数据挖掘在财务领域中的应用

目前企业普遍面临“数据爆炸、知识匮乏”的困境，如何从会计信息系统等信息资源中挖掘出潜在的知识，为管理和决策服务，是企业迫切需要解决的问题。本文主要研究数据挖掘技术在财务领域中的应用问题，介绍了数据挖掘的基本原理和方法，对数据挖掘在财务分析、预测、危机预警等方面的应用进行了探讨。     

数据挖掘技术在现代审计中的运用研究

数据挖掘作为信息时代的新兴技术，运用于现代审计工作，较传统审计方法更有效、快捷和安全；数据挖掘审计的基本路径包括数据的采集、预处理、发现规律、发现异常和提出处理建议等环节；数据挖掘审计主要通过离群点挖掘、孤立点检测等七种方法获取有效证据；数据挖掘技术在审计中的应用步骤包括评估被审计单位、内控制度的符合性测试和实质性测试审计三个方面。     

从数据挖掘角度分析数字图书馆的满意度

通过数据挖掘的方法对上海交通大学国际与公共事务学院数字图书馆的数据进行整合分析,利用数据分析工具,在丰富的数据信息中提取有用的知识。针对该校数字图书馆建设的需要,从数据挖掘的角度分析了用户对于数字图书馆的满意度情况,建立了基于Analysis Services 2000的数据模型,从而可以更好地为读者服务。     

物流管理数据挖掘综述

数据挖掘可以从海量数据中提取有用的知识。本文针对物流管理方面,介绍了数据挖掘的基本概念,为物流管理决策提供的模型的分类。研究了数据挖掘在这一领域的具体应用,包括需求预测问题、物流决策问题以及逆向物流问题。并指出了企业在具体应用时需要注意的问题及应用前景。     

基于海关业务的数据挖掘研究综述

随着国际贸易复杂程度与海关信息化程度的不断提高,中国海关逐渐步入了大数据时代。然而,现有信息处理技术难以有效处理信息,满足风险防控和贸易便利化的更高要求。数据挖掘作为从数据中提炼知识与规律的技术在这一领域有广阔的应用前景。该文阐述了海关应用数据挖掘技术的必要性,总结了已有的数据挖掘在不同海关业务中的研究,并提出了一定构想,指出未来的研究方向。     

数据挖掘技术在计算机审计中的应用研究

数据挖掘技术是从大量的数据中进行提取,选择一些隐含的、具有潜力的、有知识的技术,并将其应用到计算机审计工作中,发挥可靠性。因此,在文章中,基于相关概述,研究数据挖掘方法,分析数据挖掘技术在计算机审计工作中的应用步骤,以供相关人员参考。     

会计信息的数据挖掘方法与银行信贷风险预测

基于信息熵理论和数据挖掘技术,提出一种会计信息的数据挖掘方法,投资者和债权人可用这种方法从企业的会计数据中挖掘决策信息,并以银行信贷风险预测模型构建为例,对这种方法的有效性进行了实证检验。     

数据挖掘在银行业中的应用

随着全球科技的飞速发展,数据挖掘技术已成功地应用于社会的各个领域。本文通过研究数据挖掘技术的特点,分析银行业实施数据挖掘技术的必然性,从大量、不完全、模糊的和随机的数据中提取出数据之间的关系,并提取出隐含在其中的、事先不了解的,但对于银行的经营、管理和发展又非常有用的信息。从而应用于银行开展业务、发展客户、开发新的金融产品、决策者作出决策等方面。     

数据挖掘在银行业中的应用

随着全球科技的飞速发展,数据挖掘技术已成功地应用于社会的各个领域。本文通过研究数据挖掘技术的特点,分析银行业实施数据挖掘技术的必然性,从大量、不完全、模糊的和随机的数据中提取出数据之间的关系,并提取出隐含在其中的、事先不了解的,但对于银行的经营、管理和发展又非常有用的信息。从而应用于银行开展业务、发展客户、开发新的金融产品、决策者作出决策等方面。     

基于数据挖掘的经济预测模型可行性研究

在企业预测和规划中,对数据的处理是必须的,但面临着数据量大,部分数据无法满足要求,决策者需要从各种约束条件构成的庞大数据库中分析其变动情况,找出需要数据的具体困难。因此,如何利用已知数据,从中挖掘出有用的数据,成为在企业发展规划和预测工作中思考的难题。本文介绍了经济预测技术的现状,提出了基于数据挖掘的经济预测模型以及相关的实施方法,对其具体实施提出了一些可行的方案,为经济预测技术的研究提供了一种新的思路。     

