数据挖掘之道

何时需要使用数据挖掘工具 数据挖掘，简单说，就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。随着信息技术的迅速发展和企业信息化的深入，企业积累的数据越来越多。数据的背后应隐藏着许多重要信息，企业自然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。数据库系统可以高效地实现数据的录入、修改、统计、查询等功能，但     

数据挖掘在纺织高校科研管理系统中的应用

本文主要讨论了关联规则挖掘在纺织高校科研管理系统中的应用。通过挖掘纺织院校教师的职称、学历、科研工作量数据之间潜在的关联规则,从中迅速萃取有用的信息,以指导和辅助科研管理。     

数据挖掘在静电放电防护理论中的应用

研究了应用遗传算法进行关联规则挖掘的方法,提出了对遗传算法中适应度函数的构造、数据的编码等的改进方案,将改进的自适应P_c,P_m算法应用到遗传算法中来,从而提高了算法的效率；将其应用到静电放电防护的实验中去,取得了良好效果。     

数据挖掘方法在传统预测模型中的应用

数学建模领域中,对于解决不同类型的预测问题有一些经典的预测模型。最近日益流行的数据挖掘技术也有一些针对解决预测问题的独特的数学模型和建模方法。在此对使用传统解析式模型的预测方法与应用数据挖掘技术的数据库模型的预测方法进行了对比,重点分析了2种方法在影响因素的确定、数据规律的寻找方法以及模型侧重点选择上的不同之处,并简单讨论了如何结合2种模型的优点,将数据挖掘技术应用于传统解析式模型的建模过程之中,对已有的解析式预测模型进行改进,进而得出更加可靠准确的预测结果。     

数据挖掘技术在压裂决策中的应用研究

随着人们认识和管理水平的提高,对客观世界的描述越来越全面,存储的数据量也越来越大,然而大量的数据未能充分利用,快速增长的数据如果没有强有力的工具助力,其得出的决策结果只能是基于决策者的直觉而不是数据库中丰富的信息。为此,决策者迫切需要从海量数据中提取有价值知识的工具,OLAP和数据挖掘技术基于此而产生。油井压裂作为油层改造的重要措施,随着油田开发进入了中后期而备受关注。如何合理地选井选层,设计好的压裂方案,是油田科技工作者的重要任务。我们利用历年的压裂数据建立了压裂决策数据仓库,利用关系数据库存储细节数据。…     

数据挖掘技术在地理信息系统中的应用

随着科学技术的进步,信息技术逐渐地成为了推动各行各业发展过程中的重要驱动力。而数据挖掘技术就是属于信息技术发展到一定阶段的产物,并且数据挖掘技术也标志着人类对于数据库技术深入的研究和开发。从数据库技术发展的历程来看,在初期就是简单地将各类信息数据储存于数据库中,而随着数据挖掘技术的出现用户就可以更好地通过这种技术,查询...     

数据挖掘技术在企业财务管理中的应用

随着信息技术的发展 ,企业可以很方便地收集到大量的信息资料 ,例如超级市场的每一个顾客的每一次购物的状况都会自动汇集到电脑中 ,又如银行客户在每次刷卡时 ,其取款数量、用途、日期等信息都输入电脑 ,如何处理这些存储于企业数据库中的大量数据 ,并从中找到影响企业决策的因素是企业管理者面临的一大难题。Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ (数据挖掘 )正是解决这一难题的有效方法和技术。一、Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ的定义Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ是目前ＩＴ行业发展最快的产业 ,计算机技术、统计分析方法、各类算法及行业知识的结合推动了Ｄａｔａｍｉ…     

关联规则挖掘算法在教学管理上的应用

介绍了关联规则挖掘的基本概念,分析了经典的Apriori算法,提出一种改进的关联规则挖掘算法,在系统中永久保留支持度为0的候选1项集和候选2项集,当系统需要运行时,先采用数据库的过滤技术,可以很快得到频繁2项集。采用新算法在教学数据库中搜索所有的关联规则,从而得到课程与课程之间的关联关系,对教学管理具有一定的辅助决策意义。     

数据挖掘在员工考评管理信息系统中的应用

针对企业员工综合考评管理信息系统的设计需求,提出了一种基于RBF径向基神经网络的数据挖掘方法,着重讲述了该挖掘方法的构造方案及其在员工考评管理信息系统中的应用。方案首先对员工"德能勤绩"数据仓库进行提炼,抽取形成考评数据挖掘库,然后应用RBF神经网络从大量的员工数据中挖掘有用信息,实现对员工的考评细分,为企业的管理决策提供有力支持。实际应用情况表明了方案的科学性和有效性。     

油井工艺措施设计中关联规则数据挖掘的应用

1．引言 能源竞争已成为当代国际竞争的重要内容,随着我国国民经济发展和对能源行业的更加重视,石油工业被推到了极其重要的战略位置。信息技术的应用对于提高石油行业勘探开发、数据应用、经营管理水平具有革命性意义。孤岛采油厂是全国第二大油田——胜利油田的重要生产基地,其信息化建设居于全油田前列,     

数据挖掘技术在油藏挖掘者软件中的应用

数据挖掘是未来对石油勘探开发产生深远影响的关键技术之一.本文阐述数据挖掘的基本概念、目标和功能,简要介绍了常用的几种数据挖掘技术,论述了数据挖掘技术在油藏挖掘者软件中的应用.应用结果表明应用数据挖掘技术能较好地提高油藏挖掘者软件的油井潜力预测效果.     

