数据挖掘在生产物流过程中的应用研究

近年来,信息化物流网络体系的应用使得数据规模不断扩大,产生巨大的数据流。企业生产物流中,与物流相关的数据极其巨大,很容易造成数据混乱。决策管理人员在日常管理业务中收集并存储了大量的数据,但却很难掌握到所希望得到的信息。如何对这些数据进行高效的收集和及时决策,成为了企业发展所必须要解决的问题。数据挖掘技术能够帮助决策者快速、准确地做出决策,实现对生产物流过程的控制,提高企业的运作效率,降低整个过程的物流成本,增加收益。文章通过在分析数据挖掘和生产物流的发展现状的基础上,通过对数据挖掘在生产物流中的应用研究,分析数据挖掘技术应用在生产物流过程中将会产生的作用。进而得出了在生产物流过程中应用数据挖掘技术,将会大大提高生产物流的管理水平的结论。     

基于统计模拟技术的金融风险研究

在当代全球经济一体化的背景下,金融市场作为经济体系中的重要组成部分之一,随着经济的波动将面临不同的风险。为了更好的规避风险,保证金融市场的稳定发展,对其进行监督管控是非常有必要的。在这个过程中,势必将应用到如统计、管理、财务等多方面的知识、方法。不仅如此,随着经济的不断发展,原有的管理、数据统计方法,无法精准的对风险进行测量、管控。面对这一需求,人们不断的对相应的统计、财务、管理方法进行创新,进而产生了统计模拟技术。本文主要就金融风险的含义、影响其的相关因素、传统金融风险的度量方法、统计模拟技术方法等方面进行论述,并对传统金融风险统计方法与模拟方法比较。     

关于数据挖掘技术在经济统计中的应用

数据挖掘技术是针对现代数据管理活动中存在的数量基数大、构成复杂和数据缺失现象严重等客观问题而研发的一种高效的数据深度加工技术,其应用于经济统计中有利于企业等确立正确的经济发展目标,获得更大的经济效益,因此进一步加强对其的研究非常有必要。基于此本文分析了数据挖掘技术在经济统计中的应用。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探讨

在当今社会中,我国的经济统计随着社会经济的发展而发展,而且,就目前情况来看,经济统计的数据量也越来越大,因此为了该项工作能够更加准确,对数据统计者有了更高的要求,需要其更具专业性,能够深入的挖掘数据,而且随着数据量的不断增加,数据类别也相应增多,基于此,需要根据环境需要对数据统计的方式进行更新,更加全面、准确的提高数据统计的质量与效率,本文主要分析了数据挖掘技术在经济统计中的应用情况。     

数据挖掘技术在保险领域中的应用

数据挖掘是目前人们广泛研究的数据库技术之一，它可以从大量的数据中提炼出有用的、潜在的信息，人们可利用这些信息改进工作，提高效率。本文通过对数据挖掘常用技术的介绍，并结合保险业的特点对数据挖掘技术在保险领域中的应用现状和前景进行了探讨。     

数据挖掘技术在住房公积金行业领域的应用

住房公积金管理信息系统中保留着十多年的庞大数据,数据挖掘技术在住房公积金系统中的应用就是为政府和其他相关部门从住房公积金行业积累的大量数据信息中,通过知识发现技术,发掘有兴趣的模式或知识,来满足管理中心、财政部门及监管部门的应用要求,满足群众日常查询需要.本文就数据挖掘技术在住房公积金行业领域的应用进行了探讨.     

浅析数据挖掘技术在金融系统中的应用

在网络技术和数据库技术的日益成熟的今天,金融业的发展促使金融企业内部收集了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,创造出更多潜在的利润以提高竞争力,数据挖掘概念就是从这样的商业角度提出来的。一、数据挖掘的概念随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据量急剧增大,在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中抽取出来,将为公司创造很多潜在的利润,而这种从海量数据库中挖掘信息的技术,就称之为数据挖掘。从商业的角度定义,数据挖掘是一种新的商业信息处…     

数据挖掘技术正银行业的应用

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,人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,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,导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。正是为了解决这种状况,近年来数据挖掘技术有了长足的发展和广泛的应用。     

大数据时代银行数据服务体系建设的探讨

2012年以来,"大数据"一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,以及与之相关的技术发展和数据应用。随着人们生活信息化程度的提高,特别是伴随物联网、移动互联网、社交网络的快速发展,如何从各种类型的海量数据中快速获得有价值的信息成为数据挖掘和分析的新热点,这也是大数据应用的基本目标。     

商业智能在保险数据分析和决策支持中的应用与实现

经过多年来的业务发展和信息系统建设,保险企业积累了大量的历史数据。如何充分利用这些数据,将其转化成商机,一直是保险企业思考的问题。商业智能（BI）技术提供了一个良好的方法,把分散的数据集成到一个数据仓库系统中,利用在线分析技术和数据挖掘技术帮助公司对业务进行分析,寻求业务规律,为领导层提供决策支持。     

数据挖掘技术在银行业的应用

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,人们积累的数据越来越多.激增的数据背后隐藏着许多重要信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据.目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,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,导致了"数据爆炸但知识贫乏"的现象.正是为了解决这种状况,近年来数据挖掘技术有了长足的发展和广泛的应用.     

