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。     

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。     

针灸数据挖掘的CiteSpace知识图谱可视化分析

利用科学文献计量软件CiteSpace对中国知网收录的近15年（2008-01—2023-01）针灸数据挖掘的1061篇有效文献进行作者、研究机构和关键词的知识图谱绘制及可视化分析.结果显示,针灸数据挖掘领域发文量逐年上升,近5年增长迅速;研究机构间的跨地域合作和研究人员间的跨机构合作较为缺乏;研究热点为通过聚类分析、关联规则分析等数据挖掘算法,针对抑郁症、中风等病症,从古籍或现代文献记录的大量针灸处方中挖掘选穴规律和腧穴配伍规律.数据挖掘作为知识发现的有效手段,在中医针灸领域的应用前景将越来越广泛.     

数据挖掘技术及其应用领域研究

随着现代信息技术的广泛发展,一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（Date Mining）技术应运而生。数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,引起了学术界和工业界的广泛关注。     

知识发现和数据挖掘技术

如何从数据库中挖掘知识已成为数据库系统领域的重要课题，这方面的研究正受到越来越多的关注。本阐述了知识发现和数据挖掘的研究背景，定义和研究动态，介绍了知识发现的处理过程，并对数据挖掘技术进行了分类，讨论了数据挖掘研究的发展趋势。     

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．     

信息可视化技术推进新闻智能化

面对激烈的媒体竞争,媒体要生存和发展,必须走数字化、标准化、智能化的道路。信息可视化技术作为重要的信息技术延伸,是推进媒体信息化技术向前发展的重要力量。信息可视化技术在媒体推进新闻智能化中起到重要作用,信息可视化相关技术的成熟推进了新闻智能系统在媒体的应用。     

数据挖掘技术探析

本文就数据挖掘这一新的领域，探讨了数据挖掘技术产生的背景。并重点描述了数据挖掘技术的要求、任务及算法。     

知识可视化与学习进度可视化在LMS中的技术实现

网络课程的快速发展已经为学习者提供了充足的学习资源,如果允许一线教师在LMS中动态地创建知识地图并利用知识地图管理、组织学习资源,并及时地向学习者反馈其学习进度,无疑对更好地呈现知识体系、避免知识迷航、促进有意义建构具有重要意义.该研究探索了利用LMS绘制知识地图的一般算法,为一线教师在线组织学习资源提供支持,并根据学习者对知识点的掌握情况,对知识地图中的知识点加注标记,为学习者及时地了解自己的学习进度提供帮助.为保证算法的有效性,作者在自己的LMS中对算法进行了验证,并根据应用情况做了进一步优化,提高了算法的并发处理能力.研究证实,集成于LMS中的知识地图和进度可视化算法,对于提高LMS的效用和提升学习者的学习效率,都具有一定的价值.     

数据挖掘技术在信用卡风险分析中的应用

随着我国信用卡市场的快速发展,信用卡业务的风险管理将是银行所面临的一个突出问题。数据挖掘作为一种先进的数据分析工具,应充分应用在信用卡业务中。在分析数据挖掘技术的定义及基本功能的基础上,进一步阐述了其在银行信用卡风险分析不同领域中的应用。     

XML技术在网络数据挖掘应用中的优势

针对Web上数据的特点,指出了采用XML技术进行网络数据挖掘的优势.     

多维数据可视化技术研究综述

随着大数据技术、信息可视化技术的飞速发展,数据可视化的概念正在不断的演变发展。在对现有研究资料进行分析的基础上,梳理了国内外多维数据可视化领域的成熟技术,并从应用角度对其进行了评价。同时评价了近几年来国内外学者在多维可视化技术方面的研究与应用成果,并展望了多维可视化技术的未来研究方向和挑战。     

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。     

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。     

数据可视化技术应用趋势与分类研究

数据可视化技术应用需求的增长和用户的不断扩大推动了新的可视化技术应用工具和平台的发展。在追溯数据可视化的概念缘起与发展历程基础上,着重分析了数据可视化技术应用的发展趋势,并对目前出现的若干种数据可视化技术应用的新技术工具和服务平台加以功能分类和比较,归纳出主要的功能类型,分别是呈现多维内容信息的可视化新应用、揭示数据关联趋势的可视化新服务、有助于发散形象思维的可视化新工具和提供社区交流空间的可视化新平台。     

思维可视化技术下的教学目标建构

传统的教学忽视了知识、能力和价值观目标之间的逻辑关系.将思维可视化技术整合于教学之中,为教学改革创新提供了理论支撑和技术支持,在促进知识传授、提升能力培育和深化价值观培育方面具有重要意义.探究教学中思维可视化技术的应用策略,建构知识、能力、价值观三位一体的三维教学目标模型,有利于增强教育和传播的有效性.     

基于Web的数据挖掘技术研究

随着因特网的迅速发展,数据资源量越来越庞大,为从这些资源里迅速、准确找到需要的知识,数据挖掘技术应运而生。介绍了基于Web的数据挖掘技术,阐述了该技术的特征并分类作了介绍,对数据挖掘技术的几大研究方向作了展望。     

空间数据挖掘技术探讨

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用。对空间数据挖掘的相关知识、方法及其发展方向进行了详细的介绍。