数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

数据挖掘是发现海量数据背后隐藏知识的重要手段。本文以成绩聚类分析为例，讨论如何利用数据挖掘技术对高校教学管理数据库中的数据进行分析，从中提取有价值的信息，从而优化教学管理过程，提高教学管理工作效率。     

贝叶斯网络在数据挖掘中的应用

数据挖掘是一种新型的数据分析技术。介绍数据挖掘关键技术及挖掘过程,探讨当前数据挖掘所面临的问题,分析将贝叶斯网络应用于数据挖掘的优势。     

数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

数据挖掘是发现海量数据背后隐藏知识的重要手段。本文以成绩聚类分析为例，讨论如何利用数据挖掘技术对高校教学管理数据库中的数据进行分析，从中提取有价值的信息，从而优化教学管理过程．提高教学管理工作效率。     

模糊聚类分析在数据挖掘中的应用

聚类分析是数据挖掘的主要方法之一,而且能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,集中对特定的聚簇集合作进一步的分析。介绍了数据挖掘过程中常见的数据聚类算法,讨论了聚类分析最新的研究方向——模糊聚类方法。     

SPSS在统计学教学中的应用

SPSS是目前世界上应用最为广泛的专业统计软件之一,本文介绍了SPSS软件的主要特点,分析了SPSS软件应用于统计教学的必要性和可行性,列举了在统计学教学中应用SPSS的内容,并以在回归分析教学中的应用为例说明SPSS在统计学教学中的应用。结合SPSS开展统计学教学,能有效强化统计学课程的教学效果。     

数据挖掘与知识发现的技术方法及应用(下)

数据挖掘是一项崭新的技术，文章介绍数据挖掘的概念及其产生的背景；数据挖掘的基本方法，并且概述了几种常用的数据挖掘方法，即分类和聚类分析。     

数据挖掘与知识发现的技术方法及应用(上)

数据挖掘是一项崭新的技术，文章介绍数据挖掘的概念及其产生的背景；数据挖掘的基本方法，并且概述了几种常用的数据挖掘方法，即分类和聚类分析。     

数据挖掘在教学质量分析中的应用研究

随着科学技术的飞速发展,如何提高高等教育质量以适应新形势发展已成为一个刻不客缓的问题,而提高教学质量则是改善高等教育的关键.该文提出并建立了教学评价指标体系,并通过数据挖掘工具SPSS统计分析软件实现对教师的学生评价得分、管理部门评价得分和最终评价得分的数据聚类分析.通过层次聚类分析方法实现对评价数据的知识挖掘,将有价值的评价信息提取并反馈给相应人员,从而有利于科学的教学决策,使教学质量不断提高.     

数据挖掘在电子商务网站中的应用研究

通过构建网上书城销售系统,运用Web数据挖掘技术对电子商务网站进行分析,使用K-均值聚类分析方法对客户的购买数量、购买书籍的类型、购买书籍时的浏览深度及客户的回访率进行分析研究。采用SPSS软件进行验证,实验结果表明,使用Web数据挖掘技术能够确定网站的目标客户群,以此为依据完善和优化网站结构。     

数据挖掘技术在高职院校教学中的应用

文章以SQL Server 2005为平台建立＂成绩管理数据库＂,包括表、视图的设计。并且利用数据挖掘技术中聚类分析模型研究各专业选修课之间是否存在关联关系。研究结果认为：不同专业学生选修课程有一定的关联。     

数据挖掘之聚类算法综述

近年来,数据挖掘技术的研究备受国内外关注,其主要原因是信息技术发展产生了大量分散的数据,迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识.此前的研究,主要集中于分类算法及应用方面的研究,但某些特殊领域,如生物信息学研究等,需要通过聚类方法解决一些实际问题.本文从横向深入分析了数据挖掘技术中聚类算法的发展,对层次法、划分法、模糊法,以及量子聚类、核聚类,基于密度和网格等10种聚类算法的原理、过程和特点等都进行了比较详细的分析论述.     

统计方法与数据挖掘技术在耕地非农化分析中的对比研究

分别采用统计学和数据挖掘两种方法对耕地非农化的问题进行分析,通过对比研究两种方法的优缺点,旨在为类似的相关问题进而为农业领域其他问题提供一种新的解决方法和思路。     

数据挖掘在数据分析中的应用

本文针对运用数据挖掘方法构建规则库的过程进行阐述,对选取的算法进行介绍及确定其中的可变量,并着重解决方法运用过程中面临的若干问题,其中包括审计数据的收集、格式转换、规则集合并、规则匹配等。通过对挖掘结果的分析可以看出,将数据挖掘技术应用到数据分析中,大大提高了入侵检测系统的可靠性和智能化程度。     

数据挖掘领域中的聚类分析及应用

聚类是统计学的一种方法，也作为数据挖掘的一个功能被广泛地应用。本文介绍了聚类的概念、应用，主要的聚类算法。最后，针对现实中的一个具体问题，设计了一个层次型的聚类算法，其结果对相关部门具有一定的指导作用。     

数据挖掘在商业智能中的应用

讨论了商业智能的基本概念和结构模型,阐述了数据挖掘在商业智能中的作用,并介绍了数据挖掘对象的分类方法和常用的数据挖掘技术。     

数据挖掘理论在入侵检测系统中的应用

利用数据挖掘中的分类、关联规则和聚类等技术,完成了对系统审计数据的分析、分类规则的学习及入侵模型的建立,实现了对入侵攻击及系统异常行为的检测。通过对测试结果的分析,验证了将数据挖掘理论融入安全审计分析是可行和有效的。     

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.     

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。     

数据挖掘在网络教学中的应用

网络教学的一个关键问题是如何实现教与学的有效结合,通过关联规则技术对收集到的学生网上学习历史数据进行分析,可以发现学习时间、学习次数、BBS讨论与测试成绩之间的关联,帮助教师调整教学计划;通过分类模型挖掘技术,实现对学生的网络分层教学,提升教学质量。     

数据挖掘中关联规则算法及其应用

介绍了关联规则经典算法,提出了对其进行改进的一些技术及其应用领域.