数据挖掘技术在教学评价中的应用研究

数据挖掘技术是在海量数据中提取有用信息的有效手段,而教学评价是对教学工作质量所做的测量、分析和评定,是教学过程中的重要环节。将数据挖掘技术应用到教学评价数据分析过程中,验证了基于该技术的属性约简算法的正确性和有效性,从多角度对教学评价数据进行更深层次的分析和处理,从而挖掘出更多、更有价值的数据和信息,提供了更多的方法和措施以改进和提高教学的质量。     

数据挖掘技术在计算机考试数据中的应用分析

随着现代化高速发展,科学技术作为第一生产力得到大力发展,现代化社会是一个信息化社会。日常生活和工作中都离不开信息化发展,随处可见的信息化电子产品越来越普及,现如今电脑、电话已成为日常生活中必不可少的用品。然而信息化的大力发展也给数据库存储带来了难题,大量信息数据处理是一项庞大的工程,因此数据挖掘应运而生。本文主要研究计算机考试数据中数据挖掘技术的使用。     

缺失数据处理方法的研究及其在软测量技术中的应用

结合工业过程中相应的缺失数据为主要的研究背景,针对性地提出了相应的解决措施,确保在实际工作过程中,可以形成完整的数据集,为后续工作的顺利进行打下良好的基础。     

数据挖掘技术在物流管理中的应用

数据挖掘是探查和分析大量数据以发现有意义的模式和规则的过程,而物流管理过程中存在大量数据。文章探讨如何将数据挖掘的具体技术应用于物流管理领域,并指出了物流企业应用数据挖掘技术时应注意的问题。     

数据挖掘技术及其在数字图书馆中的应用

数据挖掘技术是信息市场竞争发展和信息经济竞争的产物。随着信息市场竞争的深入发展和日趋激烈,数据挖掘技术在图书馆界和信息界的应用将越来越广泛。对此进行了论述。     

数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

分析调研大量成型的科研成果,做出大量需求分析,整理出数据仓储的相关知识,建立相关知识储备库,为技术的处理和应用创造一个联机的载体和条件,运用数据的挖掘和分析处理技术进行算法原理的研究,继而建立了在数据仓库研究理论基础上的模型,为创建数据仓库系统奠定基础。     

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。     

谈数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

数据挖掘技术是计算机领域和人工智能领域中的一种关键技术,可以将表面上庞大杂乱的数据转换为有用的知识和信息,因此引起了信息产业界的广泛关注。近年来,图书馆的信息服务管理渐渐引入数据挖掘技术,高校图书馆作为图书馆中的特殊群体,是为高等学校教学、科研活动提供信息保障的学术性机构,作为综合性知识和信息的集散地与发源地,数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用显得更为必要。     

数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用

本文探讨了一种基于分类和关联规则挖掘的数据挖掘方法：利用相似性分析将教师分为若干类型,对每一类型应用关联规则挖掘其中隐含的规则;并应用于高校人才引进、任用等管理工作中。     

数据挖掘技术在临床医学中的应用

通过分析数据挖掘算法及在临床辅助疾病诊断中的应用情况,说明这项技术在医院临床应用中的可行性及实用性,充分利用和挖掘各种医学管理信息,为提高临床诊断的正确率提供技术支持。     

数据挖掘与数据仓库技术在电子商务中的应用综述

电子商务的产生改变了企业的经营理念、管理方式和支付手段,给社会的各个领域带来了巨大的变革。文章在简要介绍了数据仓库、数据挖掘技术和电子商务概念的基础上,详细分析了数据仓库、数据挖掘技术在电子商务中的应用,帮助企业把数据转化为有用的信息并帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。     

关于电算化会计帐表审计问题的探讨

文章阐述了电算化会计帐表审计的前提,即保证电子数据的原始性,提出了电算化会计帐表审计的开展方式和实施步骤,并就目前开展电算化会计帐表审计宜采用的方法和审计要点提出了自己的一些看法.     

数据挖掘及其在电子商务中的应用

介绍了数据挖掘的定义以及数据挖掘的三个过程．重点阐述了数据建模的三种主要技术，并对数据挖掘在电子商务上的应用进行了论述。     

数据挖掘技术在教学中的应用

概述数据挖掘的概念、实现方法及过程,分析数据挖掘在教学应用中的研究方向及用于数据挖掘的数据来源和数据特点,列举应用于教学领域的一些成功案例,并提出展望.     

数据挖掘技术及其应用

随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多.数据挖掘 (Data Mining) 就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法.     

数据挖掘技术在物流管理中的应用

在分析了数据挖掘技术与物流管理特点的基础上,详细描述了数据挖掘技术中聚类分析技术在物流管理中对货物分类的优化应用,同时对数据挖掘技术在物流网点分布和建设以及物流货物运送中解决复杂问题的能力进行了描述.     

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。     

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用

在信用卡业务开展的过程中,银行积累了大量有关客户的人口特征、消费、取现、还款以及催收行为等历史数据,适合采用数据挖掘模型给管理人员提供大量的具有高度预测力的信息.本文讨论了数据挖掘技术在信用卡业务中的业务应用.