浅析数据挖掘在印刷企业生产管理中的应用

随着市场对印刷产品质量要求的不断提高,设备的更新改造在印刷企业的战略制定中扮演越来越重要的角色。由于传统印刷企业工序之间联系十分紧密,所以引进新设备的时候必须考虑工序与工序之间现有设备的匹配程度。本论文利用数据挖掘技术,对某典型印刷企业过去3年的生产数据进行统计,建立各工序产能之间的数学模型,以期解决两个问题：基于一定的销售目标,如何优化各工序产值;判断现有工序的瓶颈何在,确保企业能在正确的时间购买正确的设备。     

数据挖掘技术在PHM平台构建中的应用

设备健康管理在现代企业尤其是在大型生产制造型企业的日常生产活动中,是一项极为重要的内容。随着企业信息化水平的不断提高,传统的对于设备的静态管理已经越来越不能适应当今企业生产的发展趋势,而利用数据挖掘技术可以帮助企业实现设备的动态管理,有针对性的依据实时的设备运行数据,帮助企业制定高效的设备管理方案,从而为企业创造更好的经济效益。     

大数据挖掘技术在石油工程的应用前景展望

近年来,数字油田的建设将油田信息化带到了“大数据”时代.面对数据量庞大、数据结构复杂等问题,传统数据库和分析预测方法已无能为力,由此推动了大数据挖掘技术的发展.本文基于大数据挖掘技术,主要阐述了其在石油工程领域的研究现状,分析了目前该技术的发展状况及特点,预测了该技术在石油工程中应用的前景.     

测试系统分析在质量控制中的应用

为提升实验室质量、规范内部管理,对实验管理中存在的问题与挑战进行剖析。以实验室所用系统设备作为分析对象,将六西格玛理论应用到实际操作中,结合实验室实际测试数据,应用Minitab软件,通过使用不同数据模型分析、评估实验室系统设备的稳定性,及时发现可能存在的问题,了解实际与期望的差距,这对于提高系统设备性能、优化实验流程、改进实验方法和实施有效质量控制是有帮助的。     

数据挖掘技术在人才选拔中的应用——基于高科技企业的研究

在知识经济时代,人力资本是高科技企业维持竞争优势的关键因素.然而,高科技企业也面临着员工流动率高,难以招聘到合适人才的问题.因此,对于这些企业的人力资源管理而言,迫切需要开发出有效的人才选拔机制来发现那些适合本企业的人才.文章的研究目的为:通过运用基于决策树的数据挖掘技术,结合实证研究,找出隐藏在人才选拔和人力资源管理中的规律,为企业开发出有效的招聘和留任人才机制提供参考,并论证该方法在人才选拔和留任中的有效性.另外,通过人力资源管理专家对分析结果的研究,还可以开发出独特的适合于本企业的人才选拔战略.     

数据挖掘方法在政治风险评估中的应用研究

2008年金融危机过后,中国企业将很有可能进入另一波海外收购的浪潮。然而以往的失败案例为中国企业开展海外投资敲响了警钟。基于此背景,应用K-means聚类方法,提取国家透明组织2007年CPI（Corruption Perceptions Index）数据和世界银行2007年＂良好政府＂（good government）数据,运用两次聚类方法,得出了50个存在高政治风险的国家列表。同时采用2007年的FDI对该列表进行了进一步的检验。此列表可供＂走出去＂的中国企业作为参考。     

数据整合技术在水利设计单位集成信息系统中的应用

水利设计单位集成应用信息系统不断取得进展,利用该系统进行决策分析的需求日益增加,为了构建经营和战略决策信息系统需要整合集成信息系统中的综合办公管理、计划经营管理、项目设计流程管理、图档管理四大数据库的资源.文章探讨了如何通过数据整合技术实现水利设计单位建立统一的数据集成平台将数据集成,使四大数据资源,经过抽取、规则转换、清洗、加载,形成整合资源库,为经营和战略决策提供数据支持.     

浅谈决策支持系统及其在地矿经济中的应用

本文介绍了决策支持系统的概念，并探讨了地勘企业应用决策支持系统的必要性和可行性。对地矿资料档案柜系统，地矿经济分析信息系统，地矿财会模型系统进行初步研究，并在此基础上指出地矿经济决策支持系统的两大发展方向，即地矿智能决策支持系统和地矿集体支持系统。