数据挖掘技术在零售业分析中的应用

借助于数据挖掘技术,可以从大量的、复杂的数据中提取有用的信息。本文介绍了数据挖掘的技术特点,重点讨论了关联规则在零售业数据分析中的应用。     

数据挖掘技术在提高教学质量中的应用研究

本文论述了数据挖掘的基本知识,包括数据挖掘的定义、数据挖掘的方法、数据挖掘的过程;讨论了从学院已有教学数据中通过数据挖掘技术找出可提高教学质量的几个方面.     

电子商务中数据挖掘技术的研究与应用探索

顾客在电子商务网站的访问行为会产生大量数据信息,这些数据中包含了大量对市场分析及预测有用的潜在信息,可运用数据挖掘技术对客户访问信息的Web数据进行挖掘,从而了解客户的访问行为。本文主要讨论了电子商务中挖掘信息的目标、方法及数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。     

蚁群聚类算法研究现状的分析

数据挖掘技术能从海量数据中发现潜在的有用的信息和知识,蚁群算法在处理组合优化问题方面也已取得了较好结果,这就使得将蚁群算法应用于数据挖掘中的前景非常广阔。本文主要讨论了蚁群算法在数据挖掘聚类分析中的研究现状,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用中尚待解决的问题。     

数据挖掘与数据仓库技术的应用和前景分析

随着时代的不断进步,对信息数据的收集处理已经成为人们社会生活中重要的组成部分,有着十分重要的意义。其中数据挖掘技术和数据仓库技术,是当前对信息数据进行收集处理的主要手段。本文通过对数据挖掘技术和数据仓库技术的定义和理论基础进行详细的介绍,讨论了数据挖掘技术和数据仓库技术在当前社会中的实际应用和发展前景,以供相关人士参考。     

电子商务中数据挖掘技术应用的探索

本文通过“数据爆炸但知识贫乏”的现象，得出数据挖掘技术的产生、分析、是科学技术发展过程中的必然现象。通过比较的方式对数据挖掘技术的特点进行了描述，并对数据挖掘技术的功能进行了阐述。最后，文章结合电子商务网站的特点，讨论了数据挖掘技术在电子商务网站中应用的可能性和必要性，提出了推进数据挖掘技术的应用，可以为电子商务网站提供获取新效益的观点。     

关联规则挖掘在高校学生选课中的应用

作为信息技术领域的新兴研究方向,数据挖掘技术被引入到高校学生选课过程中,经过科学分析,得出的相关数据集对学生选课具有决策参考意义。通过对关联规则相关算法讲解,并加入案例解析,使读者对该技术应用有更为直观的了解。     

基于分类聚类技术的影视数据挖掘研究

随着现代数字化的技术和发展趋势,要求对最有发展空间的影视数据进行分析并得到知识。针对影视数据挖掘技术,讨论了数据挖掘系统各主要模块的功能及影视数据挖掘的可行性和意义,对影视数据挖掘进行研究和探讨。     

数据挖掘技术在企业中的应用

计算机和互联网的飞速发展给企业带来海量数据,如何充分挖掘这些数据隐藏的信息以辅助企业决策成为当前企业面临的问题之一。基于对主要的数据挖掘技术的简介,本文讨论了该技术的应用场合和在企业当中的应用实例,分析了影响该技术普及的不利因素,阐述了数据挖掘技术在企业中的应用前景。     

基于XML的网页数据挖掘

随着Internet的迅速发展,使得数据丰富而信息贫乏这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了机器学习、模式识别、统计学、人工智能、神经网络等多学科而出现的一项新技术,基于Web的数据挖掘是数据挖掘技术在网络信息处理中的应用。本文叙述了Web数据挖掘的概念、分类、技术等,重点讨论了基于XML语言的Web数据挖掘技术,解决了Internet上绝大多数非结构化甚至是无结构的、Web信息的组织结构性差而导致的Web数据挖掘困难的问题。     

关联规则在贫困学生信息库的应用

本文以高校学生信息数据为研究对象,主要以贫困学生信息数据为应用点,采用数据挖掘技术挖掘学生信息中的有用知识。本文围绕挖掘贫困学生信息这个主题,运用Apriori关联规则算法对得到的综合数据信息进行挖掘,并对Apriori算法的应用进行了改进,得出了有利于学生管理部门支持决策的知识。     