浅析数据挖掘技术在现代物流管理中的应用

数据挖掘技术就是利用机器学习统计数学和可视化技术,挖掘蕴藏在海量数据中大量未知的、有价值的信息,为企业物流管理提供各种决策信息.基于数据挖掘的现代物流管理信息系统的关键技术主要包括数据仓库技术、数据挖掘技术、数据分析工具等.数据挖掘技术将成为深化物流信息管理的最有效方法,在解决选址、仓储和配送等基础物流问题方面可以发挥出很大的作用.沃尔玛公司就是一个成功应用数据挖掘技术的例证.     

利用数据挖掘技术分析用卡行为

随着银行卡用卡环境的不断改善,以及各商业银行服务的改进,人们越来越多地接受并习惯于使用银行卡,各商业银行也积累了大量与使用银行卡相关的数据。过去这些数据仅用来核对账务和打印留作凭证,数据内部包含的各种信息对银行经营工作的作用没有得到重视,或者由于技术条件限制难以对其进行分析。近年来,随着数据挖掘技术的发展,如何对这些数据进行有效利用,挖掘用卡行为中潜在的对银行经营管理有益的信息,已引起各家银行的高度重视。银行信息的数据挖掘也因此成为非常活跃的应用领域。     

当内部审计遇上大数据时代--昆山农商行内部审计大数据技术应用初探

当前,大数据成为炙手可热的话题,有人通过大数据成功预测美国总统大选,有人通过大数据分析打赢一场局部战争。利用大数据技术,通过数据挖掘、收集、分析,将得出的结果运用到实践中去,可以指导人们的经营管理行为,进行科学合理的决策,在日常工作中提升预判预警,及时发现、识别、管理、控制风险的能力。笔者结合农村商业银行内部审计工作实践中的经验,对大数据应用于银行内部审计进行分析,希望能起到抛砖引玉的作用。     

发挥经济统计职能优化配置社会经济资源

经济统计是指利用概率论的方法建立一定的数学模型,然后收集相关的资料和数据,并且对数据信息进行量化的分析和总结,进而得出相关的结论,为后面的决策提供必要参考的方法。在市场经济环境中,要对社会经济资源实现最大限度的利用,必须利用经济统计的相关方法对经济规律进行把握,从而保证市场经济能平稳健康发展。文章对发挥经济统计职能的重要性做了简单介绍,重点讨论了如何发挥经济统计职能,优化社会经济资源配置的方法。     

数据挖掘技术在银行监管工作中的应用

数据挖掘是一项新兴的技术研究领域,在金融行业有着较为广泛的应用.本文介绍了数据挖掘的概念、主要功能、实施步骤、在国外银行业中的应用;将数据挖掘技术引入到银行监管领域,结合实例进行分析,对数据可视化查询进行初步探索;并对数据挖掘技术在银行监管的应用做了展望.     

基于数据仓库的数据挖掘技术在保险业中的应用研究

在当今信息爆炸的时代,如何从浩瀚的数据中挖掘出有价值的信息已成为人们越来越关注的焦点。数据挖掘技术通过建立分析模型以便发掘知识,而数据仓库则提供用以支持数据挖掘的、集中化的、高品质的数据来源。这一技术已经在零售、银行和电信等行业得到广泛应用,并为企业发展创造价值。     

流数据挖掘 证券投资的金导航

正对大数据带来的金色商机,金融机构充满希冀,有先行者已在研究并搭架大数据处理平台,大多机构则仍处于观望、小范围试验阶段。本期专题介绍了流数据、文本数据、图像与影像三类业内关注的数据挖掘技术及金融行业应用,希望有助于读者开启思维。当前金融领域的许多公司纷纷将流数据挖掘技术应用到金融领域的数据分析中。流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列,一般情况下,数     

聚类分析在外汇管理中的研究与应用

随着外汇业务信息系统与数据采集的全面覆盖,调研、分析、核查与检查等工作基本依赖于系统数据。而面向日趋庞大且结构更为复杂的外汇业务数据,如何使用数据挖掘技术从中高效获取潜在规律的方法研究势在必行。本文使用数据挖掘中的聚类分析技术,按安徽省辖内银行与地区交易额汇总数据进行聚类实验,并对聚类结果进行分析,认为将数据挖掘技术应用在外汇业务数据是值得进一步研究与探索的。     

聚类分析在外汇管理中的研究与应用

随着外汇业务信息系统与数据采集的全面覆盖,调研、分析、核查与检查等工作基本依赖于系统数据。而面向日趋庞大且结构更为复杂的外汇业务数据,如何使用数据挖掘技术从中高效获取潜在规律的方法研究势在必行。本文使用数据挖掘中的聚类分析技术,按安徽省辖内银行与地区交易额汇总数据进行聚类实验,并对聚类结果进行分析,认为将数据挖掘技术应用在外汇业务数据是值得进一步研究与探索的。