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。     

DM在分析客户忠诚度的应用

一、前言 数据挖掘(Data Mining,简称DM),简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识.数据挖掘概念的定义描述有若干版本,一个普遍被采用的定义是"数据挖掘,又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery from Database,简称KDD),它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程.     

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,     

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。     

基于数据挖掘的数据库营销研究

数据库营销是现代企业采用的一种新型营销模式。数据挖掘技术的引入,解决了数据库营销中的关键问题,即如何在已有的海量数据中挖掘出有用的信息和知识,为企业的营销决策提供依据。本文重点探讨基于数据挖掘技术的数据库营销的运作流程及成功关键,并给出了应用实例。     

浅析数据仓库及数据挖掘技术在ERP中的应用

数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程。现代企业的发展离不开信息技术的融合运用,本文主要论述数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用。     

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。     

浅谈数据挖掘的应用

数据挖掘又称为数据库中的知识发现,其目的是要在大量数据中"挖掘出有趣的可理解的知识"。近年来,数据挖掘引起了各界的极大关注,已经广泛应用于很多方面,并且取得了很好的成果。本文主要阐述了数据挖掘技术在工业生产、商业、网络、医药这四个方面的应用,并介绍了一些成功的应用案例。     

医疗数据挖掘的特点、过程及方法

近年来,医疗数据资料持续爆炸性增长,在治疗技术不断提升的同时也带来了新的问题——数据丰富,知识贫乏。由此,引入了新的处理方式——数据挖掘。医疗数据挖掘面向整个医疗数据库或医疗信息集合,为其提供知识、规则和决策。本文分析了医疗数据的特点和该领域知识获取的特点、步骤及方法。     

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.     

数据挖掘技术在会计信息系统中的应用研究

随着数据库和网络技术的迅速发展，目前的会计信息系统可以高效地实现财务数据的录入、修改、统计、查询以及简单的财务分析等功能，但是无法发现数据中存在的潜在关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势．缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。本文提出冉数据挖掘技术应用于会计信息系统，增强会计信息系统的财务分析功能．将海量的数据转化为有用的知识，为决策者提供有效的信息。本文简单介绍了数据挖掘的主要功能和常用的挖掘方法．以及数据挖掘在会计信息系统中的主要应用，最后给出了一个数据挖掘在会计信息系统中的应用实例。     

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.     

统计学方法在数据挖掘中的应用

数据挖掘(DataMining)指应用数据分析和数据发现算法,从数据库中获取潜在可用的模式或指导性规则的过程。DataMining所要处理的问题,就是在庞太的数据库中找出有价值的隐藏事件,并且加以分析。主要的贡献在于,它能从数据库中获取有意义的信息以及对资料归纳出有用的结构,作为进行决策的依据。此外,数据挖掘主要目的是发现数据库拥有者先前关心却未曾知悉的有价值信息。事实上,数据挖掘并不只是一种技术或是一套软件,而是一种结合数种专业技术的应用。统计方法只是数据挖掘众多方法中的一种。并且值得注意的是在数据挖掘中起作用的统计方法…     

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。     

数据挖掘技术及工具的发展和应用

进入21世纪,通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和社会.随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累了大量数据信息.人们希望能够了解激增的数据背后隐藏着的重要信息,以便更好地利用这些数据.而目前的数据库系统可以实现高效地数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,从而无法根据现有的数据对未来的发展趋势进行预测.缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致了"数据爆炸"但"知识贫乏"的现象.面对这一挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并显示出强大的生命力.     

刑侦数据仓库模型设计与数据挖掘技术应用

针对当前刑侦海量档案数据信息,首先在分析其数据跨平台、复杂化和多样性特点的基础上,设计了刑侦数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型;接着针对刑侦数据仓库及数据挖掘技术,对已有的刑侦档案数据进行信息整合和数据挖掘,获取大量的有用知识,这些知识在促进刑侦研究工作的同时,对一线的实际刑侦工作具有很大的参考价值;最后,文章给出了面向刑侦档案数据信息的仓库模型,针对其数据挖掘系统框架提出了相应的数据挖掘方法,为进一步的刑侦数据信息联机分析处理和有用信息挖掘以及为公安安全防范决策服务。     

数据挖掘技术在电力营销系统中的应用及发展

数据挖掘技术是一门新技术,在电力营销系统中所充当的角色是挖掘大量有价值的数据,将其应用在电力营销系统中,可以揭示出数据背后所隐藏的信息。本文就是对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行详细的分析。     

基于数据挖掘技术的高校教务管理的应用与研究

数据挖掘方法的应用可以使管理者获得隐藏于学生数据库的知识,发现这些数据中有价值的关系和规则,通过对现有数据的分析和处理进一步预测未来的发展趋势和可能性,对学校的教学和管理提供有效的决策依据,从而提高学校的整体实力。     

粗集理论及其在数据预处理过程中的应用

智能信息处理是现代技术的应用范围,还在实践探究中取得了优异成绩。随着计算机网络技术的飞速发展,各领域的数据信息量急剧上升,传统意义上的知识获取技术无法处理巨型数据仓库,数据信息系统中的不明确性越发明显,此时如何从大批量无规则的数据中挖掘有用知识是目前智能信息处理技术研发面临的主要挑战,并由此产生了人工智能研究的全新领域,也就是数据库知识发现。本文在了解粗集理论相关知识的基础上,根据数据挖掘和知识发现的发展背景,深层探索初级理论在数据预处理过程中的应用。