数据仓库与数据挖掘技术应用现状研究

数据仓库技术是90年代开始兴起的一门新兴技术.数据仓库技术有效地解决了数据存储和组织,数据仓库具有按主题进行存储的特点.数据挖掘就是从大量的、模糊的、不完全的、有噪声的、随机的数据中提取隐含的、人们事先不知道的有用的信息和知识的过程.数据挖掘能带来所需的知识信息,而数据仓库的支持使得数据挖掘更加有效.     

决策支持系统合理配置资源

基于数据仓库与商业智能技术的决策支持系统,把分散在各个业务系统中的数据集成到数据仓库系统中,利用在线分析技术和数据挖掘技术对数据进行加工,为决策者提供可用的知识,使管理者避免“数据丰富、信息匮乏”的尴尬局面,为资源的合理配置提供宏观指导。     

数据仓库在教育管理中的应用探讨

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。OLAP与数据挖掘都是数据仓库的重要分析工具,用于对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识。本文介绍了数据仓库及其构建过程,结合OLAP和数据挖掘技术,探讨了数据仓库在教育管理中的应用。     

基于决策树的数据挖掘在招生管理中的应用

在现代研究生招生领域中应用数据仓库与数据挖掘技术,能发现各种潜在的有价值信息,为招生和培养提供有效的决策支持.以数据仓库技术为基础,利用数据挖掘进行知识发现,能够帮助导师从众多的考生中找出适合本专业研究的人选.在一定程度上实现了数据仓库的挖掘应用.     

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。     

数据挖掘技术在电子政务中应用

1数据挖掘技术介绍数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现,是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测从而很好地支持人们的决策。何谓数据仓库,数据仓库概念始于20世纪80年代中期,首次出现是在号称“数据仓库之父”WilliamH.Inmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻认识和不断完善,在总结、丰富、集中多种企业信息的经验之后,为数据仓库给出了更为精确的定义,即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。数据仓库并没有严格的数学理论基础,也没有成熟的基本模式,且更偏向于工程,具有强烈的工程性。因此,在技术上人们习惯于从工作过程等方面来分析,并按其关键技术部分分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。数据仓库的特征主要有4个方面:数据仓库是面向主题的、所包含的数据是集成的、其数据是不可更新的及数据仓库是随时间...     

数据挖掘及其在企业中的应用

数据挖掘是一种潜在功能强大的新技术,它能帮助企业在数据仓库中找到最重要的信息。数据挖掘工具能预测未来趋势和行为,使得企业的商务活动具有前瞻性,并能据此作出具有知识驱动的决策,对这一技术及其应用进行了论述。     

基于粗糙集理论的数据挖掘研究初探

数据挖掘是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库的数据中提取人们感兴趣的信息或知识，这些知识或信息是隐含的事先未知而潜在有用的，粗糙集理论是一种处理不确定和模糊问题的数学工具，它的一系列优点使其特别适合于数据挖掘研究．介绍了数据挖掘的概念、特点、任务、分类、要求及研究意义，分析了粗糙集理论的特点、所处理的问题、在数据挖掘中的简单应用，以及粗糙集在数据挖掘中的应用展望等。     

基于数据仓库的高校学生管理预警与支持系统

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到广泛应用,而在教育领域应用较少.高校学生管理预警与支持系统是客观地分析在校学生的应用软件,它设计的基础是大量的学生信息数据.数据仓库技术可以将这些明细信息汇总统计以供分析辅助决策使用,使预警工作建立在可靠的事实数据的技术上.通过详细阐述高校学生管理预警与支持系统数据仓库的数据建模,为数据挖掘技术应用于教育管理领域提供了一个方向.     

大数据挖掘应用研究

自互联网诞生以来,数据一直以惊人的速度增长。目前数据仓库和应用都建立在传统的关系型数据库上,面对动辄上亿至万亿条数据的查询分析,传统方式显得越来越力不从心。大数据挖掘的过程就是通过大数据技术,把数据加工处理变成信息,最后转化为知识的过程。大数据正在促使我们改变信息管理方式,并从信息中挖掘更大的价值。如何做好数据加工的过程将是大数据挖掘研究的方向。     

