数据挖掘在研究生教育管理信息系统中的应用

阐述了数据挖掘技术在研究生招生、课程设置、教学评价和就业管理等四个方面的应用,并通过数据挖掘算法在成绩分析中的应用实例介绍了从原始数据到建立关联规则库的过程,介绍了应用关联规则辅助教育教学管理工作取得的成效.     

基于数据挖掘在物流管理决策中的应用

在数据量剧增的信息时代,深化物流管理决策的最有效的方法是在其中引入数据挖掘技术。本文介绍了数据挖掘技术在物流管理决策中的作用,分析了数据挖掘在物流管理信息中的挖掘过程及实现的关键技术。指出数据挖掘技术将为物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

数据挖掘在高校后勤信息系统中的应用

数据挖掘是从大量信息中发现有用的知识,利用已有的数据进行数据处理和分析。高校后勤信息系统的广泛应用产生了大量的师生消费、客户关系和员工管理等数据库,本文介绍了数据挖掘的流程和功能,对高校后勤信息系统导入数据挖掘系统的设计目标、功能要求、开发模式和系统结构进行分析与设计,探讨了数据挖掘在公寓管理、饮食管理、人力资源管理和客户关系管理模块的应用。基于数据挖掘的信息系统具有较强的信息处理能力和分析功能,并获得有效的决策支持信息,提高后勤服务质量和保障能力。     

基于GIS的空间数据挖掘模型研究

分析了当前两大主流数据挖掘模型及数据挖掘与地理信息系统(GIS)的集成模式,并结合GIS数据的特点,探讨了基于GIS的空间数据挖掘模型。     

石化建筑安装企业管理信息系统的数据挖掘与实现

介绍在石化建筑安装企业MIS基础上建设数据仓库的方法,针对已建立的管理信息系统,创建数据仓库并构建工程管理分析模型.通过对工程管理中历史数据的利用,实现系统的二次开发.并通过数据挖掘技术实现企业辅助决策支持系统.     

基于数据挖掘技术的CRM系统研究

数据挖掘是CRM的核心，作者介绍了数据挖掘的概念、过程、目标，并分析了基于数据挖掘的CRM的特征。在此基础上提出了基于数据挖掘的面向CRM的综合决策支持系统模型。     

本科信息管理专业数据挖掘课程建设研究

数据挖掘类课程引入国内的时间不长,如何在本科教育阶段,针对信息管理专业学生进行课程建设是非常重要的。参考国内外院校、研究组织对数据挖掘课程的教学内容和方法的分析,根据数据挖掘课程的核心内容和主要应用,对课程建设进行系统的分析,明确教学目标、内容、相应的教学方式和方法,重点运用模块化教学理论对内容和教学方式进行分析。     

时序数据挖掘技术在预测农产品价格方面的应用研究

各种农业信息系统的建立和完善伴随着海量农业数据的增长,通过人工的方式从中获取新知识变得越来越难。阐述了时序数据挖掘技术的基本原理以及实施时序数据挖掘的基本过程,试着使用时序数据挖掘技术提高农业数据在预测农产品价格方面的可用价值,同时分析了农业数据信息使用时序数挖据掘技术的难点。     

数据挖掘课程教学方法探讨

国内外各大高校院所都非常重视数据仓库与数据挖掘课程的开设,尤其是在大数据环境下,数据挖掘的重要性更加凸显。本文详细分析了数据挖掘课程产生的背景,确立数据挖掘课程在计算机及相关专业的定位,梳理数据挖掘课程的理论方法与内容体系,强调注重理论与实际应用项目的结合,对指导数据挖掘课程的教学改革与创新具有重要的指导和借鉴意义。     

数据挖掘技术在现代信息管理系统中的研究与分析

对数据挖掘技术在现代信息管理系统中的现实意义进行了综述,研究了数据挖掘技术的涵义和发展过程,及其在信息管理系统中运用的现实意义。然后,对国内外数据挖掘技术的现状进行了研究。     

数据挖掘技术在学校管理信息系统中的应用

讨论了数据挖掘技术在高校信息管理系统中应用的必要性和重要性,找到两者的结合点,探索如何在高校信息管理系统中应用数据挖掘技术。     

基于PDM的数据挖掘原型系统研究

Product data management (PDM) is a unique technique that integrates and manages all applications, information and processes defining a product from design to manufacture, and to end-user support. However, exploration of valuable information and knowledge from the PDM system has become a key in improvement of efficiency and implementation of knowledge management in an enterprise. This paper introduces a data mining prototype system model based on PDM, and emphasizes some important techniques such as design of the prototype system framework, methods of data selection and integration of data mining prototype system and PDM. The model basically solves the problem of functional losses in mining and analyzing data in PDM. Application of data mining to PDM is meaningful to the ideas and techniques of PDM, and to the rapid development of data mining application itself. Also, it is useful in improving development and usage of enterprise databases.     

试析计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的运用

随着社会科技的快速发展,计算机网络技术得到迅速推广与普及。不仅推动了社会的进步,还在很大程度上改善了人们的生活状况。计算机技术被应用到各个领域,给社会各界带来了极大的便利。我国的档案信息管理工作也受到计算机技术的影响。本文通过介绍计算机数据挖掘技术,分析了数据挖掘技术的形式和在档案管理系统中的运用及其意义。     

基于数据挖掘的选课指导研究

本文阐述了数据挖掘的概念和应用范围，回顾了选课制的发展，对国外选课制下的选课指导进行了具体分析，提出了运用数据挖掘技术实现选课指导的两种方法。     

基于信息度量和多维数据挖掘算法的网络异常检测系统

针对校园网管理工作的实际情况,提出了基于信息度量和多维数据挖掘算法的网络异常检测系统。该系统使用信息度量技术识别网络中发生的异常事件,并在此基础上采用多维数据挖掘算法对异常事件进行细粒度分析,从而实现对网络异常事件高效、准确的检测。     

面向信管专业的信息安全课程教学模式探索

文章针对信息管理与信息系统专业学生的培养目标和知识结构需要,提出具有专业特色的信息安全课程体系,并根据课程的综合性、实践性、时效性等特点,对更具适用性的教学方式进行探索,最后讨论所提方案的有效性。     

探究信息安全下的数据挖掘的智能化入侵检测系统

智能化入侵检测系统可以发现并且及时阻止一些未知或者已知的滥用系统侵入到我们日常所用系统中。这种系统能够自主完成学习以及改善功能。在此模型中收集数据的是一些活动的监测Agent,然后由移动Agent将采集到的数据传送给相关的序列生成器,再由其将所发生的事件进行排序之后传给进行证据发现的发掘引擎,发现证据之后将其传送给检测引擎,同时评估目前规则中所具有的相似性,之后对其进行决策,一般这个环节是由决策引擎来掌控,最后对整个数据库进行维护并且将指令散布给各个活动的监测Agent。     

高校学生选课数据挖掘的VB技术支持

数据挖掘能解决信息技术发展中存在的大量有用信息数据缺乏的问题,从而完成从业务数据到决策信息的转换。在论述数据挖掘、联机分析处理概念和技术的基础上,介绍了一种用Visual Basic实现和利用数据挖掘技术对高校学生选课数据进行开发的方法。同时阐释介绍了对SQL SERVER数据库访问的技术,进一步阐释了VB应用程序对SQL SERVER数据库各种业务操作的实现方法。