商品销售领域中的数据挖掘

数据挖掘是从大量的、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,但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的技术.将其应用到商品销售领域的主要作用是对商业数据中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商品销售决策的关键性数据.     

数据挖掘技术在担保公司风险管理中的应用研究

<正>一、数据挖掘的概念数据挖掘,又称数据库中的知识发现,数据挖掘是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程,是一门新兴的边缘交叉学科,涉及到机器学习、模式识别、数据库、数理统计、数据可视化、高性能计算、神经网络和空间数据分析等多门学科,被认为是目前具有广泛应用的一个重要的研究课题。     

数据挖掘与统计学的关系探析

<正>1数据挖掘简介1.1数据挖掘定义对于数据挖掘,一种比较公认的定义是:数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识、这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息,提取的知识表示为概念规则、规律、模型等形式。     

严提升保险业务的数据挖掘方法

数据挖掘是一个从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识的过程。它是面向应用的深层次的数据分析方法和技术,其主要目的是对现有的大型的商业数据库中的业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助管理决策的关键性数据。保险业作为数据密集型行业,     

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。     

质量管理知识自我测试试题选登

自我测试题——抽样和误差一、下列语句所描述的内容,正确的打"○",不正确的打"X"。1.从工序或批次中抽取样本,进行测定得到数据,是为了通过数据来推测工序或批次的状态。2.为此从母集团中抽出样本的行为叫抽样检查。3.根据JISZ8101-2(统计—用语和记号—第2部分:统计的产品质量管理用语),样本定义为:为了获得母集团的信息,从母集团中抽取一个以上的抽样单位。     

基于Web的智能化作业系统研究

<正>随着互联网技术的发展,在Web领域开始采用人工智能和数据挖掘技术,通过知识发现、机器学习、统计分析或其他方法,从大量的学习者学习行为数据中进行数据挖     

数据挖掘--现代审计处理数据的新方法

数据挖掘(DataMining,简称DM)指从存放在数据库、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,因此也称为数据库中知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase)。DM技术从20世纪80年代初提出至今受到人们广泛青睐,已在商务决策、知识库、科学和医学研究中做出突出贡献,但在审计领域成功应用的案例还很少。其实,现代经济的迅猛发展对我国计算机审计工作带来了巨大的挑战,在缺乏经验的情况下要从庞大的数据库系统中提取有用的审计信息的状况屡屡发生。笔者有感于DM技术在处理数据方面的优势,试图将这种新方法应用于审计实践,通过…     

基于数据挖掘技术的股票收益预测研究

近年来,数据挖掘技术在各领域的应用越来越广.数据挖掘工具能够从大量数据中获取有用的知识,并对将来的趋势和行为做出预测,为使用者提供决策依据.本文主要分析了数据挖掘技术在股票收益预测方面的应用前景并阐述了相关的应用程序.     

网络环境下政府的电子政务中的数据挖掘技术

一数据挖掘技术 1定义 数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程.它可以帮助企业对数据进行微观、中观、乃至宏观的统计分析,综合和推理,从而利用已有数据预测未来,帮助企业赢得竞争优势.     

数据挖掘在客户知识管理中的应用研究

一段时间以来,企业的数据仓库开始大众化,企业通过一些渠道积累了许多历史数据,只有当把这些数据化成有用信息的时候才可以充分地体现出来。数据挖掘是一种知识的发现者,它是从大量数据中挖掘隐性知识的技术,它在帮助企业实现从数据到知识的转换过程中起到了关键作用。所以,企业需要在客户管理方面着手,而客户知识的获得就显得尤为重要了。但如何寻找一种创新型的机制,使获得信息经过分析后能够产生一种新的知识,可以用来帮助解决寻找问题呢？因此。有关客户知识管理的问题开始普遍引起了人们的注意。一、基于数据挖掘的客户知识获取与共享数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。数据挖掘是一种挖掘潜在有用的信息和知识的过程。虽然实际的应用数据是模糊而有噪声,并且是不完全的,但是数据挖掘却能挖掘隐含在其中的深层次的信息。同时数据挖掘所挖掘的是用户感兴趣的知识,并且数据挖掘发现的知识要可接受并能理解加以运用,     

客户管理中的数据挖掘

计算机和网络技术的发展使企业获取商业数据变得更加便捷。如何从海量的数据中提取有效信息并进行分析，进而做出快速准确的营销决策，已成为企业面临的一个课题。数据挖掘技术的应用为解决这一问题提供了有效的工具。数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊或者随机的数据中，提取有用的信息和知识的过程，主要特点是：处理的是海量的数据。     

