基于模糊关联规则在电子商务数据挖掘中的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,它通过对商业数据的分析处理,可以发现蕴藏在数据中的商业知识,挖掘数据内在的联系、规则和模式,辅助商业决策。在电子商务环境下的数据挖掘的研究,主要是进行客户访问信息的挖掘．文章在考虑了数据来源之后,简要介绍数据预处理过程．最后给出了模糊集与传统的关联规则挖掘结合的算法。     

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。     

数据挖掘技术在财务分析中的应用

数据挖掘技术是多学科交叉的新兴技术，它是随着数据的大量积累以及市场竞争对信息与知识的迫切需求而产生和发展起来的．并逐渐成为人们关注的热点。它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型提供了令人振奋的机会。将数据挖掘技术应用于财务分析，不仅拓宽了财务分析的范围，而且还可以发现那些隐藏在财务报表数据中的信息，对于帮助管理层做出及时、适当的决策是很有价值的。     

面向RFID终端数据集的供应链数据挖掘问题研究

构建了RFID终端数据集和供应链工作流模型，重点设计了RFID终端数据集预处理算法、供应链工作流网络数据挖掘算法，并对算法效能和适用性进行了检验，表明所设计的算法对于海量RFID数据集具有较强的应用价值，对于供应链管理和相关问题的决策可以起到应有的作用。     

数据挖掘中的聚类技术在学生成绩分析中的应用

本文针对在大类招生背景下北京科技大学经济管理学院2005级学生的考试成绩，应用数据挖掘技术分析分专业前学生成绩与专业及分专业后课程学习之间可能存在的潜在的联系。首先进行数据预处理以保证数据挖掘结果的质量和提高数据挖掘的效率；然后根据分专业前的课程成绩对学生进行聚类，并分析各类的成绩特征；最后以信息管理与信息系统专业为例，分析各类学生在分专业后的优势课程和较弱课程。     

谈数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术，以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用，并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

电子商务中的计算机应用技术：数据挖掘

计算机应用技术已经在电子商务中广泛使用。现在建立一个完整的结构，这种结构可以减少预处理、清理和经常需要花费80％的时间，在知识发现这一环节上的努力用数据来理解，强调在应用服务器上（而不是网络服务器上）需要进行数据收集，这是为了支持所必须的数据和元数据的载入。数据转换桥必须从事物处理系统和顾客点击流到数据库。我们描述的挖掘工作台包括报告、数据挖掘算法、可视化及联机分析处理在内的多视角的数据，并提出了一系列挑战问题。     

大数据分析关键技术研究

大数据分析技术是一种先进的信息处理技术,通过大数据分析可以有效挖掘海量数据中包含的有价值信息。本文分析了大数据产生的背景和大数据分析的应用,归纳了大数据分析的关键技术,即数据预处理、虚拟化技术、数据挖掘、实时数据处理。大数据在金融、工业制造、教育等领域的有效应用,提高了决策的科学性,具有十分广泛的应用前景。     

数据挖掘在质量管理体系中的应用

数据挖掘技术提供了对海量质量数据的强大分析处理功能。本文分析了质量管理体系中质量数据的特点，提出了质量数据挖掘系统的系统模型和分层体系结构；并介绍了质量数据挖掘的主要模型及方法，包括质量预测模型、分类模型和关联模型。     

数据挖掘技术在政府投资审计中的应用

随着大数据时代来临,政府投资审计工作面临着越来越多挑战。而将数据挖掘技术应用在政府投资审计中,可以提高审计监督的智能化和精细化水平,促进政府投资管理科学化、信息化。本文分析了当前政府投资审计工作现状,概述了数据挖掘的定义,探讨了政府投资审计中数据挖掘方法,包括数据预处理、特征选择、分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等方面,从而促进政府投资审计转型发展。     

数据挖掘在高职院校学生技能考证管理中的应用

随着高等职业院校毕业生职业技能的不断扩展和学生管理信息系统的应用,产生并积累大量复杂的信息数据,传统的统计分析方法已不适应深入分析的需求.本文通过研究基于已有数据挖掘算法,针对算法中存在的不足进行改进,应用数据挖掘技术中的数据预处理技术,以高职院校学生职业技能培训和证书管理数据为研究对象,帮助高职院校更好的进行学生职业技能培养、对学生职业技能情况的掌握以及就业的指导方向等方面具有重要的意义.     

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘技术则是商业智能（BusinessIntelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。     

数据挖掘技术在现代审计中的运用研究

数据挖掘作为信息时代的新兴技术,运用于现代审计工作,较传统审计方法更有效、快捷和安全;数据挖掘审计的基本路径包括数据的采集、预处理、发现规律、发现异常和提出处理建议等环节;数据挖掘审计主要通过离群点挖掘、孤立点检测等七种方法获取有效证据;数据挖掘技术在审计中的应用步骤包括评估被审计单位、内控制度的符合性测试和实质性测试审计三个方面.     

Web上的数据挖掘及应用

Web上的数据挖掘是数据挖掘技术在网络数据处理中的应用,本文阐述了Web数据的特点,Web上的数据挖掘的含义、类型,并介绍了Web上数据挖掘的应用。     

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。     

现金轨迹数据挖掘的审计应用

大数据技术正在重塑和变革现有审计理念与方法。与传统基于会计信息实施审计监督不同，大数据审计开辟了从原始数据直接获取知识的新方式。实践中比数据挖掘技术更重要的是找到具体审计业务应用场景，本文提出现金轨迹数据理念，将现金在企业与银行账户间频繁流动所沉淀的多维电子数据加以运用，基于数据挖掘技术发现审计线索并形成审计判断。     

SQL数据挖掘技术在物流企业管理中的应用

SQL数据挖掘是计算机数据处理技术的重要发展,是目前物流企业日常管理和商业智能的重要部分.首先概述了数据挖掘技术的概念、过程和方法,接着分析了其在物流企业业务数据挖掘中的流程和作用,重点对物流企业客户关系管理、供应链系统管理以及决策系统管理中的数据挖掘应用进行了分析,指出了SQL数据挖掘技术在上述领域应用的主要方式、作用及机制,最后就SQL数据挖掘在X物流企业中的应用进行了案例剖析,并从分析问题、准备数据、挖掘数据和应用结果四个方面详细介绍了数据挖掘过程.     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用

数据挖掘有着先进的信息处理技术,是当前最热门的技术并应用于大量领域。随着商业信息和数据不断地发展,如何有效地分析和利用信息成为了企业热点话题。本文分析了数据挖掘技术的发展背景,并阐述了数据挖掘技术在电子商务管理中的实践应用。     

基于粗糙集-BP神经网络的航空风险评价研究

民用航空是一个高风险的行业,航空系统风险评价具有重大的意义。文章旨在将数据挖掘技术中的粗糙集理论和神经网络相结合,以新的视角去解决航空风险评价问题。该方法主要利用粗糙集软件ROSETTA及MATLAB软件中的神经网络工具箱,实现了粗糙集对数据前置预处理,神经网络模拟评价,并通过实例验证可行。     

数据挖掘与企业决策支持系统研究

数据挖掘技术能够在海量数据中挖掘出隐含的重要信息，其主要目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略要素，并以这些模式为基础，自动做出决策。通过论述数据挖掘技术，分析了企业决策支持系统的框架结构，设计了具有数据挖掘功能的企业决策支持系统，提出了决策支持系统实施的方法，以期为企业做出正确决策提供重要依据。