进行了统计研究,并对研究中的重点问题及相关成果作了分析总结.     

基于BP神经网络的我国制造业上市公司财务危机预警

数据挖掘技术能够使人们从大量多变的数据库中发掘有用的信息,是一种知识发现的过程,高度自动化地分析数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式。本文运用基于神经网络模型的数据挖掘技术,利用我国沪深两市制造业上市公司的数据,构建财务危机的预警模型,以期供投资者参考。     

基于数据挖掘技术的企业信息化建设

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到企业信息化研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术特点入手,分析了数据挖掘在企业信息化中的应用。     

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

数据挖掘定义为是从存放在数据库、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.对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨.     

浅谈数据挖掘技术

随着网络、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。数据挖掘（DataMining）就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据挖掘技术定义、数据挖掘的功能、数据挖掘方法、数据挖掘未来研究方向。     

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。     

数据挖掘及其在企业管理中的应用

企业在管理过程中产生了大量的数据,这些数据的背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知识。聚类、关联规则、序列模式、统计分析、特征规则等数据挖掘方法能从这些海量数据中发现有用的知识,使数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服务。目前数据挖掘已被广泛应用于银行、电信等行业,用来对客户数据进行正确的分析,挖掘消费模式,预测客户未来的行为,针对客户的需求提供个性化的服务。     

数据挖掘在消费者生活形态细分中的应用研究

随着经济的发展,人民生活水平的提高,轿车市场的销量每年仍将保持两位数的增长速度,我国汽车消费结构发生了深刻变化,私人购买轿车成为拉动轿车市场的主导力量。与此同时,抓住消费的心理和行为变得相对重要。厂商要想在竞争对手中立于不败之地,需要采取先进的措施,充分利用快速增长的海量数据,将“丰富的数据”转换成“有用的知识”,数据挖掘应运而生。数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中发现潜在关联、模式,做出预测性分析的有效工具,它是现有的一些人工智能、统计学、机器学习等技术在数据库领域中的应用。应用数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,并帮助企业分析出解决问题所需要的关键因素,使企业处于更有利的竞争位置。     

数据挖掘在财务决策中的应用

在现代社会中,公司大多数财务流程的核心部分是数据。而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用的数据。针对财务决策中面对的数据海洋的现状,如何采用数据挖掘这个技术,提高财务决策的效率,提出了对策。