数据挖掘在学生素质教育智能评价系统中的分析应用

在研究数据挖掘的基础上,设计、开发了基于数据挖掘的高校学生素质智能评价系统。将数据挖掘技术应用到校内教育教学的过程中,对影响学生素质的行为进行智能分析研究,获取有效信息。目的在于能及早发现学生的不良现象,能有效地教导、教育学生,以此提高校的教育教学及管理质量。     

基于XML的数据挖掘建模

XML是一种数据组织的标准,将XML应用于数据挖掘建模中可以在不同的数据挖掘工具之间或数据挖掘工具和其他应用系统之间实现模型交换和数据交流。本文对预言模型标记语言(PMML)进行了讨论,并给出了它在具体数据挖掘工具中的应用实例。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

在现代社会中数据库技术飞速发展,其中包含的数据信息也在与日俱增。在企业运营过程中,数据库系统也逐渐被广泛应用到日常信息管理中,也就是通过相关技术手段有效组织利用数据库中的海量信息,帮助相关数据所有者找到其中有价值的信息及知识,用来指导企业的发展规划,提高企业的运行效率。这成为了当下电子商务行业经营者非常关注的热点话题之一,而数据挖掘技术正好可以帮助电子商务经营者解决此类问题。数据挖掘是人工智能和自然语言理解等相关技术的综合利用,目的是从大量数据中提取出可利用、有价值的信息或模式。本课题首先分析和总结了国内外学者的研究成果,对数据挖掘在电子商务中的应用做初步了解,接着对数据挖掘和电子商务概念、数据挖掘的方法进行阐述,本文还采用了理论分析和案例分析等研究方法,同时还对来自不同企业的员工进行了问卷调查,对数据挖掘技术在电子商务领域在相关应用情况、推广过程中存在的难点以及解决电子商务发展瓶颈的相关办法进行充分讨论研究,以此探析电子商务发展与数据挖掘的切合点,全面推进技术创新应用。通过本文的研究,对数据挖掘技术在电子商务中的应用现状有了一个了解,其中的问题以及解决方案也能为数据挖掘在电子商务中的更好应用提供一个好的平台。     

基于数据挖掘技术的知识发现系统

本文结合当今信息爆炸的时代特征，讨论了数据挖掘技术和数据仓库技术，在源数据库中讨论了知识发现的原理、过程和步骤，建立了基于数据挖掘技术的知识发现系统框架体系。     

数据挖掘与商业决策

本文从"纸尿布与啤酒"这个小故事入手,分析了数据资源的开发利用在商业决策中的重要作用,并由此引出目前最先进的数据资源开发利用技术--数据挖掘技术.接下来较为详细地介绍了数据挖掘技术及其功能,数据挖掘技术在商业活动中的主要应用价值,以及商业活动中数据挖掘的基本流程.     

浅析计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的应用

我国档案界十余年的自动化管理中形成大量的数据,这些数据没能被充分利用。针对这种情况,需要利用计算机数据挖掘技术将档案与利用者之间以及档案与各种实践活动之间的关系揭示出来,从而在更深层次上发挥档案数据的作用。介绍了数据挖掘技术的发展状况,对常见数据挖掘形式的实现方法进行了分析,最后论述了数据挖掘技术应用于档案信息数据处理中的意义。     

政府电子政务中数据挖掘的应用

数据挖掘技术是一门对海量数据进行分析并得出结论的技术,目前被应用于各个领域。本文主要探讨了如何在电子政务中应用数据挖掘技术。     

无线传感器网络数据挖掘研究

如何从WSN数据中挖掘有用的知识,是WSN数据处理中较为核心的问题之一。WSN数据具有多维度、多层次等流数据特点,传统数据挖掘技术较难直接应用于无线传感器网络,发展能够在线分析和处理无线传感器的数据挖掘技术是至关重要的。本文对现有WSN数据挖掘技术进行了相关对比研究,并且提出了WSN分布式数据挖掘工作流框架。该框架清晰的展示了无线传感器网络流数据分布式处理流程,为处理该类数据挖掘提供一个可行的研究方向。     

大数据时代的数据挖掘

通过分析大数据外显的规模、种类、变化频度和价值密度等特征,提出采用数据挖掘技术解决海量数据的分析、集成、共享等问题,阐述了数据挖掘技术的概念,数据准备、数据挖掘及解释评估等三个过程,详细论述了数据挖掘的方法,以及在大数据智能分析中的实现技术。