新一代 XML数据查询语言 Xquery

XML的出现推动了网络信息技术的发展，改变了传统信息管理技术，成为数据交换的理想框架，基于XML信息的检索变得日益重要。本文阐述了新一代的XML数据查询语言XQuery的优点、发展及现状，并结合实例从数据模型、模块结构、语法构成、查询处理、实现与应用等方面展开分析和研究。     

数据挖掘初探

作为一门新兴的技术，数据挖掘具有广泛的应用前景。本着重介绍了数据挖掘的基本概念与过程，并详细讨论了数据挖掘的任务与发现方法。     

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。     

建立基于关联规则数据挖掘的会计研究分析引擎

在实证研究方法为主的会计学术领域，财务数据库及其分析能力已经成为至关重要的环节。本文以促进学术研究为出发点，把关联规则数据挖掘技术应用到财务数据库的建设上来。本文提出在现有财务数据库基础上建立基于关联规则数据挖掘的会计研究分析引擎，使数据库操作和数据处理实现智能化和效率化。本文通过内部控制信息披露研究案例来说明会计研究分析引擎的逻辑过程。     

数据挖掘查询语言KDOL的研究与实现

目前KDD应用系统都是面向具体的任务,通用性很差,没有继承性,这使得KDD的研究很难获得突破性的进展。数据挖掘方法通常针对特殊用户请求,没有提供给终端用户获取规则的通用准则。虽然在商业数据库系统中有不同的图形化用户界面,但其最根本的“核心”关系查询语言SQL奠定了     

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.     

数据挖掘浅析

一、引言随着计算机信息技术、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,无数个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等领域。要想使数据真正成为一个公司的资源,只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾,人们正面临"数据丰富而知识贫乏"的挑战。因而数据挖掘技术应运而生,得以蓬勃发展,并越来越显示出其强大的生命力。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统研究

入侵检测作为动态安全的核心技术之一,是系统在防火墙之后的第二道安全防线,它的使用大大提高了系统的安全防护水平,但目前仍然存在很多问题,致使入侵检测的实用性大大降低。将数据挖掘算法中的关联规则算法、序列模式挖掘算法应用于入侵检测系统将有助于解决这些问题。实证研究表明,基于数据挖掘的入侵检测系统有很好的检测性能。     

浅谈数据挖掘技术在交叉销售中的应用

随着经济的快速发展,不同企业之间的竞争已经从过去的以产品为中心的竞争逐渐发展为以客户为中心的竞争。为了满足客户的不同层次需求,企业利用数据挖掘技术充分发现客户的潜在需求,并且进行有针对性的营销,已经成为现代企业进行交叉销售的重点。本文首先阐述交叉销售的概念和优点,然后对数据挖掘的概念做了简要说明,进而探讨利用数据挖掘技术进行交叉销售分析。     

浅谈数据挖掘技术在交叉销售中的应用

随着经济的快速发展,不同企业之间的竞争已经从过去的以产品为中心的竞争逐渐发展为以客户为中心的竞争.为了满足客户的不同层次需求,企业利用数据挖掘技术充分发现客户的潜在需求,并且进行有针对性的营销,已经成为现代企业进行交叉销售的重点.本文首先阐述交叉销售的概念和优点,然后对数据挖掘的概念做了简要说明,进而探讨利用数据挖掘技术进行交叉销售分析.     

数据挖掘在银行卡业务中的应用

银行业务数据库和数据仓库中数据量非常大，从这些数据中找出相关的有价值的信息，提取出这些信息的关联，从而获得有利于商业运作、能够提高企业竞争力的知识，就需要对数据库和数据仓库中大量的数据进行深层的分析。数据挖掘是从大量的，不完全的、模糊的，随机的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则，挖掘出更有价值的信息的一个过程。     

数据挖掘

一、数据挖掘的含义及发展 随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统在各个行业的广泛应用,积累在数据库中的数据量急剧增大,但其中可直接使用的信息量却相对较少。人们一直希望能够对隐藏在这些数据后面的信息进行高层次分析,以便更好地利用这些数据获得利于商业运作、提高企业竞争力的信息。目前的各     

数据挖掘技术在个人信用评估中的应用与实现

文章利用真实原始数据，采用数据挖掘技术分析了商业银行客户信用风险状况，建立了更加科学的评分模型；将数据挖掘技术和计算机技术相结合，建立了一套可视化的信用评分系统，并对数据挖掘技术在银行业的应用做了有益的探索。     

数据挖掘技术在寿险业交叉销售中的应用

一般来说,保险公司获得新客户的成本比维持老客户的成本要高得多,因此保险公司开始更多地关注现有客户的发展,交叉销售正是挖掘现有客户的消费潜力的有效方法。本文以CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)方法论为基础,探讨聚类分析和关联规则在寿险行业交叉销售中的应用,并结合某寿险公司的基础数据应用Clementine挖掘工具建立了交叉销售模型,帮助寿险公司有针对性地开展产品营销。     

数据挖掘推动银行卡业务发展

数据爆炸但信息贫乏,是我国银行业数据管理应用的普遍现状。目前,银行业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,却无法发现数据中存在的关联关系和业务规律,更难以根据现有的数据预测未来的发展趋势。众多商业银行都相继实现大集中,从而拥有了大量的原始数据,当前重要的问题就是如何有效地使用数据挖掘工具,利用数据仓库技术,将分散的信息变成集中的信息,使孤立的信息变成相互联系的信息,使无价值的数据变成有价值的信息,从而实现企业经营资源的优化配置,减少决策的盲目性,以提高银行的核心竞争力,适应未来市场…     

SQL查询语句的动态生成

海南建行城综网已上线使用,其主机系统使用AIX操作系统和Informix数据库,中间件采用Tuxedo,柜面系统使用Sco UNIX操作系统和In-formix数据库,这也是众多金融系统当前普遍采用的模式。银行业务中数据查询是柜员使用频繁的功能之一,在综合业务系统中包括分户账、明细账、登记簿、标准参数表等在内需要查询的表不下200个,柜面系统可以根据SQL语句的特点开发一个动态生成查询界面和语句的功能,实现系统数据的动态查询。在业务运行中增加表格查询或修改查询条件只需要修改查询字典,柜员申请标准数据后即可使用新的查询功能,避免了柜面程序的修改和更新。     

关联规则数据挖掘在税务稽查系统中的应用

数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。随着税务管理部门信息化建设的进行,各级税收数据库的规模迅速增长,在税务稽查系统中,存在大量涉税违法行为的数据,这些数据占据了一定数量的软硬件资源,但并没有得到很好的利用,成为闲置的资源。如何从这些历史的、闲置数据中发现有价值的信息已成为目前税务信息化研究的对象。将数据挖掘技术应用到税务稽查系统中,能为税务稽查人员提供决策支持,具有一定的     

数据库查询技术的优化

随着资讯时代的到来，各式各样的电子化手段已渗透到人们的日常生活中，数据库也因此扮演着越来越重要的角色。随着技术的发展，数据有日渐走向集中的趋势，也就是说，在一个数据库中，数据量比以前大大增加了。那么，如何提高应用程序中对数据库的查询效率便成了数据库开发中一个热门话题。笔者下面就结合工作经验，简要介绍一下SQL的查询优化技术。     

个人信用评估与数据挖掘概述

随着我国个人消费信贷的快速增长,科学的个人信用评估手段越显重要.文章介绍了个人信用评估和数据挖掘的有关知识以及国内外个人信用评估的状况.