关于数据挖掘应用软件开发中的发展趋势的探索研究

数据、数据挖掘的任务和数据挖掘的方法的多样性对数据挖掘提出了许多挑战性的研究问题.有效的数据挖掘方法、系统和服务的开发,交互的和集成的数据挖掘环境的构建是关键的研究领域.使用数据挖掘技术可以有效地解决大型或者复杂的应用问题是数据挖掘研究人员、数据挖掘系统和应用的开发人员面临的重要任务.     

零售业中数据挖掘技术的应用

本文叙述了数据挖掘的基本概念,介绍了数据挖掘的基本分析方法和数据挖掘中常用算法。最后根据某大型家电商场的实际销售数据,详细探讨了数据挖掘技术在零售业中的应用。     

浅析计算机领域的数据挖掘技术

随着空间数据采集技术的飞速发展，复杂多样的空间数据日益膨胀，迫切需要更新数据挖掘的知识和方法。文章从空间数据挖掘的基本概念出发，阐述了空间数据挖掘的类型与过程，介绍了空间数据挖掘在GIS中的应用，分析了当前空间数据挖掘面临的问题，并对空间数据挖掘技术的发展进行了展望。     

一种面向商业智能的数据挖掘体系结构的应用研究

大量商业交易数据中隐含着许多对商业决策有益的知识,数据挖掘技术可以发现这些隐藏的模式和关系。本文分析并指出了通用数据挖掘体系结构的特点和不足,应用并行处理技术和数据挖掘结果存储两方面对现有数据挖掘体系结构进行改进。提出了面向商业智能应用的带有模式存储的并行数据挖掘体系结构,并对其特点进行了分析,分析表明所提出的并行数据挖掘体系结构对于商业智能的应用具有可行性。     

数据挖掘技术在制造型企业信息化中的应用

介绍了数据挖掘的概念,基本任务及数据挖掘的方法和技术,分析了数据挖掘技术在制造型企业信息系统中的应用。讨论了构建一个基于数据挖掘技术的制造型企业决策支持系统基本结构框架。     

数据挖掘技术及其应用分析

数据挖掘是一门新兴的数据处理技术,是当前一个热门的研究领域。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。简要介绍了数据挖掘的概念和过程,论述了数据挖掘的主要方法,最后对数据挖掘的应用作了简要介绍。     

数据挖掘及其在客户关系管理中的应用

数据挖掘是一门新兴的信息处理技术,在商业信息的提取和利用中发挥着重要作用。本文从数据挖掘本质出发,详细的论述了客户关系管理和数据挖掘在CRM中的基本方法,分析了数据挖掘在CRM中的体系结构及其应用。     

谈数据挖掘技术在零售业中的应用

本文主要研究了数据挖掘技术及其在零售业领域的具体应用,深入探讨了数据挖掘技术和数据挖掘技术在零售业领域的应用形式及我国零售企业如何利用数据挖掘技术提高自身竞争力,在激烈的市场竞争中立于不败之地。     

零售业中数据仓库的设计与数据挖掘

本文从数据仓库和数据挖掘的角度探讨了零售业在现代化的市场进行信息收集和分析的必要性和发展趋势。提出了零售业基于数据挖掘的数据仓库设计与构造和利用数据挖掘技术进行的各种有效分析,阐明了基于数据挖掘技术的信息高效利用是商家竞争的有效手段。     

基于电子商务数据挖掘技术的研究与应用

本文基于电子商务系统,运用数据挖掘技术,研究在电子商务中数据挖掘问题。根据电子商务系统中数据挖掘的特性,阐述了电子商务中数据源、数据的具体挖掘过程、常用数据挖掘技术和应用。     

基于数据挖掘的客户关系管理

随着信息化进程的快速推进,企业数据量急剧膨胀,数据挖掘技术为提取海量数据背后隐藏的价值提供了有效支持。本文通过对数据挖掘技术和方法的介绍,分析了基于数据挖掘的客户关系管理的特征,探讨了CRM系统数据仓库的构建和基于数据挖掘的CRM系统的应用。     

空间数据挖掘系统设计

随着数据挖掘技术的不断发展与成熟,空间数据挖掘已经成为人们研究的热点之一。本文针对地理信息系统(GIS)的需要,介绍了空间数据挖掘(SDM)的理论、方法和一般处理过程,并给出了基于GIS的空间数据挖掘的框架结构。     

浅谈数据挖掘技术

随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘（DataMining）就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据挖掘技术定义、数据挖掘的功能、数据挖掘方法、数据挖掘未来研究方向。     

对云计算的海量数据挖掘相关问题的再探讨

由于云计算高效率、低成本、高可用性等优势,文中将云计算技术引入到数据挖掘中,提出了基于云计算的海量数据挖掘服务,分析了基于云计算的数据挖掘服务的具体层次结构和优势,总结了云数据挖掘中存在的一些缺陷及问题,并针对这些问题提出了一些简单建议.     

数据挖掘及其软件选择应用

本文概述了数据挖掘的定义及其软件的分类,对经典的几种数据挖掘软件进行了详细的介绍,提出了企业选择数据挖掘软件的方法,最后通过分析数据挖掘现存的问题,探讨了数据挖掘软件的发展趋势。     

关于云计算的Web数据挖掘方法

本文首先介绍了云计算数据挖掘的相关知识,随着Internet的普及和数据的海量增加,二者相结合能解决数据挖掘的瓶颈问题,是今后的一个发展方向。本文重点针对不同的数据类型采用的基于云计算挖掘算法进行了对比,为基于云平台的数据挖掘系统的开发提供了支持。云计算为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施,为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

分析了数据挖掘的主要功能和客户关系管理的体系结构;指出目前数据挖掘技术在CRM中的主要应用;最后说明了数据挖掘在CRM中的具体实施步骤     

数据挖掘在电信行业的应用研究

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。本文介绍了数据挖掘技术在国内电信行业的应用领域,并以客户流失分析作为实例,探讨了数据挖掘的整个应用过程。最后指出国内电信行业在数据挖掘应用中存在的问题。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

当今社会信息安全问题引起了人们的广泛关注。本文介绍了入侵检测的重要性以及传统入侵检测的类型和局限性,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性。本文给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程、基于数据挖掘的入侵检测框架,最后指出了需要继续研究的几个热点问题。     

集成数据挖掘的决策支持系统的系统结构

将数据挖掘集成于传统的决策支持系统中,提升决策支持系统的性能,是本文要探讨的主要问题。本文首先简要地介绍了数据挖掘,然后总结了广大专家和学者在建立集成数据挖掘的决策支持系统方面的研究成果,最后构造一个集成数据挖掘的决策支持系统的系统结构。