数据挖掘及其发展方向探索

随着信息技术尤其是数据库技术的不断发展,人们能以更快速、更容易、更廉价的方式获取和存储数据,这样就使得大量的数据在商业公司、教育科研机构以及政府部门存储下来。如果数据没有经过分析、加工、处理、精炼,那么数据本身就没有多大意义。为了能从海量数据中精炼出有用的知识,人们迫切需要一种能够智能地、自动地把数据转换成有用信息和知识的技术和工具,这种需求促使了数据挖掘技术的产生。本文简单地介绍了数据挖掘的相关知识和以后的发展方向。     

浅谈数据挖掘在客户关系管理中的应用

引言 数据挖掘DM(Data Mining)是信息领域发展最快的技术,很多不同领域的专家都从中获得了发展空间,使得DM成为企业界讨论的热门话题.随着信息技术的发展,人们采集数据的手段越来越丰富,由此积累的数据日益膨胀,数据量达到GB甚至TB级,而且高位数据也成为了主流.于是DM这一融合多种分析手段,从大量数据中发现有用知识的方法就应运而生了,它的出现为商业决策提供了有价值的知识,让企业获得了利润.在客户关系管理CRM(Ctustomer Relationship Management)中,DM正在起着导向的作用.     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程,它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识,揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系,为决策提供有用的参考。     

企业集群的竞争优势:知识溢出与技术创新

一、企业集群是企业组织的创新和发展 企业集群,有时简称企业群或群,用来定义在某一特定领域中(通常以一个主导产业为核心),大量产业联系密切的企业以及相关支撑机构在空间上集聚,并形成强劲、持续竞争优势的现象(Porterl998).     

数据挖掘在煤炭企业信息化管理中的应用

近年来,随着我国煤炭企业诸多业务信息系统的运行,产生了大量的企业数据,这些数据实际上是与企业活动相关的信息的集合,当其积累到一定程度时,必然蕴含着可以利用的规律.目前广泛应用的数据库系统由于分析方法的严重缺乏,使得它无法发现数据中隐藏的相互联系,更无法根据当前的数据去预测未来的发展趋势;建立在数据库系统之上的决策支持系统由于在数据的采集、分析方法上的灵活性等方面存在局限性,使得人们不得不寻求更有效的途径以进行数据决策分析.数据挖掘就是从大型数据库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息,提取的知识可表示为概念、规则、规律、模式等形式.数据挖掘技术的出现为煤炭企业的数据处理、分析以及管理决策的支持提供了新的方法.     

数据挖掘技术研究与应用初探

一、数据挖掘概念 数据挖掘有多种定义，其中得到公认的是：数据挖掘是从数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、以及最终可理解的模式的高级过程。其中数据是指一个有关事实F的集合，它是用来描述事务有关方面的信息，是我们进一步发现知识的原材料。新颖是指经过数据挖掘提取出的模式必须是新颖的，至少对系统来说应该如此。潜在有用是指提取出的模式应该是有意义的，这可以通过某些函数的值来衡量。模式是指对于集合F中的数据，可以用语言L描述其中数据的特性。表达式EEL，E所描述的数据是集合F的一个子集。只有当表达式E比列举所有F中元素的描述方法更为简单时，我们才可称之为模式。高级过程是指数据挖掘是对数据进行更深层处理的过程，而不是仅仅对数据进行加减求和等简单运算或查询，因此说它是一个高级的过程。     

基于XBRL技术的财务信息挖掘系统构建探讨

XML技术的出现,为在数据组织中更好的体现数据本身的含义提供了很好的途径.XBRL作为XML语言在网络财务报告中的应用,为在大量的财务信息中进行数据挖掘、发现知识提供了途径.本文对XBRL的技术框架及特点、数据挖掘技术及其在财务系统中应用进行了探讨,并给出了基于XBRL的财务信息数据挖掘模型.     

基于数据挖掘技术的寿险险种推荐模型研究

本文利用数据挖掘技术对大量人寿保险数据进行处理和分析,首先从三方数据中抽取属性航班和险种做数据探索及初步处理,分析这两者之间的相关性,做出简单的预测购买险种判断;然后使用软件分析并自动从大量的预测变量中筛选出与险种相关的变量,采用多层感知器对三维属性构建神经网络模型,利用模型对搭乘航班的顾客做精准的险种推销。