可视化数据挖掘技术的研究

可视化数据挖掘技术可以强有力地帮助企业作决策,已引起学术界和产业界越来越多的关注,本文进一步描述了可视化数据挖掘技术的概念.剖析了可视化数据挖掘技术,主要包括三个相关数据挖掘方面的可视化技术：数据、数据挖掘过程以及数据挖掘结果,以供参考.     

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。     

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     

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。     

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.     

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。     

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。     

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.     

数据库技术的现状及发展方向

简述了数据库领域中的一些关键性技术，包括面向对象和对象关系的数据库系统；并行数据库系统；数据仓库；Web数据源集成；多媒体数据的支持；数据挖掘和数据可视化技术等。还介绍了未来数据库研究的新趋势和发展方向，包括联邦数据库系统；嵌入式数据库系统；数据库系统的体系结构和基于移动Ad Hoc无线网络的数据库技术等。     

基于教育数据挖掘的网络学习过程监管研究

近年来,随着教育信息化进程的不断推进,教务管理、学生信息系统及各种网络教学平台等已被广泛应用于教学实践中。网络教学的开展为学生自主学习提供了平台,但却缺乏对学习过程的监督和管理。文章在分析教育数据挖掘技术及其应用的基础上,建立网络学习过程监管的教育数据挖掘模型,并以本校外研社大学英语教学管理平台为例,借助教育数据挖掘技术中的统计分析与可视化、关联规则算法和聚类算法,分析了网络学习过程中产生的大量学习数据,并根据分析结果给出了网络学习过程监督与管理的思考和建议,以期为教师评判学生网络学习效果、了解学生网络学习状况、改进网络学习过程提供有益的参考。     

谈谈数据挖掘技术及其应用

数据挖掘技术是目前IT行业发展最快的技术之一 ,本文对数据挖掘技术 (DataMining) ,数据挖掘技术的研究现状 ,数据挖掘技术的应用和数据挖掘技术未来的研究方向及热点做了简略说明     

数据挖掘技术浅析

数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。文章对数据挖掘技术的总体情况进行了概括性的介绍．其中包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域以及数据挖掘工具等,并对数据挖掘技术的前景作出了展望。     

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.     

谈谈数据挖掘技术及其应用

数据挖掘技术是目前IT行业发展最快的技术之一，本文对数据挖掘技术(Data Mining)，数据挖掘技术的研究现状，数据挖掘技术的应用和数据挖掘技术未来的研究方向及热点做了简略说明。     

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.     

数据挖掘技术在网络教学资源建设中的应用

数据挖掘技术是促进网络教学资源发展的重要技术，本文对数据挖掘技术作一简要概述，介绍了数据挖掘的分析方法、数据挖掘的过程，提出数据挖掘工具，并对数据挖掘工具的模块进行分析。     

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

该文在介绍数据挖掘技术和数据挖掘方法的基础之上,结合目前高校图书馆的实际情况,就如何应用数据挖掘技术进行了研究,并提出了电子数据的数据挖掘模型。