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.     

电力营销数据挖掘过程研究

电力营销海量的数据资源里蕴含着宝贵的价值,然而目前的各业务部门只对业务数据进行了简单的参考和统计,没有汇总到一起进行系统全面的数据挖掘分析,使数据中大量有价值的信息被埋没,形成有“数据”,而无“知识”的现象.本文对电力营销数据挖掘的过程分步骤进行了研究,为日后开展数据挖掘工作进行了先期的探索.     

数据挖掘技术在住房信贷风险防范中的应用

本文研究的是数据挖掘在住房信贷风险中的应用,随着信息技术的发展,大量的数据充斥在人们的生活中,只靠人工挑选数据中的大量有用知识已经成为了不可能,数据挖掘技术由此应运而生,用以提炼隐含在其中的、不为人知的、但又是潜在有用的信息和知识。住房贷款已经成为我国银行贷款业务的一个重要组成部分,而住房贷款的风险问题也日益加重。本文先是对数据挖掘技术产生的背景、定义以及数据挖掘的方法加以简单介绍,然后分析了我国住房信贷业务风险的现状,然后分别运用数据挖掘的统计方法中的分类分析预测、时序模式分析、孤立点挖掘几个技术对住房贷款的不同时期、不同方面进行风险防范处理,达到减少信贷风险,防止骗贷行为产生,保障银行信贷资产安全的目的。     

基于数据挖掘的电子商务网站个性化营销实现研究

数据挖掘技术让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识。对于电子商务企业,丰富的数据源,自动收集的可靠数据使它很容易满足数据挖掘所必需要因素。论文从数据挖掘模式类型等内容出发,研究了电子商务企业怎样进行数据挖掘工具选择,分析本公司业务数据库中的数据,为个性化网络营销的实现服务。     

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。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探索

如今,经济统计尚且普遍存在数据库庞大、复杂且数据质量低下等亟待解决的问题.究其根本,对于数据的统计、处理方法仍然停留于报表分析统计的层面,深层次的智能性处理分析十分缺乏,使得潜在于数据间的联系及价值易被忽略,同时虚假数据鉴别水平较低.针对这些问题,我们探讨了数据挖掘技术在经济统计中的相关应用,旨在为相关引用提供一定借鉴.     

数据挖掘技术在经济统计中的应用研究

经济统计中会收集经济运行数据,把这些数据收录在数据库中,数据有一定的空值和噪声,这些不利于数据的挖掘,因此为了保证数据挖掘的准确性,需要对数据预处理。文章主要研究的是对数据挖掘技术在经济统计中的内涵及特点分析,并且提出挖掘技术在经济数据中的应用,以此来保证经济数据中有用价值的使用。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探索

国内市场经济日趋繁荣,也定会增大经济数据的繁杂程度。在当今经济市场上,无疑会对经济统计的准确和高效提出更苛刻的要求。所以,国内经济统计部便需要经济思路全面提高经济统计专业水平、更科学展开经济统计的模式及手段。而数据挖掘新技术则向经济统计行业注入了新的活力,既能够有机整合经济统计中的海量数据资源,又能够第一时间科学、准确地深入展开挖掘、分析,并选出真正存在价值的数据,进而大幅提升数据统计质量,进一步增强信息的准确性、广泛性。所以,在经济统计中,正在逐步推广应用先进的数据挖掘技术。基于此,文章主要从经济统计角度,探讨了数据挖掘技术及其实践应用内容,仅供参考。     

数据挖掘在教务管理中的应用

数据挖掘是一门涉及到数理统计、人工智能、知识工程等多学科、多领域的新兴交叉学科。教学管理人员采用数据挖掘技术对教务管理信息系统中的数据进行深入的分析,以此来制定相关措施,可以更有效发挥学校各类资源的作用,不断提高学校的教学质量和教学效果。本文将对数据挖掘在教务管理中的具体应用加以归纳和总结。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探索

虽然社会经济和技术在不断发展,但在经济统计方面仍然存在数据库复杂且繁冗,数据质量不高等问题。这主要是由于缺乏对数据处理方法等缺乏深层次的分析和探索,导致数据价值的缺失。本文主要从数据的预处理步骤、数据挖掘在经济统计中的体现、数据挖掘技术在经济系统中的可行性分析,以及数据挖掘领域中的关联规则和决策树四个方面进行简要的分析。