数据挖掘技术在企业市场营销中的应用

本文论述了神经网络、决策树、聚类分析等挖掘技术在某电信增值业务提供商的市场营销中的实际应用情况及所取得的效果。     

数据挖掘技术在高校教学中的应用

数据挖掘技术在计算机科学技术发展过程中,起到了非常重要的作用。同时,这门技术也创造出了巨大的经济价值,它的应用很广泛,涉及到生产生活的各个领域。     

数据挖掘中的聚类分析研究

聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域，是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法。文章重点对分类属性和其他非数值属性数据聚类进行研究。     

数据挖掘在中职招生中的应用研究

决策树算法是数据挖掘的重要组成部分之一.本文利用决策树算法,对学生报考类别、学习成绩、家庭经济状况3个主要属性的海量数据进行分析研究,总结出符合什么条件的初中生报考中职学校,为学校的招生宣传决策提供理论支持。     

基于数据挖掘技术的企业财务预算系统的设计

在传统企业财务工作中,财务管理一直是一种重核算、轻管理的模式,财务预算时往往靠经验决定资金的分配与使用。在规模较小的企业中,这种方法尚可使用,当企业规模逐渐扩大,尤其是跨国企业日益增多的情况下,资金分配决策无疑成为一个重要的问题。因此,仅靠传统的处理手段已不能有效解决财务预算的相关问题,在企业信息化的进程中应对财务预算系统的自动化与智能化投入一定的关注。     

数据挖掘技术在股价分析中的应用

随着我国经济体制改革的不断深化,资产证券化的步伐不断的加快,股票市场在资本市场中的重要性日益的突出,社会投资的模式也日益的增多,例如基金投资等等,人们的投资理念日益增强.从荷兰诞生最早的股份有限公司开始,人们就没有停止过对股票市场的探究,而探究的最终目的都是在降低风险的同时保证可观的收益,因此股票数据的分析预测具有很大的现实意义.随着经济理论以及数理模型的不断改革,各种预测方式和分析模型应运而生,投资者可以有更多的选择去运用自己熟悉的分析手段.近年来,随着数据挖掘理论的发展,大数据时代的爆发,证券市场的交易行为开始逐渐被纳入了大数据挖掘研究的领域.     

数据挖掘中聚类分析综述

数据挖掘中的聚类技术是一种非监督分类技术。概述了聚类分析算法中的数据结构和数据类型,分析了聚类分析的意义及研究现状,比较了几种聚类算法的优点及问题,并结合通信领域的应用指出了K-Means聚类技术的绝对优势。     

数据挖掘在垃圾邮件过滤中的应用

随着Internet的发展,电子邮件已经成为一种重要且便捷的通信手段。然而,各种垃圾邮件的泛滥给用户带来了极大的不便。本文根据基于数据挖掘的邮件过滤器的设计思想,提出决策树学习的数据挖掘模型及实现算法。     

数据挖掘在企业人力资源绩效管理中的应用

企业人力资源绩效管理作为企业管理的重要内容,在其绩效过程中产生了大量的反映员工绩效情况的数据却无法得到很好的整理和利用,因此,企业需要一种能从数据库中自动提取隐藏在数据中有用信息并从中总结其内在规律的工具来解决这一问题。论文阐述了数据挖掘的基本理论和企业人力资源绩效管理的现状,通过决策树技术在绩效分析中的应用,找到影响员工绩效的真实原因,发现绩效规律,找到企业绩效管理的有效途径,从而改进绩效管理策略,提高员工的工作效率,支持管理决策,帮助企业实现其绩效的持续发展。进而提升企业效益。     

数据挖掘技术在商业银行审计的应用研究

本文分析了数据挖掘在商业银行审计中作用,对数据挖掘中用到的方法和技术进行了综述,对用于审计的数据挖掘软件的发展进行了分析,但同时也看到,数据挖掘软件毕竟只是工具,富有相关专业经验的审计人员的作用比数据挖掘软件更关键。     

浅谈数据挖掘在证券分析中的应用

本文从数据挖掘的概念与过程出发,阐明证券分析中的挖掘主题和方法,具体阐述了数据挖掘技术在证券分析中的应用领域,并对旅游上市公司证券的聚类分析做了实证研究。     

数据挖掘中模糊理论的组合运用

模糊算法的组合运用是数据挖掘的一种重要手段。本文通过运用模糊聚类分析技术,对数据仓库中数据进行模糊划分,得到聚类中心;聚类中心又可作为模糊模式识别的标准模型库,进而对新样本进行模糊模式识别。通过模糊聚类分析和模糊模式识别的组合运用,使数据挖掘系统成为一个自适应的闭环系统。     

组织机构代码数据深度挖掘在城市经济决策中的作用浅析

数据挖掘技术的出现为组织机构代码办证过程中积累原始数据的深层次开发应用提供了一种可行的手段。文章介绍了数据挖掘在组织机构代码工作中的使用目的和实现方法,并结合实际数据详细分析了代码信息的应用,希望通过对代码数据的挖掘为决策者提供有用的信息参考。     

基于决策树的全日制本科生英语四级考试通过分析

我国大学生为通过大学英语四级考试需要付出很大的时间代价,分析影响大学英语四级考试通过的原因,对于采取针对性措施通过英语四级考试意义重大。以某特色地方工科高校教学管理系统为研究对象,从中提取了四个学院的学生成绩数据,采用决策树方法进行了分析。数据分析结果表明：大学英语课程成绩对大学英语四级考试通过影响最大,毕业设计成绩、高等数学课成绩、专业基础必修课成绩也会影响大学英语四级考试的通过,基础必修课成绩对大学英语四级考试通过的影响不大。     

数据挖掘在企业知识管理中的应用研究

在高度竞争的市场环境中,我国企业必须从过去单纯注重技术水平和网络建设转向注重知识管理水平的提高。数据挖掘是知识管理非常关键的部分,能够快速有效地挖掘出对管理和决策有效的信息与知识,提高企业知识管理的效率。因此,在企业知识管理中运用数据挖掘技术是非常必要的。     

基于标签的数据挖掘技术的研究

近年来,数据呈指数级增长,人们对数据的利用能力越来越高,特别是近几年兴起的大数据、云计算、人工智能等新兴技术汇集了人类有史以来最多最全的数据,但是如何从数据中发现各种关系与规则,从海量数据中找到更有价值的数据,是人们急需解决的问题。数据挖掘技术是解决这一问题的根本方法,而基于标签的数据挖掘技术是完整刻画描述人物特征的基本方法。     

数据挖掘在企业知识管理中的应用研究

在高度竞争的市场环境中,我国企业必须从过去单纯注重技术水平和网络建设转向注重知识管理水平的提高。数据挖掘是知识管理非常关键的部分,能够快速有效地挖掘出对管理和决策有效的信息与知识,提高企业知识管理的效率。因此,在企业知识管理中运用数据挖掘技术是非常必要的。     

数据挖掘的方法分类研究

通过对数据挖掘技术进行全面的分析和研究,依据其功能、任务的不同以及所处角度对分类方法的影响,侧重于应用数据挖掘技术得出结果的形式,同时还克服了传统数据挖掘分类方法的局限性和模糊性,最终提供了一种更为合理清晰的分类思路和方法。该方法的有效区分使得数据挖掘的应用更为方便易行,为正确的运用合适的数据挖掘方法进行知识的发掘提供导向。