机器学习技术在数据挖掘中的商业应用

该文阐述了机器学习的定义、发展、分类及其商业应用.指出随着信息化的普及和数据库的大量建立,数据积累呈现出指数级的增长趋势,如何从数据中提炼出有用的信息和知识,已成为企业迫切需要解决的问题.数据收集和存储成本的降低、机器学习技术的发展等相关计算机技术的发展都大大促进了数据挖掘的商业应用.机器学习技术是计算机科学和人工智能发展的产物,是数据挖掘的重要方法之一.     

计算机 web 数据挖掘技术在现代商业中的应用

随着科学技术的不断发展,越来越多的领域开始运用计算机作为核心技术手段,与此同时,各种数据技术以计算机为载体,呈迅猛的趋势壮大起来。数据挖掘作为其中核心的项目,是近几年飞速发展中首屈一指的方面。随着数据库技术和人工智能技术的不断完善,数据挖掘也随之成为一种全新的信息技术。因特网的普及也在一定程度上成就了 web 在获取市场信息领域的统治性地位,成为目前最为使用的载体。本文在介绍数据挖掘的基础上,对其特点和流程进行了阐述;最后就其在现代商业中的应用进行了浅要的分析。     

数据挖掘领域中的聚类分析及应用

聚类是统计学的一种方法，也作为数据挖掘的一个功能被广泛地应用。本文介绍了聚类的概念、应用，主要的聚类算法。最后，针对现实中的一个具体问题，设计了一个层次型的聚类算法，其结果对相关部门具有一定的指导作用。     

数据挖掘及其在电子商务中的应用

介绍了数据挖掘的定义以及数据挖掘的三个过程．重点阐述了数据建模的三种主要技术，并对数据挖掘在电子商务上的应用进行了论述。     

数据挖掘及其在企业中的应用

数据挖掘是一种潜在功能强大的新技术,它能帮助企业在数据仓库中找到最重要的信息。数据挖掘工具能预测未来趋势和行为,使得企业的商务活动具有前瞻性,并能据此作出具有知识驱动的决策,对这一技术及其应用进行了论述。     

数据挖掘及其在运输系统中的应用

数据挖掘，是通过自动或半自动化的工具对大量的数据进行探索和分析的过程，其目的是发现其中有意义的模式和规律。成功实施数据挖掘所必需的三大核心领域是数据挖掘技术、数据和数据建模，它融数据库技术、人工智能技术、数理统计技术和可视化技术为一     

空间数据挖掘及其在地理信息系统中的应用

空间数据挖掘与地理信息系统将成为未来10年应用最热门的技术之一，本文简要介绍了地理信息系统的概念以及空间数据挖掘技术的理论及特点并重点介绍了当前常用的分类、聚类、关联规则等空间数据挖掘方法，并对空间数据挖掘在GIS中的应用作了介绍。     

数据挖掘算法及其在电子商务中的应用

利用关联规则的Apriori数据挖掘算法及其改进算法,对电子商务中的数据进行分析挖掘。基于某电子商务网站实际数据的实验结果表明,该算法是有效的。     

数据挖掘技术及其在商业银行中的应用

数据挖掘是一种专业性的数据处理技术,在大数据领域的应用优势明显。商业银行经常需要处理大量的客户信息,是典型的数据量巨大的商业领域,在商业银行中应用数据挖掘技术是未来发展的必然选择。在人们对商业银行服务要求越来越高的背景下,加强数据挖掘技术的研究及在商业银行中的应用具有重要意义。     

数据挖掘算法及其在教学管理中的应用

文章利用关联规则的Apriofi数据挖掘算法,以一定范围的学生成绩为数据源,分析了课程问的影响关系,得到一些合理的课程关联规则。将这些规则运用到教学管理中,可以合理地设置课程及指导学生选课。     

试论数据挖掘及其在图书馆中的应用

在论述数据挖掘技术的基础上,介绍数据挖掘的流程,并从五个方面探讨数据挖掘在促进图书馆发展中的作用。     

数据挖掘技术及其在超市中的应用

介绍了数据挖掘技术和方法,研究了超市数据挖掘的基本程序以及数据挖掘在超市中的应用。     

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。     

数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

介绍了数据挖掘技术的产生、发展和现状,分析了数据挖掘技术在电子商务中应用较为成功的电子商务推荐系统,同时对常用的数据挖掘算法提出了一种改进算法,并通过实验进行了验证。     

弹性及其在商业统计分析中的应用

弹性分析是相关分析与动态分析相结合的一种数量分析方法。本文将介绍弹性分析的理论和方法及其在商业统计分析中的具体应用,以供参考。     

灰色数据挖掘及其在产品选择中的应用

基于灰色理论提出产品选择数据挖掘的灰色动态建模方案和灰关联方案,并给出了应用实例．为产品选择提供了一种新的决策方法．     

时间序列数据挖掘在医疗领域的应用

医院信息管理系统,不仅有利于提高了医务工作者的工作效率,同时也积累了大量的时间序列数据.时间序列数据挖掘技术对这些大量数据进行分析,会发现有用的、潜在的知识为开展高水平医学研究提供了有力的技术工具.对历史数据进行分析的同时能预测出未来的相关数据,为医院管理人员作出正确决策提供了依据.因此对医院信息系统中时间序列数据挖掘的过程以及所应用的技术深入研究,能充分发挥数据挖掘在医疗领域的作用.     

数据挖掘及其在高校图书馆期刊管理中的应用

整个人类社会正在被计算机、网络和通信技术逐渐改变。然而,大量信息在带给人们方便的同时也带来了一些问题,比如:信息过量而不易消化,信息形式不一致而不好进行统一处理,信息真假难辨,信息安全无法保证等。基于此,首先介绍了数据挖掘的含义和功能,然后重点分析了它在高校图书馆期刊管理中的应用,以供相关人士参考。     

数据挖掘技术及其在职业教育中的应用探讨

文章阐述了数据挖掘技术的概念、分类、功能以及主要过程,探讨分析了数据挖掘技术用于职业教育的可能性。