数据挖掘技术在物流管理中的应用

数据挖掘是探查和分析大量数据以发现有意义的模式和规则的过程,而物流管理过程中存在大量数据。文章探讨如何将数据挖掘的具体技术应用于物流管理领域,并指出了物流企业应用数据挖掘技术时应注意的问题。     

数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用

本文探讨了一种基于分类和关联规则挖掘的数据挖掘方法：利用相似性分析将教师分为若干类型,对每一类型应用关联规则挖掘其中隐含的规则;并应用于高校人才引进、任用等管理工作中。     

数据挖掘技术在物流管理中的应用

在分析了数据挖掘技术与物流管理特点的基础上,详细描述了数据挖掘技术中聚类分析技术在物流管理中对货物分类的优化应用,同时对数据挖掘技术在物流网点分布和建设以及物流货物运送中解决复杂问题的能力进行了描述.     

数据挖掘技术及其在数字图书馆中的应用

数据挖掘技术是信息市场竞争发展和信息经济竞争的产物。随着信息市场竞争的深入发展和日趋激烈,数据挖掘技术在图书馆界和信息界的应用将越来越广泛。对此进行了论述。     

数据挖掘技术在高职院校图书管理中的应用

数据挖掘技术可以发现大量借阅数据背后隐藏的有价值的信息,了解读者的借阅需求及图书之间的关联性.从而可以主动为读者推荐其可能感兴趣的图书,优化馆藏布局,提高图书资源的利用率.文章以亳州职业技术学院图书馆为例,研究聚类分析算法和关联规则算法在图书馆管理中的应用.通过对读者借阅数据和图书借阅数据的分析,挖掘数据背后隐藏的一些规律,为图书管理者改善服务质量,做出新的决策提供参考依据.     

数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

分析调研大量成型的科研成果,做出大量需求分析,整理出数据仓储的相关知识,建立相关知识储备库,为技术的处理和应用创造一个联机的载体和条件,运用数据的挖掘和分析处理技术进行算法原理的研究,继而建立了在数据仓库研究理论基础上的模型,为创建数据仓库系统奠定基础。     

数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

本介绍了数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用以及基于一技术的有关问题，最后进一步提出决策支持系统框架和系统的建立方法。     

谈数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

数据挖掘技术是计算机领域和人工智能领域中的一种关键技术,可以将表面上庞大杂乱的数据转换为有用的知识和信息,因此引起了信息产业界的广泛关注。近年来,图书馆的信息服务管理渐渐引入数据挖掘技术,高校图书馆作为图书馆中的特殊群体,是为高等学校教学、科研活动提供信息保障的学术性机构,作为综合性知识和信息的集散地与发源地,数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用显得更为必要。     

数据挖掘技术在教学评价中的应用研究

数据挖掘技术是在海量数据中提取有用信息的有效手段,而教学评价是对教学工作质量所做的测量、分析和评定,是教学过程中的重要环节。将数据挖掘技术应用到教学评价数据分析过程中,验证了基于该技术的属性约简算法的正确性和有效性,从多角度对教学评价数据进行更深层次的分析和处理,从而挖掘出更多、更有价值的数据和信息,提供了更多的方法和措施以改进和提高教学的质量。     

数据挖掘技术在职业指导中的应用研究

数据挖掘作为一种新型技术已被大量应用于各个领域.在职业指导工作中,数据挖掘技术的运用条件已经成熟,运用关联分析、聚类分析、因子分析、时间序列分析等方法对职业指导领域的相关数据进行研究,可获得许多有价值的信息,从而能够有效提高职业指导工作的针对性和实效性.     

数据挖掘技术在图书采购中的应用

数据挖掘技术是一种可以将隐藏在大量数据信息中的有用信息以规则、概念、规律以及模式等形式提取出来的技术。把数据挖掘技术应用到图书采购策略的制定工作中,可以在挖掘图书馆计算机管理系统潜力的同时,很好地提高管理水平和服务水平。     

数据挖掘技术及其应用领域研究

随着现代信息技术的广泛发展,一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（Date Mining）技术应运而生。数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,引起了学术界和工业界的广泛关注。     

数据挖掘技术在临床医学中的应用

通过分析数据挖掘算法及在临床辅助疾病诊断中的应用情况,说明这项技术在医院临床应用中的可行性及实用性,充分利用和挖掘各种医学管理信息,为提高临床诊断的正确率提供技术支持。     

数据挖掘技术在研究生教育中的应用研究

在分析数据挖掘模型和主要技术方法的基础上,针对目前我国研究生培养方式和特点,结合作者研究生教育培养中的经验,探索了数据挖掘技术在研究生培养中的应用,并分析了未来的应用前景和主要难点,为我国的研究生培养机构和指导教师提供借鉴,以适应教育信息化对研究生培养提出的更高要求。     

数据挖掘技术在电子审计数据处理中的应用探讨

信息化的发展对电子审计技术方法和质量管理都提出了更高的要求.电子审计数据在逻辑结构、形式和来源等方面均有别于传统审计数据,使得其证明力(能够用于审计证据)受到影响.数据挖掘技术的不同分析方法,如分类规则、聚类规则和关联规则等挖掘算法在电子审计数据处理中都可以有广泛应用,能明显提高审计数据的安全性和质量.     

数据挖掘技术在零售业中的应用

利用数据挖掘（DM）技术，从零售业的各种应用系统中采集数据，经条件分类，放到数据仓库里，进行数据多维度加工，最终透过数据找出入与物间的规律，从而更好地为客户提供服务．最后还谈到了数据挖掘在零售业中应用的广阔前景．     

数据挖掘技术在电子商务上的应用

随着信息化的发展,在大数据背景下的数据挖掘技术也日趋壮大,成为了先进的信息处理技术,电子商务逐步发展成当下最热门的商业模式,因此,人们个性化的服务需求也不断增加。本文主要是对数据挖掘技术在电子商务上的应用进行重点分析,并探究了数据挖掘技术在电子商务中的应用前景及所存在的问题。     

数据挖掘技术在高校信息化管理中的应用

介绍了数据挖掘技术在高校信息化管理中应用的必要性和过程,对就业指导、教务管理和图书馆管理等几个方面探讨了主要技术的应用。     

数据挖掘技术在信用卡风险分析中的应用

随着我国信用卡市场的快速发展,信用卡业务的风险管理将是银行所面临的一个突出问题。数据挖掘作为一种先进的数据分析工具,应充分应用在信用卡业务中。在分析数据挖掘技术的定义及基本功能的基础上,进一步阐述了其在银行信用卡风险分析不同领域中的应用。     

数据挖掘技术在教学中的应用

概述数据挖掘的概念、实现方法及过程,分析数据挖掘在教学应用中的研究方向及用于数据挖掘的数据来源和数据特点,列举应用于教学领域的一些成功案例,并提出展望.