数据挖掘分类技术在电信网络风险预警中的应用

决策树和人工神经网络是数据挖掘分类任务中两项重要技术,各具特点,对不同的数据类型应采用不同的算法进行相应的研究应用。为了深入地说明各自的特点,根据决策树C5.0算法以及人工神经网络的BP网络模型的原理,按照数据挖掘的标准过程,应用SPSS Clementine作为工具对电信网络风险进行了预警,并对结果进行了比较研究,验证了两种数据挖掘分类技术的一些性能差异。本文分析了数据挖掘技术中常用的决策树和神经网络两种算法,为以后对电信网络风险预警提供了一种研究角度和方法。     

基于数据挖掘技术的股票市场预测分析实例研究

本文主要研究数据挖掘技术在股票市场价格预测中的应用,重点采用数据挖掘分类和聚类算法对大盘走势和个股走势进行分析研究,采用实体数据进行挖掘分析,总结得出有益于投资者的结论。     

聚类分析在客户关系管理中的应用研究

客户关系管理和数据挖掘都是近几年发展起来的新兴学科,对现代企业的发展有着举足轻重的作用。聚类是数据挖掘中的典型算法,其中的K-均值算法是最基本的算法,由该算法产生了许多经典而高效的算法。文章对数据挖掘成果进行了归纳,深入研究了K-均值算法,并将其运用在客户关系管理的客户分类中,这对研究数据挖掘中的其他算法是很有利的。     

基于GIS的遥感影像分类方法研究

在分析空间数据获取现状的基础上提出空间数据挖掘的必要性,对遥感影像分类技术和方法进行了研究,提出GIS平台和数据挖掘算法集成所挖掘的知识是其影像分类的重要知识源。最后通过实验对以上的研究和分析进行了验证。     

数据挖掘技术在物流供应链合作伙伴选择中的应用

通过数据挖掘技术对物流供应链中轴心企业对合作伙伴的选择和价值评定问题进行研究。首先构建物流供应链中合作伙伴选择的模型,进而对数据挖掘的分类和群算法进行概述,对数据挖掘技术在物流供应链中合作伙伴选择的步骤和流程进行探讨,最后进行案例分析,为汽车生产制造物流供应链中轴心企业对合作伙伴的选择进行数据挖掘,并且给出了具体的数据挖掘步骤和算法流程。     

统计学方法在数据挖掘中的应用

数据挖掘(DataMining)指应用数据分析和数据发现算法,从数据库中获取潜在可用的模式或指导性规则的过程。DataMining所要处理的问题,就是在庞太的数据库中找出有价值的隐藏事件,并且加以分析。主要的贡献在于,它能从数据库中获取有意义的信息以及对资料归纳出有用的结构,作为进行决策的依据。此外,数据挖掘主要目的是发现数据库拥有者先前关心却未曾知悉的有价值信息。事实上,数据挖掘并不只是一种技术或是一套软件,而是一种结合数种专业技术的应用。统计方法只是数据挖掘众多方法中的一种。并且值得注意的是在数据挖掘中起作用的统计方法…     

数据挖掘的方法分类研究

通过对数据挖掘技术进行全面的分析和研究,依据其功能、任务的不同以及所处角度对分类方法的影响,侧重于应用数据挖掘技术得出结果的形式,同时还克服了传统数据挖掘分类方法的局限性和模糊性,最终提供了一种更为合理清晰的分类思路和方法。该方法的有效区分使得数据挖掘的应用更为方便易行,为正确的运用合适的数据挖掘方法进行知识的发掘提供导向。     

数据挖掘中聚类分析综述

数据挖掘中的聚类技术是一种非监督分类技术。概述了聚类分析算法中的数据结构和数据类型,分析了聚类分析的意义及研究现状,比较了几种聚类算法的优点及问题,并结合通信领域的应用指出了K-Means聚类技术的绝对优势。     

论数据挖掘技术在网络信息安全管理中的应用

在本文中主要阐述了数据挖掘技术在网络信息安全管理中的应用背景、目标、应用模型和算法(以Apriori算法为例)等。通过在网络信息安全管理系统中应用了数据挖掘技术,从而实现对各类网络信息安全事件信息的整理、分类和深度关联分析,从而为网络信息安全管理工作提供有效的政策支撑和安全态势描述,为有效提升网络信息安全的主动防御能力提供了技术支撑。     