数据仓库在防汛决策支持系统的应用分析

数据库技术在信息资源上长期大量使用,历史数据日益庞大但利用比率很低。如何从庞大的数据中发现和挖掘真正有用的信息,为防汛决策提供准确的业务流数据,如何协助防汛决策者从大量数据中掌握所蕴含的数据信息和规律,从而迅速作出准确评估和正确决策,显得尤为迫切和重要。可以采用数据仓库和数据挖掘技术解决上述问题。文章结合福建省洪水预警系统采集整理的各类信息为数据源,提出以雨水情信息资源的数据仓库与数据挖掘为中心的防汛决策支持系统的建设设想。     

IBM公司、ORACLE公司和MICROSOFT公司的商务智能解决方案异同点的分析

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出过去数据之间的潜在联系,从而促进信息的传递。数据挖掘技术在商业应用中呈现上升趋势。目前,很多企业都提出了自己的B I(Business Intelligence)解决方案,通过对三大著名的IT公司的商务智能解决方案进行认真分析,为我们选择商务智能方案提供支持。     

数据挖掘技术在高等院校学业预警中的应用

数据挖掘技术是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,是一种新的数据处理技术,它能自动分析数据仓库的海量数据,挖掘出丰富和客观的预警知识,并运用于危机预警。将数据挖掘技术运用于高等院校学生的学业预警领域,具有重要的理论意义与应用价值。以某高校教务管理系统中学生成绩数据信息为蓝本,进行课程相关性分析及初步的课程关联规则挖掘,为学生的学业预警和学习效果评价做理论和实践的指导。     

数据仓库的研究与发展现状

数据仓库技术是数据库与人工智能两项计算机技术相结合的产物，是当今信息管理技术的主流，它利用人工智能中的机器学习、知识处理和神经网络等方法，从数据库中挖掘有用信息、发现知识、搞清数据库中大量数据之间的相互关联及众多数据之间存在的规律，可供使用有效分析和利用数据库中的已存储的各种有用信息，以帮助决策迅速做出决策，从而使企业产生巨大的经济效益，章介绍了现有的数据仓库工具，以期给国内数据仓库的开发提供一定的参考，并通过总结国内数据仓库市场的不足之处，给出解决的办法，最后找出国内数据仓库市场的新动向．     

Web数据挖掘在急性高原病易感人群预测中的应用

将Web数据挖掘技术应用于急性高原病易感人群的预测中,通过Web技术与数据挖掘技术相结合,将分散于Web中的数据经过检索、清洗、处理后存储在专门的数据仓库中。在现有研究成果的基础上,提出一个简便、高效的急性高原病易感人群预测模型。     

机器学习技术在数据挖掘中的商业应用

该文阐述了机器学习的定义、发展、分类及其商业应用.指出随着信息化的普及和数据库的大量建立,数据积累呈现出指数级的增长趋势,如何从数据中提炼出有用的信息和知识,已成为企业迫切需要解决的问题.数据收集和存储成本的降低、机器学习技术的发展等相关计算机技术的发展都大大促进了数据挖掘的商业应用.机器学习技术是计算机科学和人工智能发展的产物,是数据挖掘的重要方法之一.     

数据挖掘在检疫实验室CRM中的应用研究

数据仓库技术是决策支持系统处理中的核心技术,是CRM中数据挖掘和决策分析的基础。数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据问关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。本文意在通过对数据仓库的概念及设计入手,设计一个在检验检疫实验室CRM中进行数据挖掘的星型模型。     

关联规则的数据挖掘系统结构及模型的研究

数据挖掘是一种数据分析处理技术,其主要特点是对数据库、数据仓库或其它数据源中的数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助企业和科研决策的知识。关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要研究方向。本文对基于关联规则的数据挖掘技术进行了研究,并提出了一个数据挖掘工具集原型。     

数据挖掘技术在零售业中的应用

利用数据挖掘（DM）技术，从零售业的各种应用系统中采集数据，经条件分类，放到数据仓库里，进行数据多维度加工，最终透过数据找出入与物间的规律，从而更好地为客户提供服务．最后还谈到了数据挖掘在零售业中应用的广阔前景．     

数据挖掘技术浅析

快速、高效的收集和分析信息是企业提高决策水平与核心竞争力的重要手段。随着数据库技术和数据库系统的广泛应用 ,人工采集、处理数据的方法已不切合实际 ,需要一种能够对数据进行较高层次处理的技术。解决这一问题的关键是数据挖掘技术 (简称“数据挖掘”)。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取有用信息的一种新型技术手段。目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联 ,发现被忽略的因素。数据挖掘涉及数据库、人工智能、机器学习和统计分析等多种技术