浅析计算机领域的数据挖掘技术

随着空间数据采集技术的飞速发展，复杂多样的空间数据日益膨胀，迫切需要更新数据挖掘的知识和方法。文章从空间数据挖掘的基本概念出发，阐述了空间数据挖掘的类型与过程，介绍了空间数据挖掘在GIS中的应用，分析了当前空间数据挖掘面临的问题，并对空间数据挖掘技术的发展进行了展望。     

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用

数据挖掘(DM)技术是客户关系管理(CRM)中的核心技术。数据挖掘技术应用于CRM中,将帮助企业更好地了解客户行为,加强和改善客户关系管理,为企业带来更多的效益。文章对数据挖掘技术在CRM中的应用内容和方法进行了研究。     

数据挖掘在电子商务营销中的应用

本文主要介绍数据挖掘在电子商务中的应用,文章从数据挖掘的定义、数据挖掘的常用方法出发,阐述了数据挖掘在海量信息中提取有效信息的作用,特别是数据挖掘与电子商务的结合可以给人们生活带来便利,给企业带来新的利润空间以及为企业提供决策支持。     

DM技术及其在数据处理中的应用

简要介绍了DM(数据挖掘 )及其工作过程 ,并指出了数据挖掘过程中应注意的问题 ,最后给出了一个具体的数据挖掘的例子     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM(Customer Relationship Management,客户关系管理)是现代企业对客户进行管理、使得客户以及企业做出决策的重要方式。本文介绍了CRM和数据挖掘技术,对数据挖掘技术在CRM中的应用进行了分析。     

数据挖掘技术研究

本文主要介绍了数据挖掘的基本概念,以及数据挖掘的方法。     

智能代理中基于概念空间的数据挖掘框架研究

概念空间为智能代理中许多认知任务提供了强大的概念框架。本文提出了基于概念空间的数据挖掘框架,以实现在大量的数据环境下对概念和属性的有效管理。     

论数据挖掘技术及应用

随着现代信息社会的逐步发展,数据挖掘技术在各个行业得到了广泛的应用。在介绍数据挖掘的相关知识的基础上,总结了数据挖掘常采用的技术方法,并且对数据挖掘的应用进行了阐述。     

数据挖掘软件应用研究

数据挖掘软件不仅为人们在提取信息过程中提供了便利,还可以为各个领域平台提供有价值的数据信息,以加快各企业的发展。正是因为数据挖掘软件的便利,因此,数据挖掘软件的应用范围越来越大,促进了社会的发展。本文就对数据挖掘软件进行了探讨,主要是就其应用范围进行了详细的说明。     

支持向量机在数据挖掘中的应用研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是数据挖掘和机器学习中的一个很有效的工具。结合支持向量机在数据挖掘和机器学习中的应用,介绍了支持向量机的基本原理,发展方向及其研究热点。     

基于电子商务数据挖掘技术的研究与应用

本文基于电子商务系统,运用数据挖掘技术,研究在电子商务中数据挖掘问题。根据电子商务系统中数据挖掘的特性,阐述了电子商务中数据源、数据的具体挖掘过程、常用数据挖掘技术和应用。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)主要就是能够改善客户和企业关系的一种新型管理制度。在CRM中应用数据挖掘技术,能够有效改善和提高客户管理关系,以便于可以给企业带来更大的效益和利润,本文主要分析了数据挖掘技术在CRM中的应用。     

数据挖掘技术在个体经营户的应用方法研究

随着中国首次经济普查的开始,经济普查的数据开发问题一直以来引起社会各界的关注。引用数据挖掘(DataM ining)技术对经济普查数据进行开发,实施多主题的数据挖掘,数据挖掘技术是从大型数据库或数据仓库中提取的有潜在应用价值的信息或模式。     

数据挖掘技术在网络空间课堂教学评价中应用

本文从构建网络空间课堂评价指标体系入手,利用数据挖掘技术,通过对网络日志和后台数据库进行数据挖掘,获取评价原始数据,并对数据进行处理,得到网络空间课堂中教师教学、学生学习、网络资源的评价等级,同时对相关数据进行聚类和关联分析,使空间教学评价更科学,发挥了评价的促进作用。     

基于数据挖掘技术的企业客户关系管理(CRM)

由于竞争的全球化、需求的拉动和管理理念的更新,使客户关系管理(CRM)得到产生和发展。面对企业海量的数据,如何从其中发现有价值的知识和规律是企业急需解决的难题。数据挖掘技术为此提供了工具和途径。在了解CRM的概念和框架、数据挖掘的各种技术后,还必须了解数据挖掘在CRM中的应用流程和应用的业务领域。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM(客户关系管理)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。数据挖掘技术应用其中,能够加强和改善客户关系管理,从而为企业带来更多的利润。本文着重介绍了CRM中常用的几种数据挖掘技术,并对其在CRM中的应用进行了研究。     

关于云计算的Web数据挖掘方法

本文首先介绍了云计算数据挖掘的相关知识,随着Internet的普及和数据的海量增加,二者相结合能解决数据挖掘的瓶颈问题,是今后的一个发展方向。本文重点针对不同的数据类型采用的基于云计算挖掘算法进行了对比,为基于云平台的数据挖掘系统的开发提供了支持。云计算为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施,为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇。     

数据挖掘及其软件选择应用

本文概述了数据挖掘的定义及其软件的分类,对经典的几种数据挖掘软件进行了详细的介绍,提出了企业选择数据挖掘软件的方法,最后通过分析数据挖掘现存的问题,探讨了数据挖掘软件的发展趋势。     

数据挖掘技术研究

本文主要介绍了数据挖掘的基本概念,以及数据挖掘的方法。     

空间数据挖掘驱动城市疫情监测常态化的作用研究

城市疫情监测在未来很长一段时间将成为一种常态化工作,以"健康码"为代表的空间数据成为当前研究疫情发展过程和辅助发现预测可能疫情的重要战略资源.对空间数据的加权聚类提取为解决空间数据挖掘所遭遇的海量、多源和高维挑战提供了新途径.对准确发现疫情可能爆发或具有高传播性的关键区域,准确获取疫情可能爆发的重点区域或感染区域的空间分布,满足于具有大数据特征的空间数据挖掘分析都具有更好的支持作用,驱动了城市疫情监测常态化工作的科学有效开展.