高校教材出版与使用数据挖掘及利用

利用大数据技术对高校教材出版与使用的相关数据进行收集整理、研究挖掘、探索利用是新时期“提升我国高校教材建设科学化水平”的有效途径,教育管理部门应积极组织引导高校教材出版与使用的数据库建设、数据开放共享机制、大数据挖掘、教材综合评价指标体系及教材建设监测等方面的研究利用工作。     

基于聚类分析的上海市乘用车行驶工况构建研究

汽车行驶工况代表了车辆在特定交通环境下的行驶速度与时间历程,是车辆经济性研发与检测认证的重要技术依据。作为超大型城市,上海市目前尚缺少能够有效代表其在当前道路交通环境下的车辆行驶工况。本文基于上海市乘用车行驶工况数据的大范围采集,研究运动学短行程片段自动划分方法和行驶工况特征统计分析方法,依托数据挖掘技术,建立上海市乘用车行驶工况。     

数据挖掘及其在银行业的应用

随着信息技术的飞速发展以及数据库管理技术的广泛应用,各大银行都在纷纷实施数据大集中,无数个数据库被用于办公、管理、开发等领域,大量的数据库信息如果不能合理使用和开发就会像垃圾一样成为银行业的包袱,如何提高信息的利用率,数据挖掘技术的应运而生给银行业带来无限生机,它将成为银行业发展过程中不可多得的新技术。     

前沿新知

数据挖掘 1、什么是数据挖掘？ 数据挖掘（Data Mining）是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法,如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术,从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。     

随机正交变换法在隐私保持关联规则挖掘中的应用

隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究方向。本文针对关联规则挖掘中如何保持隐私的问题,采用一种不依赖具体数据的随机正交变换方法,从而解决了在数据集容量很大的情况下,运算量大的问题,并使用传统隐私保护度评价方法与正交变换的方向隐私保护度相结合的方法评价变换的隐私保护度,进而使得结果更符合实际情况。理论分析和论证表明本文中的方法具有很好的隐私性、高效性和适用性。     

城市公安决策支持系统模型研究

为了解决城市公安缺乏有效决策支持的问题,本研究提出了城市公安决策支持系统总体框架模型,具体描述了各组成部分的结构,如数据仓库、模型仓库、知识仓库,并详细论述了决策支持系统的五个功能层面。该系统将为城市公安领导及一线民警工作提供科学决策提供支持。     

数据挖掘与知识管理的结合应用

21世纪,知识已成为经济增长和社会发展及企业成长的关键性资源,搞好知识管理已成为全球企业,生存发展的主要支柱。知识管理是知识有效利用的手段。数据挖掘是知识管理的基础,是一类深层次的数据分析,是实现数据上升到知识的必然过程。     

混淆矩阵在商业决策中的应用研究

混淆矩阵作为分类器的评价工具在评估一个分类模型分类效果优劣方面起着举足轻重的作用.在逻辑回归中,混淆矩阵随着目标类别预测概率切割点的变化而变化.本文从由逻辑回归产生的混淆矩阵入手进行分析,借助Precision、Recall和F1-Score等分类器的性能评价指标,研究概率切割点对决策功效的影响.结果表明,由于不同概率...     

基于模糊理论的关联规则及其在财险交叉销售中的应用研究

大量的客户信息数据给客户管理带来一定的困难,有效地借助数据挖掘工具,深入分析现有客户的个性化需求,维持重要客户并开展更广泛的交叉销售业务,对我国财险公司的发展具有重大意义。结合模糊集理论,探讨模糊关联规则在财险客户交叉销售中的应用,将模糊C均值算法引入到关联规则挖掘中,提出改进的Apriori算法—FARMA算法。借助SPSS、Clementine、R语言数据挖掘工具对算例数据进行挖掘,建立交叉销售模型,并进行算例分析,验证新算法的有效性。     

营销数据挖掘对企业营销的重要性研究

随着国内外市场日益发展,在企业之间竞争越来越激烈的情况下,企业对营销数据挖掘很大程度上关系这企业营销策略的制定,关系到一个企业发展的根本利益。然而,当前还有有许多企业没有认识到营销数据对于企业营销的重要性,没有充分挖掘数据并利用数据做出相应的营销策略,形成了企业营销状况不好的问题。文章从企业营销数据的挖掘过程入手,对营销数据在企业营销中的应用进行了分析,提出了几点关于营销数据挖掘对企业营销的重要性。同时,笔者也希望通过此次研究,让企业人事到营销数据挖掘的重要,也让企业将数据挖掘技术应用到企业营销中,更好的促进企业的发展,加快我国市场经济的发展。