数据挖掘技术在经济统计中的应用

新时期背景下,社会经济发展速度明显加快,有关经济的数据与信息内容不断累积,在海量数据当中有效地提取价值程度较高的信息,借助数据信息的提取与分析,为经济发展提供了有价值的参考依据。其中,数据挖掘技术就可以在数据库当中找到一定价值的隐藏事件,在人工智能、预测以及统计等诸多科学技术的作用下,能够为经济决策奠定坚实基础。文章将数据挖掘技术作为重点研究对象,阐述其在经济统计中的具体应用,希望有所帮助。     

中关村大数据风起云涌

全国最大规模和最有价值的数据资产，成为中关村大数据产业发展得天独厚的优势。 中关村大数据技术发展已与硅谷同步，海量数据挖掘等技术都处于国内领先地位，大数据产业链雏形已经初步显现     

数据挖掘在入侵检测中的运用

数据挖掘是一种通用的数据处理技术，它从大量的数据中提取人们感兴趣的内容的过程。将数据挖掘技术应用到网络安全当中，建立网络入侵检测系统，是数据挖掘技术应用的一个新领域。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测中运用的必要性、必然性和可行性。     

基于数据挖掘技术的超市商品定价研究

市场巨大的竞争压力促进了超市信息化程度的不断提高,数据库技术或数据仓库技术的普遍应用,超市积累了大量的交易数据。本文基于数据挖掘技术,从海量的超市交易数据中发现客户购买商品的关联关系,从商品销量之间的相互促进的角度出发,构建考虑销售利润和销售额的多目标商品定价模型,运用人工智能算法给出商品的合理定价,为超市经营的管理层提供合理的定价方案。     

数据挖掘技术在现代审计中的应用研究

随着信息技术的发展和网络的广泛普及,审计数据和网络数据以惊人的速度增长.审计过程中利用计算机技术的程度越来越高,审计人员面对大量的财务数据或非财务数据.在审计系统中引入数据挖掘技术,显示出了巨大的优势,本文介绍了审计中引用数据挖掘技术的程序和方法,并指出了这一技术应用于现代审计中的一些局限.     

信息化环境下的审计风险

现代信息技术理论的内容主要包括：网络技术理论、信息技术理论、数据挖掘理论、系统集成理论、多媒体理论、人工智能技术。就审计领域而言，这些理论、技术广泛地应用于审计领域之中，与传统的审计理论进行不断的分化与组合，使得审计理论及审计技术从广度和深度上得到了不断的扩张，同时也带来了新的审计风险。     

公共管理中的数据挖掘技术应用之研究

随着信息化发展进程的加快,数据挖掘技术开始逐步广泛应用于公共管理的诸多领域,尤其是为实现政府的信息化管理提供了重要的技术支持。它是一种可以从一些零散与模糊的数据中提取有价值的信息资源的重要工具,在公共管理中为满足不同的决策需要具有重要的意义。本文简要介绍了数据挖掘技术的基本情况,着重分析和阐述了数据挖掘技术在公共管理领域中的具体应用。     

浅议数据挖掘技术与财务分析

目前企业普遍面临数据爆炸、知识匮乏的困境.企业在进行财务分析时如何在海量的资源中挖掘出有用的信息,为管理和决策服务,是企业迫切需要解决的问题.文章主要研究了数据挖掘技术在财务分析中的应用问题,介绍了数据挖掘的基本原理,并对数据挖掘在财务分析的应用以及应用存在的困难进行了探讨.     

数据挖掘技术在当前电子商务实践中的运用

成功的数据挖掘要求很容易满足的因素:数据记录丰富,电子收集提供可靠数据,洞察可能容易地变成行动,回报在投资中能被估计。然而真正地利用这种技术,数据挖掘必须集成电子商务系统,以及从交易处理系统对数据库和vice versa的数据传输桥。这样的综合化可以显著减少数据准备时间,据了解大约可以有80%的时间用来完成分析,一个完整的方法能提供给用户一个统一的界面并且很好地使用元数据。     

利用数据挖掘提升税源监管水平

数据挖掘正从一门边缘学科转变为一门成熟学科。从概念上讲，数据挖掘是按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，提示未知的，验证已知的商业规律，并进一步将这些规律模式化的数据处理方法，简单地说，数据挖掘就是应用一系列技术从大量的数据中提取或“挖掘”人们感兴趣的信息和知识，数据挖掘能为决策者提供多么重要和极有价值的信息或知识，从而产生不可估量的效益。     

