浅谈数据挖掘技术在电力管理系统上的应用

本文主要简单介绍客户分类及预测在电力系统上应用的必要性,以及应用数据可视化、可视化数据挖掘工具和技术的重要性,为正在或将要运用数据挖掘技术进行相关管理系统研究的有关人员提供可行的研究方向.     

房地产行业中数据挖掘技术的应用

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助房地产企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。从数据挖掘在房地产行业中的市场研究价值入手,介绍了微软BI架构及SQL2005的新特性。分析了数据挖掘在房地产市场研究尤其是客户信息中的应用,使用基于兴趣度的关联规则分析方法,建立一套基于客户分类的关联规则。     

基于数据挖掘的情报主导反恐

数据挖掘能在浩如烟海的信息中找到恐怖分子留下的蛛丝马迹.关联分析与序列模式分析,分类分析与聚类分析是数据挖掘在情报主导反恐中的核心应用.恐怖主义信息分析中的数据挖掘流程一般由恐怖主义问题识别、数据准备、数据挖掘、模式评估与知识表达四个主要阶段构成.贝叶斯信念网络是情报主导反恐工作中适用的一个数据挖掘工具.     

浅谈数据挖掘技术及其研究现状

本文首先介绍了数据挖掘的概念、过程与系统构成,其次从数据挖掘的研究方法和应用角度论述了数据挖掘的研究现状,其中着重论述了目前的热点研究方向——Web挖掘的流程与分类。     

基于拓展的贪心算法的数据挖掘技术研究

在对计算机算法与设计中的贪心算法、统计学中的相关系数理论、数据挖掘理论进行基本阐述之后,利用上述知识,将传统贪心算法进行了基于相关系数理论的拓展。随后,利用拓展的贪心算法对离散数据进行了分类、聚类处理。通过上述具有完全实践性的理论研究,为拓展传统的数据挖掘技术与方法,开辟了一片全新的领域。为在经济领域开展此类分析,提供了决策依据和决策工具。     

数据挖掘研究进展及其发展趋势

本文从数据挖掘的概述出发,总结了数据挖掘的分类、数据挖掘的主要方法、国内外数据挖掘研究现状。并对数据挖掘的进展及其发展趋势进行了阐述。     

数据挖掘在企业客户价值管理中的应用

现代企业的经营管理以客户为中心,客户价值管理可以增强企业竞争优势。数据挖掘技术是企业进行客户价值管理的重要工具。数据挖掘的主要功能包括分类、聚类、估计与预测、关联和序列发现、数据描述。在企业客户价值管理过程中,数据挖掘可以实现发展新客户、客户细分、交叉营销、识别优质客户、发现客户异常行为,防止客户流失等功能。     

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Web的数据挖掘分类技术

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究课题。本文介绍了Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘。总结介绍了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术。     

数据挖掘与知识发现关系探析

以数据挖掘与知识发现的分类为切入点,详细探讨数据挖掘与知识发现的关系.总结出关于数据挖掘与知识发现的关系问题有三种观点,即数据挖掘就是知识发现,数据挖掘是知识发现的一个步骤,数据挖掘与知识发现是完全不同的两个概念.三种观点各有道理,取决于研究者的研究背景、研究范畴与目标.最后对数据挖掘与知识发现的发展趋势进行探讨.