云计算在流数据挖掘技术中的应用设计

为提高流式数据的聚类效果及质量,本文将＂云＂技术引入了流数据聚类算法中,并在此基础上设计基于云计算的流数据挖掘模型,从而可提高数据的处理速度,增加数据的处理维度,从而可提高流数据处理中内在单元的利用率。结合当前电子信息的发展,拓宽了其应用领域。     

数据挖掘技术在信用评分中的应用研究

目前,数据挖掘技术在信用评分领域的应用已较成熟,但因缺乏对数据挖掘实际操作技术及其问题的研究,常难以获得理想的挖掘效果.梳理数据挖掘的操作流程,归纳总结数据挖掘的关键点,借助个案解析数据挖掘中常见的技术问题及数据挖掘技术的局限性,以期为利用数据挖掘技术进行信用评分提供技术支持.     

数据挖掘技术在教务管理中的应用

数据挖掘技术是一种新的信息处理技术。把DM应用到教务管理系统中实现个性化人才培养,向决策者提供信息支持,有利于推动学校教学改革和建设的全面发展。     

数据挖掘在高校贫困生消费信息管理中的应用研究

目前,我国已逐步建立起“奖、贷、助、补、减、免”等多种形式有机结合的较为完善的高校贫困生资助政策体系,但高校贫困生问题依然是社会各界高度关注的焦点。本文以高校“校园一卡通”消费流水数据为基础,提出将数据挖掘技术应用于高校贫困生消费信息管理中的一种新思路,并设计了高校贫困生消费信息数据挖掘模型的具体方案。拟建立高校贫困生正常和异常两种消费行为模式,以期挖掘贫困生的动态生活消费水平,为贫困生评定工作提供辅助依据,提高贫困大学生的生活水平。     

数据挖掘在电商企业CRM中的应用

论文首先阐述了数据挖掘与电商企业客户关系管理(CRM)的内涵,分析了数据挖掘在电商企业CRM中的作用,包括获取新客户、客户细分、交叉营销、客户保持、客户盈利能力分析。其次,构架了基于数据挖掘的电商企业CRM的体系结构,并阐述了基于数据挖掘的电商企业CRM的实现过程。最后,分析了基于数据挖掘的电商企业CRM的实施,给电商企业带来智能化、个性化、集成化、共享化的好处。     

数据挖掘及其在零售业中的应用

该文介绍了数据挖掘的含义、作用及常用技术,并且探讨了关联规则、分类、序列模式等数据挖掘技术在零售业挖掘中的应用及意义。     

数据挖掘在计算机文化基础课教学中的应用

运用数据挖掘中的粗糙集方法对计算机文化基础课教学的课时安排以及考试成绩进行分析,可以指导教师改进课程教学,提高教学质量。     

数据挖掘与数量经济学

数据挖掘就是从大量的、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、但又是潜在的有用信息和知识的过程.它是一个涉及多学科领域的新兴学科.并随着这些学科的发展而不断发展.针对信息化社会的迫切需要,本文从数量经济学和数据挖掘的概念出发,深入地分析了这两个领域的联系与区别.详细地探讨了结合数据挖掘乃至人工智能理论来研究数量经济的思路,为积极推动数量经济学的进一步发展提供了可行的研究方法.     

基于分析服务智能平台就业数据挖掘系统的设计与实现

文章主要针对高职院校毕业生就业数据,对基于misrosoft sql Server2005分析服务智能系统平台的毕业生就业数据挖掘系统,对该应用软件的功能模块（数据库管理、就业分析、挖掘模型分析、挖掘模型预测、报表输出）进行详尽解读。通过创建各种挖掘模型,对毕业生和招聘企业进行深度多维挖掘透视分析,并利用挖掘分析结果应用于在校生的就业预测并以此作为招聘企业进行校企合作的参考依据。     

数据仓库和数据挖掘在农业辅助决策支持系统中的应用

基于农作物生产的相关数据,创建农作物病虫害分析的数据仓库,运用数据挖掘技术提取分类规则,再将获取的规则用于农业病虫害的诊断;通过对实例运行结果的分析,验证了数据仓库和数据挖掘技术与农业决策支持系统相结合方案的可行性。