数据挖掘技术在烟草生产中的应用

文章按学科分类系统阐述数据挖掘技术在烟草生产中的应用。常规统计分析方法是一种成熟的分析方法,在烟草生产中的应用很多;其他一些更为复杂的分析方法在烟草生产中亦有应用,主要有灰色系统理论、模糊数学、神经网络、支持向量。文章分析了复杂数据处理分析要注意的问题及数据处理的程式。     

数据挖掘技术在烟草生产中的应用

文章按学科分类系统阐述数据挖掘技术在烟草生产中的应用。常规统计分析方法是一种成熟的分析方法，在烟草生产中的应用很多；其他一些更为复杂的分析方法在烟草生产中亦有应用，主要有灰色系统理论、模糊数学、神经网络、支持向量。文章分析了复杂数据处理分析要注意的问题及数据处理的程式。     

试论数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

从数据挖掘的基本概念入手,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,探讨了数据挖掘技术可有效的实现知识的提取,并利用数据挖掘技术可充分发挥知识管理的职能。     

数据挖掘在计算机辅助审计中的应用

概括了数据挖掘的功能和方法,探讨了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用,介绍了数据挖掘软件工具,并给出了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用步骤。     

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。     

浅析数据挖掘在高校图书馆中的应用及优势

数据挖掘技术是一种新兴的信息处理技术。文章在论述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘在高校图书馆的应用和优势。     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用

数据挖掘有着先进的信息处理技术,是当前最热门的技术并应用于大量领域。随着商业信息和数据不断地发展,如何有效地分析和利用信息成为了企业热点话题。本文分析了数据挖掘技术的发展背景,并阐述了数据挖掘技术在电子商务管理中的实践应用。     

数据挖掘技术在大型企业集团财务管理中的应用

数据挖掘技术可以从多种角度对传统财务管理手段和方式予以补充和提高。本文介绍了数据挖掘的特征和一般功能,分析了大数据时代大型企业集团传统财务管理的不足,提出大型企业集团财务管理中应用数据挖掘技术应从底层数据分析中助力效益专一求精、从业财数据融合中发掘潜在价值、从内外数据结合中预测发展趋势、从多维数据比较中创建预警模型等方面着手,并以S航运集团为例,介绍了数据挖掘技术在大型企业集团的具体应用,最后指出了应用数据挖掘技术需要考虑的因素。     

论利用数据挖掘技术提高商业银行市场风险管理水平

文章主要阐述了数据挖掘技术的基本原理及在国外银行业中的应用,分析了数据挖掘流程,并在此基础上提出了将数据挖掘技术应用于商业银行业务。     

基于物联网技术的新疆烟草物流模式创新研究

1引言 随着现代物流技术的不断进步和完善,以及在我国烟草行业中的广泛应用,我国烟草仓储的自动化水平不断提高。智能分拣技术、实时监控技术及烟草配送可视化技术实现了烟草物流中产品定位、识别和跟踪的一体化和信息化管理。RFID、GPS、GIS等先进技术与工具的应用,使我国烟草物流基本形成了以“绿色物流”为目标,     

数据挖掘技术在商业银行审计的应用研究

本文分析了数据挖掘在商业银行审计中作用,对数据挖掘中用到的方法和技术进行了综述,对用于审计的数据挖掘软件的发展进行了分析,但同时也看到,数据挖掘软件毕竟只是工具,富有相关专业经验的审计人员的作用比数据挖掘软件更关键。     

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。     

数据挖掘在审计数据分析中的应用研究

本文首先概述了常见的数据挖掘方法,阐述了传统审计数据分析技术的不足,提出了运用数据挖掘技术于审计数据分析中的必要性,在此基础上对数据挖掘在审计数据分析中的应用进行了研究,总结了应用数据挖掘实现审计数据分析的过程。     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息,将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上,总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测,并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。     

ISO/TC126“烟草和烟草制品”工作动向

ISO/TC126烟草和烟草制品技术委员会成立于1968年,其任务是为烟草生产和烟草加工业制定烟草原料、烟草制品、试验方法、名词术语等国际标准。秘书国为德国(DIN),现有P成员29个、O成员25个。下设2个分技术委员会和若干个工作组。迄今为止,已制定发布了40多个国际标准。     

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘技术则是商业智能（BusinessIntelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是当前企业管理的热点问题,而数据挖掘技术则为有效进行客户信息的挖掘提供了重要的技术支持。介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用,随着理论的不断发展,数据挖掘技术必然会带给CRM更加广泛的应用前景和市场价值,提高企业竞争力。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

如今由于知识经济环境和电子商务经济模式下的竞争日益激烈,客户关系管理(CRM)逐渐受到企业的重视,而数据挖掘技术对客户关系管理能否满足现代企业的需求起到了决定性的因素.本文主要叙述数据挖掘技术在CRM中的应用,首先介绍了数据挖掘与CRM的相关内容,并讲解了基于数据挖掘技术在CRM中的过程及应用,从而为我国该领域的研究提供一些想法.     

基于客户关系管理的数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在国内尚属一个全新的领域。文章从信息技术的角度,定义了客户关系管理的概念,总结了客户关系管理中常用到的数据挖掘的算法,制定了数据挖掘技术应用于客户关系管理中的具体流程,为企业的客户关系管理应用数据挖掘技术提供了有价值的参考。     

机器学习在数据挖掘中的应用

本文的目的是阐述数据挖掘中机器学习的作用。数据挖掘在商业领域得到了广泛的应用,而机器学习可以进行数据分析和模式发现,从而在数据挖掘应用中扮演了一个关键的角色。了解各个机器学习技术的优缺点有助于我们在具体的应用中选择合适的方法。因此,本文对机器学习技术进行了总结和分析,并讨论了它们在数据挖掘中的优缺点。