数据挖掘技术在财务决策支持系统中的应用初探

面对当前企事业单位普遍存在各类数据庞大,但快速提取有效信息却十分困难的现状,如何在海量数据中发现有用的数据,即所谓的数据挖掘技术便应运而生.针对财务决策中数据海洋的现状,本文提出了如何采用数据挖掘技术,来提高财务决策的效率.     

基于数据挖掘技术的航班延误预测综述

针对具有海量数据、高维特征的航班延误预测问题，数据挖掘技术表现出独有的优势。结合数据挖掘理论，以及航班延误预测问题的数据特征，提出延误预测的一般流程；从算法角度切入，结合相关文献对比分析五类经典数据挖掘算法在航班延误预测问题中的应用；针对预测精度和效率问题，讨论算法选择与数据处理在研究过程中的必要性；最后，结合该领域重要讲究方向与热点问题进行研究展望。     

数据挖掘在银行业中的应用

银行为人们提供了越来越多的人性化服务,因而银行的数据也在迅速膨胀,这些数据背后隐藏了大量有价值的信息,银行要在金融领域里的竞争中处于不败之地必须利用这些信息。数据挖掘正是从海量数据中提取有用信息的一种有效工具,它必将在银行业中有着广泛的应用。     

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。     

2008年中国股市大预测

2008年北京将举办奥运会。但决定中国股票价格的并非奥运会，而是企业业绩、中国政府的政策以及世界金融市场的动向。 目前的企业业绩是良好的。2007年1月至9月，在中国内地上市的1511家公司的净利润比去年同期增长了64．2％。在石油、煤炭、钢铁、有色金属和石化等行业企业的带动下，大盘屡创新高。但是，随着2008年政府宏观调控措施的加强，预计投资收益下降等因素将使企业利润增长的速度放缓。     

数据挖掘在电子商务中的应用

Web挖掘是传统数据挖掘技术在web环境下的应用,是从web的数据中发现用户浏览模式与寻找相关web页面等。Web挖掘分为web内容挖掘,web结构挖掘和web访问信息挖掘。其中,与电子商务最为紧密的是web访问信息挖掘。本论文从电子商务技术和应用两个方面进行了具体分析,对怎样应用它来处理问题进行了进一步解答,讨论了进一步的研究方向。     

数据挖掘在数字图书馆中的应用

随着现代信息技术、通信技术和计算机技术的高速发展,数据库作为历史知识库对于一般的查询是有效的,但当数据和数据库的规模急剧增长,传统的数据库管理系统的查询检索机制和统计分析方法已远远不能满足现实的需要,迫切要求能够自动、智能和快速地从数据库中挖掘出有用的信息和知识。     

统计方法在股市分析中的应用

文章从四个方面论述了统计方法在股市分析中的应用：以标准差以及标准差系数衡量个股的风险；以移动平均线观测大盘及个股的趋势；以指数平滑异同移动平均线进行趋势及买卖时机的研判；以乖离率的大小确定买卖时机。     

数据挖掘在电子政务中的应用研究

电子政务作为 Internet 的主要应用领域,已受到世界各国的普遍关注。而面对当今日趋个性化的公众服务需求,利用传统的手段来处理海量信息,迎合公众,显然已是天方夜谭。在此时,围绕电子政务系统的技术研究也成为了备受关注的课题,而数据挖掘即是其中一项重要的技术。文章着重研究了数据挖掘技术在电子政务中的应用,并对电子政务中数据挖掘过程进行了详细说明。     

数据挖掘及其在商业中的应用

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。本文较为详细地介绍了数据挖掘的概念、功能、步骤及主要方法,并且论述了它在商业中的主要应用。     

数据挖掘在企业技术创新中的应用

通过深入分析数据挖掘、知识管理与技术创新的概念和关系,提出一个通过数据挖掘和知识管理来提高技术创新的理论模型,并以客户关系管理为例简单说明如何通过数据挖掘和知识管理来提高技术创新能力,进而提升企业的核心竞争力。     

数据挖掘在网络营销中的应用研究

在信息化及网络化时代,网络营销开始受到了社会各界的广泛关注,不可否认,网络营销对提高我国的综合实力,促进金融市场的繁荣发展有着关键的作用及价值。许多企业站在宏观发展的角度立足于网络营销的实质情况,通过数据挖掘技术及其他互联网技术的充分运用来实现网络营销水平的整体提升。文章结合实际情况,以数据挖掘为切入点,具体了解这种现代化技术在网络营销中的应用,以此来为我国综合实力的提升提供更多的借鉴。     

浅谈统计预测在邮政企业中的应用

中国邮政是我国经济的"大腕"之一,规模庞大、业务繁杂,汇集了速递、报刊发行、储汇、集邮等不同业务,自其独立运营以来,通过不断开拓业务市场、提高服务质量、调整经营管理手段提升自身竞争力和综合实力。在不断完善和发展进程中,统计分析和统计预测充分发挥了监督、咨询职能,为邮政企业管理者的决策提供了较高价值的参考信息。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

企业在实施CRM过程中,如果能够对海量的数据进行有效快速深入的分析和处理,找出有价值的知识,就能为企业作出正确的经营决策、捕捉瞬间即失的市场机会提供极大的帮助,并能从中获得丰厚的社会和经济效益。     

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。     

基于非参数模型的股市波动性研究综述

随着金融行业的发展和金融市场的不断完善,证券市场与人们的生活息息相关,而波动性作为股票市场赖以存在和发展的基础,越来越成为金融经济学研究的热点。但这些研究的角度、方法和结论都不尽相同。本文通过集中梳理最近二十年国内外对于股市波动性的研究文献,对这些文献进行了一定的总结,并提出了以往研究中存在的问题。     

灰色模型在建筑物沉降预测中的应用

针对建筑物出现的变形问题,提出在现有建筑物观测数据的基础上,在MTALAB的语言环境下,建立GM（1,1）模型,来预测该建筑物的沉降量。分析结果表明,把灰色GM（1,1）模型和MATLAB结合起来预测建筑物的沉降发展趋势,具有较强的实用性。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用

新时期背景下,社会经济发展速度明显加快,有关经济的数据与信息内容不断累积,在海量数据当中有效地提取价值程度较高的信息,借助数据信息的提取与分析,为经济发展提供了有价值的参考依据。其中,数据挖掘技术就可以在数据库当中找到一定价值的隐藏事件,在人工智能、预测以及统计等诸多科学技术的作用下,能够为经济决策奠定坚实基础。文章将数据挖掘技术作为重点研究对象,阐述其在经济统计中的具体应用,希望有所帮助。     

数据挖掘在信用卡业务经营管理中的应用

针对不同的客户类别,利用数据挖掘方法,银行可以有针对性地设计并推出金融产品和服务,为客户量身打造实行个性化服务,提高营销策略的针对性和有效性。     

数据挖掘技术在现代审计中的应用研究

随着信息技术的发展和网络的广泛普及,审计数据和网络数据以惊人的速度增长.审计过程中利用计算机技术的程度越来越高,审计人员面对大量的财务数据或非财务数据.在审计系统中引入数据挖掘技术,显示出了巨大的优势,本文介绍了审计中引用数据挖掘技术的程序和方法,并指出了这一技术应用于现代审计中的一些局限.