数据挖掘技术在构建银行个人客户金融负债流失预警模型中的应用

本文以数据挖掘技术在商业银行中的应用为研究对象。介绍数据挖掘基本概念、分析流程、技术方法,数据挖掘有关算法的原理、主要方法、相关技术和工具。结合构建银行客户存款流失模型案例,详细介绍大数据挖掘步骤和相关算法应用比对,论证商业银行可结合行内积累的业务数据信息,形成内外数据合力,切实挖掘数据价值,实现以数据赋能业务发展为导向,充分发挥数字化改革的引领、撬动、赋能作用,促进“科技+金融”、“科技+数字”的融合发展,有效提升商业银行数字化作战能力。     

试论数据挖掘技术对情报学创新的支撑

从数据挖掘技术角度分析情报学发展面临的问题和发展前景,通过对数据挖掘技术在情报学领域的应用研究历史和现状分析,探讨数据挖掘技术在情报学领域的应用研究成果及存在的问题,说明数据挖掘技术不仅提升了情报学的研究深度和关联度,而且给情报学的发展带来了新的机遇与挑战。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统综述

数据挖掘技术的应用是一个具有广阔应用前景和极富挑战性的研究领域,本文在充分讨论数据挖掘技术和智能决策支持系统的基础上,阐述了结合数据挖掘、数据仓库和联机分析技术的智能决策支持系统体系结构,并总结了其结构特点。     

数据挖掘在知识管理中的应用

数据挖掘是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分。本文从数据挖掘的基本概念入手,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,在此基础上,对数据挖掘技术在知识管理中的应用作了深入的论述。     

数据挖掘技术及其在移动通信中的应用

数据挖掘是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术.本文表述了数据挖掘的基本技术,探讨了数据挖掘技术在移动通信中的应用.     

初析数据挖掘技术

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

基于DEA的数据挖掘技术应用现状综述

综合运用DEA和数据挖掘模型是一个新兴的可持续发展的领域，数据挖掘作为从数据中寻求有意义的模式和规则的信息技术，是当前一种热门的研究内容，并且已经在包括金融数据分析信用评估等领域获得了很好的应用。本文结合目前国内外最新的一些DEA理论和数据挖掘技术对DEA和数据挖掘的综合应用技术进行综述。     

数据挖掘技术在信息管理领域中的应用

介绍数据挖掘的一般技术与方法,阐述数据挖掘技术在信息管理领域——图书馆和档案馆中的应用。     

浅谈web数据挖掘在电子商务领域中的应用

本文通过对数据挖掘技术在电子商务领域的应用现状进行调研,让更多的人了解数据挖掘技术,通过数据挖掘技术给企业带来经济效益,促进社会的发展。     

数据挖掘技术在情报学领域的应用研究现状分析

通过对数据仓库及数据挖掘概念的阐述，以及数据挖掘技术在情报学领域的应用研究历史和现状分析，试图表明数据挖掘技术在情报学领域的应用研究成果及存在的问题，这对认清其发展趋势，很有必要。     

数据挖掘在生物信息学中的应用

生物信息学是对生物科学所产生的大量数据进行分析和管理的学科。数据挖掘技术在生物信息学领域具有良好的研究与应用前景。对在生物信息学中的数据挖掘技术的应用进行了研究。     

浅谈数据挖掘技术与用户知识获取

数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点,并在许多行业中得到了很好的应用。在信息管理领域,综合应用数据挖掘技术和人工智能技术,获取用户知识、文献知识等各类知识,将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。     

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术.本文介绍了数据挖掘的定义、功能、常用技术、数据挖掘过程,以及数据挖掘的应用.     

基于数据挖掘视角的商业银行业绩聚类方法应用研究

数据挖掘是涉及多学科的综合技术,它可以在海量数据中发现隐藏的、未知的、潜在的有用模式或知识.商业银行在日常经营管理中形成了规模巨大的数据库,通过数据挖掘技术,对银行的各种经营数据进行挖掘和聚类分析,可以为商业银行制订、修改财务政策提供依据.     

数据挖掘技术在GIS中的应用初探

介绍了空间数据仓库的特点和数据挖掘技术的理论,论述了在GIS领域中数据挖掘技术运用的初步探索,指出了数据挖掘技术在GIS应用中未解决的问题及发展方向。     

基于模糊逻辑的自组织竞争网络对操作风险强度的识别

因为银行自身的操作失误而引发银行经济严重的损失，商业银行的操作风险越来越成为相关领域关注的焦点。面对突出的操作风险问题，本文重点分析运用数据挖掘技术来预测商业银行操作风险强度水平的研究的优势性。通过运用模糊逻辑的神经网络方法来预测商业银行操作风险水平等级。     

数据挖掘及其在高校图书馆期刊管理中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点。本文首先介绍了数据挖掘的基本涵义和处理过程．然后分析了数据挖掘的功能和主要方法与技术，最后探讨了数据挖掘技术在高校图书馆期刊管理与信息服务工作中的具体应用。     

数据挖掘技术与应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个使用统计学原理和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前它在商业领域的应用刚刚起步.本文主要阐述了数据挖掘的概念和功能,并探讨了数据挖掘技术在零售业运营中的应用.     

论数据挖掘的发展前景及潜在价值

作为一项通用的知识发现技术,数据挖掘技术旨在从少量数据中提取出人们感兴趣的数据信息。文章对数据挖掘概念的产生,数据挖掘与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有清晰的论述,并且结合数据挖掘的应用模型及技术提出了数据挖掘的应用前景。     

数据挖掘技术综述

数据挖掘是目前信忠领域和数据库技术的前沿研究课题,本文介绍数据挖掘的定义、方法、过程及应用,并对数据挖掘的发展趋势进行了分析.