可视化原理及应用中的可视化数据挖掘

分析目前数据挖掘领域中可视化方法的研究状况,并结合可视化数据挖掘工具（WEKA）阐述可视化技术的应用,对可视化数据挖掘技术的发展进行展望。     

可视化数据挖掘技术

本文分析了当前可视化数据挖掘的技术、特点及应用现状,并阐述了可视化数据挖掘技术的发展趋势。     

可视化数据挖掘技术

本文分析了当前可视化数据挖掘的技术、特点及应用现状，并阐述了可视化数据挖掘技术的发展趋势。     

决策树算法在数据挖掘中研究与应用

随着社会的发展、经济的进步，各行各业对可视化数据挖掘需求越来越高。本文介绍了可视化数据挖掘的相关概念，分析了在可视化数据挖掘中决策树算法的相关理论，并预测了可视化数据挖掘的发展。     

移动可视化架构与关键技术综述

互联网应用终端正从PC端转向移动端,移动优先成为互联网产品设计与开发的准则。现有可视化系统应用终端多依赖于计算机操作系统以及插件,难以实现大数据跨平台、跨终端的移动可视化应用。分析了大数据处理、可视化算法及库、浏览器、触摸交互和响应式设计5大移动可视化关键技术及挑战,基于大数据处理技术和HTML5标准提出了移动可视化系统架构,实现了大数据挖掘和交互式可视化应用,可为可视化、数据分析、数据挖掘、数字媒体生产提供借鉴参考。     

数据挖掘主要问题的对策研究

居于目前对数据挖掘的研究,针对主要问题,提出以下应对策略:1.应用的探索;2.可伸缩的数据挖掘方法;3.数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和web数据库系统的集成;4.数据挖掘语言的标准化;5.可视化数据挖掘;6.复杂数据类型挖掘的新方法;7.web挖掘;8.数据挖掘中的隐私保护与信息安全.     

也谈数据挖掘

论述了数据挖掘的现状、存在的问题:业务理解错误、数据理解错误、模型构建错误,数据挖掘的未来发展趋势:较强可视化和交互性、集成性、能支持移动环境等内容.     

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     

可视化数据挖掘在信贷欺诈检测中的应用

检测和防止信贷欺诈行为对于规范和维护合理的金融秩序具有重要意义.对于银行中的信贷行为,应用异常检测和人工神经网络等数据挖掘方法,检测和分析其中可能存在的欺诈行为;借助于Clementine软件对信贷数据进行提取与处理,实现了数据挖掘过程的可视化.应用实例表明,该方法直观并且有效.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

介绍了入侵检测技术和数据挖掘技术,以及将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的方法.通过数据挖掘技术和入侵检测技术,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型.采用关联分析中的Apriori算法进行入侵模式特征的挖掘.通过实验给出数据挖掘技术在入侵检测系统应用中的主要优点和所需解决的问题.     

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.     

基于AJAX异步传输技术与Echarts3技术的动态数据绘图实现

大数据分析和概率统计为人类提供了各种宝贵信息,而信息可视化又为人们更好地理解信息提供了极大便利。基于AJAX技术和Echarts3制图技术,通过AJAX传递用户交互需求中所获取的数据,以EChart3为主体实现一种针对基础图表类型的支持数据挖掘和类型转换交互的数据可视化分析组件,达到清晰和直观的信息呈现效果,提升任务执行效率。     

面向ECharts的高校学籍信息可视化研究

随着海量学籍数据的积累,运用数据挖掘等技术,发掘隐藏于学籍数据背后有价值的信息并以可视化方式呈现,对高校决策具有重要意义。借助CARD信息可视化模型,选取SQL Server和ECharts作为主要工具,提出学籍信息可视化的基本模式。以164 783名在籍生学籍信息可视化实现为例,对研究成果加以验证,得到相关辅助决策信息。模式为高校实现直观可靠的决策数据支持提供了方法和路径,对高校提高管理水平、科学规划学科发展具有促进作用。     

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.     

数据挖掘技术在远程教育中的应用

通过数据挖掘技术可以有效地对远程教育中大量的信息资源进行整合统计分析,从而更好地促进远程教育的发展。该文以《现代英语语法》课程为例,运用路径分析、兴趣关联规则分析、聚类分析、序列模式分析等数据挖掘技术,处理学生在线学习该课程的大量数据,以可视化的方式把挖掘结果反馈给学习者和教学管理者,从而实现双赢的结果。     

探析高校图书馆数据挖掘

数据挖掘技术在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用.本文介绍了数据挖掘技术的基本概念及功能,并对数据挖掘技术应用于图书馆的研究现状进行了分析,在描述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘在数字化图书馆中的应用,旨在为图书馆在数字资源的组织和管理、服务质量的提升和服务方式的拓展等提供技术支持.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用概述

目前,数据挖掘技术正以前所未有的速度发展,在未来越来越激烈的市场竞争中,拥有数据挖掘技术必将比别人获得更快速的反应,赢得更多的商业机会.我国在这一领域正处在研究开发阶段,加快研究数据挖掘技术,并把它应用于电子商务中,应用到更多行业中,势必会有更好的商业机会和更光明的前景.本文通过阐述数据挖掘技术的概念、功能及作用等方面来介绍数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘技术在电子商务中的广阔的应用前景.     

基于数据挖掘技术的教学理念的探讨

本文介绍了数据挖掘的基本概念和体系结构,分析了数据挖掘技术运用于教学的可能性与必要性,结合高等学校教学的特点,探讨了基于数据挖掘技术的教学理念.     

数据挖掘技术在网络教学系统中的应用研究

分析了传统网络教学的局限性,引入了数据挖掘的技术和方法,给出了基于数据挖掘技术网络教学系统设计模型.利用数据挖掘技术对教与学进行分析预测,可实现更有效率的、更个性化的教学目的,并能促进网络教学的发展.     

对数据挖掘技术的初探

本文首先介绍了数据挖掘的定义、任务与对象,其次从数据挖掘的流程、研究方法和数据挖掘软件的评价进一步论述了数据挖掘技术.