数据挖掘及其工具的选择

本文给出了KDD的核心-数据挖掘,通过对数据挖掘种类的分析,给出了数据挖掘工具的选择标准,为充分利用数据挖掘工具提供了参考.     

数据挖掘技术在安全审计中的应用

本文主要讨论如何通过具有学习能力的数据挖掘技术,来实现网络日志的综合分析与智能安全审计。在介绍数据挖掘技术和常用安全审计方法的基础上．给出了一种基于数据挖掘技术实现的安全审计引擎框架。     

数据挖掘技术的发展研究

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。本文从数据挖掘的发展现状出发，总结了数据挖掘常采用的技术方法，对数据挖掘应用中的主要问题进行了探讨，并对数据挖掘的发展趋势及热点问题进行了阐述。     

数据挖掘技术和工具

本文比较详细的介绍了数据挖掘技术的基本概念、功能、方法和工具。     

数据挖掘技术的应用分析

本阐述了数据挖掘技术的概念，方法和数据挖掘的工作过程，对数据挖掘技术的应用现状和未来发展作了简要分析。     

数据挖掘中分类预测工具方法及应用研究

如何在大量的数据中获取有用信息，并且通过对数据进行有效的分析来进一步实现对未来情况的预测，是当今许多领域迫切需要的技术。本文通过对数据挖掘领域中经典的分类及预测软件See5／C5的解析，介绍了它的核心算法、实现机制以及应用特点。通过简单的应用例子展示出了分类及预测的实现过程，在信息处理的具体应用中可以结合应用的规模和特点选择相应的判定树处理功能，以求获得最佳的预测效果。     

数据挖掘及其在零售业中的应用

该文介绍了数据挖掘的含义、作用及常用技术,并且探讨了关联规则、分类、序列模式等数据挖掘技术在零售业挖掘中的应用及意义。     

数据挖掘在报刊业信息系统的应用

针对报刊发行业务处理系统中的数据集成、数据管理与共享、数据分析等需求,通过合理运用数据挖掘技术,将发行客户与广告客户有效的联系起来,探索出它们之间的利益结合部分,实现报社与各种客户的共赢,并能够通过数据分析发现潜在的客户群体.     

基于数据挖掘的电子商务个性化系统设计

本文介绍了一个电子商务个性化推荐系统的设计研究，详细描述了各个子系统功能设计，利用数据挖掘技术实现个性化推荐的过程。为现实的电子商务个性化系统提供了一种参考的设计方案。     

从数据挖掘角度分析数字图书馆的满意度

通过数据挖掘的方法对上海交通大学国际与公共事务学院数字图书馆的数据进行整合分析,利用数据分析工具,在丰富的数据信息中提取有用的知识。针对该校数字图书馆建设的需要,从数据挖掘的角度分析了用户对于数字图书馆的满意度情况,建立了基于Analysis Services 2000的数据模型,从而可以更好地为读者服务。     

论数据挖掘技术与调度决策及其在氧气生产中的应用

数据挖掘(DM)是由决策环境变化所驱动的。当前,许多连续制造业需要对长期管理中的大量数据做更深层次的分析与处理,需要找到一个连接数据与调度决策知识规则之间的桥梁。把DM技术集成到氧气生产调度决策支持系统中,从而可以提供更多的调度决策支持信息。     

论数据挖掘技术与调度决策及其在氧气生产中的应用

数据挖掘(DM)是由决策环境变化所驱动的.当前,许多连续制造业需要对长期管理中的大量数据做更深层次的分析与处理,需要找到一个连接数据与调度决策知识规则之间的桥梁.把DM技术集成到氧气生产调度决策支持系统中,从而可以提供更多的调度决策支持信息.     

数据挖掘在证券行业的应用

随着垄断格局的打破,证券公司如何应对激烈的市场竞争?如何培育公司的核心竞争力?本文深入地研究证券公司客户管理的目标、内容和结构,研究数据挖掘的定义及常用方法,分析数据挖掘的典型应用,分析数据挖掘可以为证券行业解决的主要问题。     

基于数据挖掘技术的企业信用风险评估

将数据挖掘技术有效地运用在企业信用风险评估过程中,能够对企业的历史经营数据展开深入研究,分析企业是否会出现欺诈或信用风险,并预测未来的信用水平,进而采取科学合理的监督手段和措施在发生信用风险之前展开相应的管控,促进我国整体市场经济的稳定健康发展。     

基于网格的并行数据挖掘体系结构的研究

针对传统的数据挖掘模式无法解决广域分布的海量数据挖掘问题,本文提出了一个网格环境下基于开放网格服务体系结构标准的网格数据挖掘服务,实现了网格环境下的数据挖掘。由于网格数据挖掘处理的数据是海量的,传统的集中式数据挖掘技术已经无法满足需求。因此在网格数据挖掘服务中融入并行技术是非常有意义的。     

基于数据挖掘的关联规则研究

关联规则算法的研究在数据挖掘算法的研究中占有相当重要的地位。关联规则算法的核心是基于两阶段频繁记得Apriori算法，但随着对关联规则研究的深入，基于支持度和可信度的Apriori算法越来越不能适应实际情况，兴趣度的引入也就水到渠成。虽然兴趣度的引入一定程度上解决了用户感兴趣而Apriori算法无法生成的规则，但无法解决组合爆炸和规则丢失等问题。目前一种自动设置支持度最小值的基于可信度和支持度的模型基本解决了上述问题。     

基于离群数据挖掘的计算机审计

目前,广泛应用并能简单处理大规模数据集的离群数据挖掘算法主要有基于聚类方法、基于距离方法和基于密度方法等几种;基于离群数据挖掘的计算机审计在操作上一般分为数据的采集、数据的准备、建立离群数据挖掘模型等四个步骤;基于离群数据挖掘方法在审计中的应用,有利于帮助审计人员发现异常的交易或事项,快速确定审计重点,提高审计效率。     

应用数据挖掘进行客户关系管理

客户关系管理(CRM)是当前商务成功重要环节，数据挖掘技术在客户关系管理中扮演着至关重要的角色。本文介绍了数据挖掘技术在客户关系管理中如何帮助企业管理客户生命周期的各个阶段，阐述了有效的客户关系管理中数据挖掘的基本步骤。     

网络营销中数据挖掘技术的应用研究

本文介绍了数据挖掘技术在网络营销中的应用,通过利用数据挖掘过程中的一些主要方法,对网站中客户访问的日志文件、Web服务器上的数据库等数据进行分析,找出规律,以便了解客户的兴趣爱好,有利于更好地调整站点的结构,使商家获知所需市场信息,开发客户资源潜力.     

数据挖掘在物流决策中的作用

本文针对传统的物流管理信息系统不能快速地提供决策支持的问题,提出了运用数据挖掘的方法解决物流决策问题,以期帮助物流企业的管理者快速有效地作出决策。