计算机Web数据挖掘技术在现代商业中的应用探讨

伴随现代商业规模不断的扩展以及信息化技术不断的发展,在对大量商业信息进行处理之时,数据挖掘技术所起到的作用是巨大的.伴随互联网的不断普及,使得数据挖掘技术也成为现代商业获取市场信息极为重要的一个载体.文中就Web数据挖掘技术的挖掘过程以及特点进行了简要介绍,并对Web数据挖掘技术在现代商业里的运用进行了重点研究,以期为我国Web数据挖掘技术的应用提供可供参考的意见和建议.     

从数据仓库中发掘潜在的信息价值

随着信息技术的发展,数据收集、数据访问、数据仓库和决策支撑、高性能并行计算等技术为数据挖掘的发展奠定了基础。如今,数据挖掘技术已经被应用到各行各业,并创造出了巨大的价值。介绍了现今数据挖掘的基本技术,并通过实际的商业应用程序实例阐述其与现在的商业环境之间的关系。通过数据挖掘技术,从数据仓库中为最终用户带来潜在的商业价值。     

基于机器学习的医疗大数据分析与临床应用

医疗大数据指数目庞大、增长迅速、结构复杂、隐藏价值高的数据。机器学习技术能够有效分析医疗大数据的内部联系,对疾病的早期诊断及预后具有重要临床指导意义。阐述了机器学习技术在医疗大数据中的应用及研究进展,包括在大数据分析中的回归分析、决策树、基于内核的算法、降低维度算法等浅层机器学习算法模型,卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、深度信念网络等深度学习算法模型,以及各个算法模型的临床应用,分析了机器学习在医疗数据挖掘中的应用前景和存在的技术难题。     

教育大数据挖掘的价值定位、现实限制与有效策略

教育大数据的挖掘是利用统计学、机器学习等方面的知识和经验,从海量的教育数据中不断整理、归纳出具有较高价值的数据模型和实用性广泛的数据手段,并从中提取出高效并可视化的数据处理过程.教育大数据挖掘的价值在于驱动科学教育决策、精准展现教育规律、解决教育主体需求.教育大数据挖掘存在的现实限制是:采集挖掘教育大数据缺乏统一标准,整理分析教育大数据缺乏科学手段,管理应用教育大数据缺乏个性动态.教育大数据挖掘的有效策略包括:建立健全教育大数据采集机制,科学整理教育大数据分析技术,深度整合教育大数据应用路径.     

数据挖掘技术在企业网络营销中的应用

随着计算机网络与数据库技术的不断发展和广泛应用,信息已日益成为企业的一种重要资源。人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,在这些数据背后隐藏着极为重要的商业信息,但是这些商业信息是隐含的、事先未知的。从商业角度出发,概述了数据挖掘分析方法,以及数据挖掘技术在企业网络营销中的应用。     

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。     

IBM公司、ORACLE公司和MICROSOFT公司的商务智能解决方案异同点的分析

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出过去数据之间的潜在联系,从而促进信息的传递。数据挖掘技术在商业应用中呈现上升趋势。目前,很多企业都提出了自己的B I(Business Intelligence)解决方案,通过对三大著名的IT公司的商务智能解决方案进行认真分析,为我们选择商务智能方案提供支持。     

基于数据仓库的高校学生管理预警与支持系统

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到广泛应用,而在教育领域应用较少.高校学生管理预警与支持系统是客观地分析在校学生的应用软件,它设计的基础是大量的学生信息数据.数据仓库技术可以将这些明细信息汇总统计以供分析辅助决策使用,使预警工作建立在可靠的事实数据的技术上.通过详细阐述高校学生管理预警与支持系统数据仓库的数据建模,为数据挖掘技术应用于教育管理领域提供了一个方向.     