数据挖掘技术在中石油ERP中的应用研究

中石油ERP不具备高级决策和数据分析的功能,本文对此进行了数据挖掘技术在中石油ERP中的应用研究。对数据挖掘概念和方法进行介绍,结合在中石油ERP中的应用领域等进行研究,并且引用中石油ERP数据库的销售量进行数据挖掘预测。     

数据挖掘应用性的研究

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘(Data Mining)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。数据挖掘算法和可视化工具适用于挖掘数据中的重要模式,并且提供有价值的预测,它是当代人工智能、统计学等技术在数据库领域中的应用。     

银行信贷客户的聚类

本文着重研究了对传统的K-means算法它在银行客户分类方向的应用与实现.首先介绍了数据挖掘的基础理论,然后介绍了聚类分析算法的基础理论,详细介绍了K-means聚类算法,分析了该算法的优缺点,之后定义了银行客户进行聚类.最后,本文按照已经建立的银行客户分类模型,对来自东北某家银行财务部的详细交易数据,进行实际的银行客户聚类实验.最后对聚类结果进行了详细的分析和总结.     

数据挖掘关键技术探究

近年来,数据库技术与数据挖掘技术的飞速发展,引起了各个学科领域的研究人员的极大关注和重视,使得数据挖掘技术变得越来越重要,随即扩展到各个领域。当前,数据的挖掘已成为一个研究热点。本文就从数据挖掘技术入手,围绕数据挖掘的几个关键技术展开全面的分析和研究,最后还简述了当前数据挖掘技术的实际应用,以突出数据挖掘技术的应用价值和前景,以供借鉴参考。     

数据挖掘技术在政府投资审计中的应用

随着大数据时代来临,政府投资审计工作面临着越来越多挑战。而将数据挖掘技术应用在政府投资审计中,可以提高审计监督的智能化和精细化水平,促进政府投资管理科学化、信息化。本文分析了当前政府投资审计工作现状,概述了数据挖掘的定义,探讨了政府投资审计中数据挖掘方法,包括数据预处理、特征选择、分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等方面,从而促进政府投资审计转型发展。     

数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用

在经济全球化和知识经济主导的趋势下,人力资源管理在提高企业竞争力、建立核心竞争优势中将扮演更为重要的角色。文章在分析目前企业人力资源管理中存在的局限性的基础上,引入了数据挖掘技术,描述并介绍了数据挖掘技术原理和实现数据挖掘的基本过程,选择采用了决策树分类算法,将决策树模型用于人力资源管理中,获得了成功的应用。     

面向Web的数据挖掘

面向Web的数据挖掘是当今数据挖掘技术研究及应用的热点之一。文章介绍了数据库挖掘技术和Web挖掘技术的相关背景,详细阐述了XML语言的卓越特性及其在Web数据挖掘中的重要应用。     

网络“掘金”的营销战术

随着计算机、网络技术的发展,获得有关资料已经非常简单易行。但是对于数量庞大、涉及面宽的数据分析非常困难,因此,一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的数据挖掘技术就应运而生。本文通过对数据库和数据挖掘技术的分析,阐明了数据挖掘技术对企业营销的重要性以及在企业网络营销中的应用。     

基于决策树算法SLIQ的应用实例

SLIQ算法是一种高速可调节的数据挖掘分类算法。着重解决当训练集数据量巨大,无法全部放入内存时,如何高速准确地生成判定树。文中把该算法用到邮政速递的客户关系管理系统中,对速递大客户进行分类分析,识别优质客户和潜在客户,获取的知识对邮政速递的决策有重要现实意义。     

数据挖掘的商务应用前景

数据挖掘已经成为许多商业领域的一个热门话题。数据挖掘已经成为许多企业在国际市场上赢 得竞争优势的重要的竞争工具之一。国内外早期的研究集中在算法的研究上。其实很多时候技术不是主要 的问题。如何实现从技术到商业的应用才是困扰业界的主要难题。本文试图在这方面有所贡献。本文试图 分别从实践和理论两个角度来阐释数据挖掘的现实的实用性和战略的重要性。本文以一个零售行业的数据 挖掘案例探讨了数据挖掘的商务应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行 性,并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求;最后根据实践经验讨论了数据挖掘在几个典型 行业的应用,希望能拓展我们对数据挖掘的理论和实践的认识。     

决策树分类法在就业面试中的应用研究

分类知识的获取是数据挖掘索要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现.在众多的分类算法中决策树方法在可理解度和易使用等方面优于其他的分类方法.本文以高职院校学生就业面试分析为例,完整地给出了决策树分类ID3算法的理论基础和实践的全过程,实验结果表明ID3算法在就业面试活动中的有效性.