大数据挖掘:智慧旅游的核心

旅游业和大数据都是当前的热点,旅游业各类型复杂数据实时呈现爆炸式增长—旅游大数据。随着云计算、物联网、Internet以及移动智能终端等信息通讯技术(ICT)的飞速发展以及迎合更加优质的服务管理需求,智慧旅游成为全球旅游信息化建设和理论探讨的主要方向,有许多问题急待解决。旅游作为服务业只有充分挖掘分析旅游数据中的潜在信息,才能更好地进行决策管理以及为游客提供更加全面优质的服务。结合大数据方面研究认为大数据挖掘是智慧旅游的核心,在总结智慧旅游概念和发展的基础上并结合大数据挖掘全新定义了智慧旅游,分析了目前智慧旅游建设以及智慧旅游中大数据挖掘面临的问题和挑战,并探讨了大数据挖掘自身以及为智慧旅游创造的研究方向和发展机遇。     

数据挖掘技术在教育领域的应用

各大院校每年招收数千名学生,学习不同的课程。他们在招生时就向学生们收集信息并且储存在计算机上。懂得使用数据的好处对学校来说至关重要。数据可用于分类和预测学生将来的行为表现,辍学可能性等,对教师来说也是如此。因此,本文对数据挖掘技术在教育领域中的作用进行了探讨。此外,注重应用数据挖掘这一技术有助于学校提供更具有竞争力的课程给学生们,以提高他们的能力。     

基于数据挖掘技术的航班延误预测综述

针对具有海量数据、高维特征的航班延误预测问题，数据挖掘技术表现出独有的优势。结合数据挖掘理论，以及航班延误预测问题的数据特征，提出延误预测的一般流程；从算法角度切入，结合相关文献对比分析五类经典数据挖掘算法在航班延误预测问题中的应用；针对预测精度和效率问题，讨论算法选择与数据处理在研究过程中的必要性；最后，结合该领域重要讲究方向与热点问题进行研究展望。     

数据挖掘在国内银行业应用领域的技术探究

大数据时代,随着信息科技的成熟,银行业积累了海量的数据。数据挖掘技术作为知识发现的工具,利用聚类、分类、关联规则、时间序列的方法,可以挖掘出银行业数据中有价值的信息,帮助商业银行更好地开展精准营销、风险管理、产品优化、行情分析等工作,进而提升核心竞争力。文章首先分析数据挖掘技术在银行业中的应用领域;然后根据应用情况多角度探讨数据挖掘技术;最后总结银行业数据挖掘技术的优势与挑战,并提出发展策略,为商业银行更好地利用数据挖掘技术服务自身发展提供参考。     

数据挖掘技术在财务决策支持系统中的应用初探

面对当前企事业单位普遍存在各类数据庞大,但快速提取有效信息却十分困难的现状,如何在海量数据中发现有用的数据,即所谓的数据挖掘技术便应运而生.针对财务决策中数据海洋的现状,本文提出了如何采用数据挖掘技术,来提高财务决策的效率.     

数据挖掘方法在我国财政管理领域的运用

数据挖掘是大数据时代背景下应用比较广泛的一项技术,该技术在财务管理领域也有着较好的应用价值。文章首先探讨了数据挖掘在我国财政管理领域应用的必要性,并对我国财政管理领域数据挖掘方法的应用进行分析总结,为财政管理领域数据挖掘方法的应用提供资料参考。     

电信客户细分方法及应用

本文应用数据挖掘中的聚类分析技术解决电信行业中的客户细分问题,并结合实际数据,应用数据挖掘工具Clementine建立了客户细分模型。     

大数据在交通运输信息化建设中的应用分析

在大数据背景下,信息量不断增长。为了提高交通信息的利用率,需要在加强交通信息网建设的同时,应用数据挖掘技术对各种交通信息进行高效处理,并实施标准化管理,以实现完善现代综合交通运输体系的目标。     

大数据背景下“数据挖掘”课程的教学研究

数据挖掘是大数据背景下的独特产物,如今已经走进了各大高等职业院校,从而为大数据的有效应用提供了较大帮助。在这种情况下,"数据挖掘"课程的教学改革及研究引起了社会以及教育界的一致关注。"数据挖掘"课程因涉及的知识较杂,学科较多,因此,在具体教学的过程中,遭遇了较大难题。一般而言,"数据挖掘"课程的学习内容包括数据预处理、数据仓库、数据挖掘和数据挖掘应用。现如今,数据挖掘技术虽然已经在各行各业进行大面积的应用,但是主要的应用还是在电子商务、移动网络、网络办公等领域。文章以"数据挖掘"为主要内容进行分析,对当前的教学改革提出相应的建议。     

关联规则在排球比赛技战术分析中的应用

本文介绍关联规则数据挖掘技术在排球比赛技战术分析中的应用,以2004年奥运会女子排球中国与古巴半决赛的技战术数据为挖掘对象,采用脚本描述方式对比赛技战术数据进行数据预处理,采用关联规则数据挖掘中的apriori算法,寻找比赛中有意义的关联规则从而为教练员临场战略制定与决策提供科学依据。并利用数据挖掘软件作实证分析。