数据挖掘技术的应用及发展

数据挖掘是一个多学科领域,融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学等多个学科,是数据库系统和新的数据库应用的一个欣欣向荣的学科前沿。只有当人们能够从数据中有效地提取信息,从信息中及时发现知识,数据才能为人类的思维决策和战略发展服务。也只有到那时,数据才能够真正成为与物质、能源相媲美的资源,信息时代才会真正到来。     

数据挖掘技术在电子政务中应用

1 数据挖掘技术介绍 　　数据挖掘(DataMining),又称数据库中的知识发现,是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,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.数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测从而很好地支持人们的决策.……     

数据挖掘技术浅析

快速、高效的收集和分析信息是企业提高决策水平与核心竞争力的重要手段。随着数据库技术和数据库系统的广泛应用 ,人工采集、处理数据的方法已不切合实际 ,需要一种能够对数据进行较高层次处理的技术。解决这一问题的关键是数据挖掘技术 (简称“数据挖掘”)。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取有用信息的一种新型技术手段。目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联 ,发现被忽略的因素。数据挖掘涉及数据库、人工智能、机器学习和统计分析等多种技术     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是新兴的现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术.随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为目前研究的热点问题.文中对电子商务和数据挖掘技术的发展进行了阐述,分析了数据挖掘的技术方法及其在电子商务中的应用流程.     

数据挖掘与决策树J48算法在文本分类中的应用

为了应对信息社会数据急剧增长,获得用户感兴趣或有益的数据,必须对数据进行处理,数据挖掘技术就是应这种需要而发展的.数据挖掘要取得有用数据,必须对数据进行种分类、聚类和关联三种不同的任务处理.对于文本信息的分类是数据挖掘的一个主要应用,而决策树算法利用自身优势和分类效率,在文本处理中有巨大的应用前景,尤其是J48算法应用与文本信息的分类有广泛的应用价值.     

浅析数据挖掘的技术方法及应用

现如今,数据挖掘是数据领域以及信息处理上最先进的一项研究技术.本文从介绍数据发掘的定义及其特征入手,归纳了数据挖掘过程的基本步骤,分析了数据挖掘的技术方法,并探讨了数据挖掘的相关应用,本文的研究对加快数据挖掘技术的前进步伐,拓展数据挖掘技术的学科应用具有重要的意义.     

数据挖掘与决策树J48算法在文本分类中的应用

为了应对信息社会数据急剧增长,获得用户感兴趣或有益的数据,必须对数据进行处理,数据挖掘技术就是应这种需要而发展的.数据挖掘要取得有用数据,必须对数据进行种分类、聚类和关联三种不同的任务处理.对于文本信息的分类是数据挖掘的一个主要应用,而决策树算法利用自身优势和分类效率,在文本处理中有巨大的应用前景,尤其是J48算法应用与文本信息的分类有广泛的应用价值.     

数据挖掘在高校教育信息化中的应用

高校教育信息化的快速发展积累了大量的数据,利用数据挖掘技术可以发掘出数据中隐藏的规律和模式,从而为教育教学决策提供科学依据.文章对数据挖掘的概念和过程进行了简要介绍,探讨了数据挖掘在教学评价、课程设置和网络教学等方面的应用.     

不确定数据的朴素贝叶斯分类

传统的机器学习和数据挖掘分类算法是在假设数据是完整精确的前提下进行的,然而在实际的应用中,由于数据存在不确定性,使这种假设很难成立.数据的不确定性可能是由多种原因导致的,比如测量错误、隐私保护以及传感器搜集的不确定信息等等.本文研究在不确定数据中使用朴素贝叶斯分类方法进行分类问题.     

基于数据挖掘技术的资源型学习

数据挖掘技术是一个正在迅速发展的新兴领域，受到社会各界的重视，在现今的应用中，数据挖掘技术主要用于商业，军事，工业等领域的决策应用，在本中，我们将通过对数据挖掘技术、知识发现，资源型学习的认识来讨论一种基于数据挖掘技术的资源型学习。     

基于数据集成的智能决策支持技术应用于工业过程建模与优化

建模与优化是流程工业GIMS中的关键技术，本文简要介绍了数据仓库、数据挖掘、智能决策技术，提出一种基于数据集成技术的智能决策支持技术，它以数据仓库为平台，以数据挖掘技术为手段，综合应用机器学习，计算智能（人工神经网络、遗传算法等）、模式识别、数理统计、计算机科学等技术，以解决生产过程工业过程建模及优化等问题知识获取的技术瓶颈为目标，实现工业生产过程决策支持与优化控制。     

基于遗传算法与神经网络混合算法的数据挖掘技术综述

数据挖掘是对大型数据库的数据进行统计分析、提取信息的方法,其基础是人工智能技术。遗传算法和神经网络是人工智能技术中最重要的技术。通过对遗传算法和神经网络的特征分析,阐述了遗传算法与神经网络混合算法在数据挖掘中的应用,指出了数据挖掘技术未来发展的方向。