运用数据挖掘技术建立教学决策支持系统

就运用数据挖掘技术在教务信息管理系统等高校MIS基础上建立教学决策支持系统进行了研究分析。从而说明这一方法对于为高校教育教学改革提供决策参考信息是一种行之有效的途径。首先简单介绍了数据挖掘的概念,并说明运用数据挖掘技术建立教学决策支持系统是切实可行的。然后对开发的教学决策支持系统达到的目标进行了介绍,系统开发的流程及结构模块。最后对教学决策支持系统未来的发展进行展望。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统

介绍了数据挖掘和智能决策支持系统的基本概念,分析了基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并且讨论了数据挖掘在实际决策支持系统中的应用以及智能决策支持系统的发展趋势。     

数据仓库技术支持的决策支持系统

传统的事务处理环境不适宜决策支持系统的应用,作为数据库技术的一个发展方向,数据仓库技术由于具有数据分析的特点,正逐渐被人们接受和使用.创建一个分析型的环境供管理人员决策,将是企业建立自己数据中心的一个崭新的方法.本文主要研究数据仓库的定义、基本特性以及数据仓库的数据组织方式,针对当前电信事业,建立了以数据仓库技术、数据挖掘技术相结合的电信事业决策支持系统.     

基于数据仓库的决策支持系统的开发与应用

阐述了基于数据仓库的决策支持系统的定义,介绍了数据仓库的发展在比较了原有的决策支持系统的基础上,提出了基于数据仓库的决策支持系统,说明了它的研究方法及运行特征     

数据挖掘技术分析及其在高校管理决策中的应用

本文通过对数据仓库、数据挖掘技术和决策支持系统的研究，提出了基于数据挖掘的高校管理决策支持系统。该系统能为高校决策提供科学的依据和指导其发展方向。     

数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

本介绍了数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用以及基于一技术的有关问题，最后进一步提出决策支持系统框架和系统的建立方法。     

数据仓库在决策支持系统中的应用

通过分析传统决策支持系统所面临的问题,对数据仓库及联机分析处理技术等加以论述,并着重说明了数据仓库及OLAP、数据挖掘技术在更高一级的决策支持系统中的应用前景。     

基于数据仓库的篮球赛场决策支持系统设计

以赛场决策支持系统为研究背景,根据赛场信息及数据处理自身的特点,提出了基于数据仓库和数据挖掘技术的篮球赛场决策支持系统的总体架构,并详细介绍了其数据仓库的设计。     

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。     

基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统的研究与应用

本文首先介绍了新兴的数据仓库和数据挖掘技术及其特点,并指出决策支持系统(DSS)的几点不足,此特点可以弥补决策支持系统(DSS)的不足之处。在此基础上,提出了基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统的体系架构,并结合实际的事例,研究和分析了这种体系架构的优越性。     

数据仓库与数据挖掘技术

较为详细地阐述了数据仓库和数据挖掘的概念 ,同时指出了开发数据仓库的流程和数据挖掘技术的方法     

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。     

数据挖掘中聚类方法比较研究

聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。聚类在电子商务、图像处理、模式识别、本分类等领域有广泛的应用。本首先建立了数据挖掘中聚类方法的比较标准，然后从基于优化、关系、变换这样一个新的角度对聚类方法进行了分类和比较，最后对数据挖掘中常用聚类算法进行了分析，以便于人们更易于选择研究方向和选择适合于具体问题的聚类算法。     

基于Web的数据挖掘方法的研究及实现

因特网上有海量的数据信息,数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容,充分利用有用数据,废弃无用数据,解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析,讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法,提出了一种结合HTML、XMLJ、AVA的新型数据挖掘技术。     

基于神经网络的数据挖掘关键技术与实现途径

讨论了神经网络技术的结构、特点、各种模型以及数据挖掘系统的体系结构:研究了基于神经网络进行数据挖掘的关键技术和实现的途径。     

Web数据挖掘技术及其应用

Web数据挖掘是应用数据挖掘技术在Web数据中发现和获取有用信息的过程。介绍了Web数据挖掘的原理、应用与实现。     

关联规则算法在招生中的应用研究

简要介绍了数据挖掘技术的概念、挖掘过程及关联规则,并对学生的高考成绩和学业成绩进行关联规则挖掘分析,找出它们之间的内在联系为招生决策提供依据。     

Web挖掘在校园网学习系统中的应用研究

数据挖掘在WWW上有广泛的应用。在校园网学习系统中嵌入Web挖掘模块，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行挖掘，可了解用户的访问行为，提供个性化的服务。本文阐明了Web挖掘在校园网学习系统中的应用方法和步骤。     

基于Rough集理论的数据挖掘属性约简技术的研究

经过20多年的发展，Rough集理论获得了广泛的认识和运用，特别在数据挖掘、知识发现的研究中发挥着越来越大的作用．属性约简是大数据集压缩冗余数据的关键技术，Rough集理论基于数据分类的原理，提出了属性约简判定理论，并发展了多种约简技术，使数据挖掘中的属性约简难题摆脱了依赖主观处理的阶段，得到了有效的处理，并向高效约简的方向发展．