数据挖掘技术在成绩分析中的应用

成绩管理是学校教学管理的重要组成部分,数据挖掘在成绩分析中已有很多应用。简要概述了数据挖掘的基本概念和方法,给出了成绩分析中的关联规则、分类方法、聚类分析等多种数据挖掘应用方法,并总结了数据挖掘在成绩分析中对教学管理的作用。     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

数据挖掘技术在试卷分析中的应用

本文讨论了数据挖掘技术在试卷分析中的应用，针对传统试卷评价方法中仅仅是对试卷进行宏观整体的分析与评价，缺乏对特定试题评价的局限性，本文利用了层次聚类技术和关联规则技术对学生试卷进行分析，得到了具有不同成绩特征的学生群体，析出试卷上特定题目知识点间的相关性，得到的结论对高校教学有一定的指导作用．     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究

从市场竞争的现状出发，阐述了数据挖掘技术原理，重点探讨了FCM聚类算法和关联规则，并将其运用到电信客户关系挖掘中，对具体公司移动客户消费数据进行了详细分析。     

数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

本文针对传统决策支持系统的局限性,介绍了基于数据仓库的决策支持系统,并分析了数据挖掘技术在决策支持系统中的地位与作用。     

数据挖掘技术在智能决策支持系统中的应用

随着信息科技的不断完善和发展,企业对于信息产品的应用和依赖性也逐步提升。随着信息产品在各企业的各生产部门和服务部门的普及,相关数据逐步积累成海量的数据库。如何将这些数据作为企业决策的依据和指导,在当前应用领域是一个热门话题。而数据挖掘理论为这一问题的结局提供了必要的手段和工具。决策支持系(Decision SupportSystem,简称DSS)也由于同样的原因演化出更加依赖信息工具的智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System,IDSS)以及I3DSS(Intelligent,interactive&integrated DSS)体系框架。在这些框架中,数据挖掘的相关理论成为各功能点实现的核心手段。     

数据挖掘技术在民办高校管理中的应用

分析了数据挖掘技术在民办高校中的应用现状及前景,以期实现提升民办高校管理水平的目的。     

数据挖掘技术在保险购买行为分析中的应用

我国寿险行业的发展已有二十余年,各人寿保险公司都已积累了大量客户数据。本文通过对河南安阳某公司保险客户的购买记录进行数据抽取、清洗和转换等预处理,利用数据挖掘中决策树分类预测模型,探寻客户对寿险产品选择的一般模式。     

数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用

作为一种数据分析方法和技术,发现潜在的信息,大量的信息,数据挖掘已成为社会关注的焦点.在电力行业的信息化建设进程中,有大量历史数据,采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓,分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业.本文提出了详细的数据挖掘算法分析.基于电力管理分析的特点,重点讨论了聚类分析算法.基于电力数据管理分析系统,数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果.聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类,有助于预测顾客的购买行为.     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

阐述了入侵检测和数据挖掘技术,并介绍了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。     

数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务过程中产生了大量的数据,数据挖掘是对这些数据进行分析的有效方法。介绍了数据挖掘在电子商务中的应用,探讨了电子商务中数据挖掘的步骤和数据挖掘的体系结构。     

数据挖掘技术在小型高校图书馆中的应用

介绍了高校图书馆数据挖掘技术的内涵,阐述了高校图书馆图书管理系统数据挖掘,探讨分析了数据挖掘技术在高校图书馆的应用。     

数据挖掘技术在银行业的应用

随着技术的进步、市场规模的扩大以及分工交易方式的发展,银行业的经营环境也因信息技术发展的影响而不断改变,银行业面临着愈加激烈的竞争。通过建立数据仓库,使用数据挖掘技术,挖掘出为银行创造利润的客户,从复杂的客户信息中建立模型,能够降低成本与风险,提高效益。     

数据挖掘技术在银行业的应用

随着技术的进步、市场规模的扩大以及分工交易方式的发展,银行业的经营环境也因信息技术发展的影响而不断改变,银行业面临着愈加激烈的竞争.通过建立数据仓库,使用数据挖掘技术,挖掘出为银行创造利润的客户,从复杂的客户信息中建立模型,能够降低成本与风险,提高效益.     

数据仓库和数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据仓库与数据挖掘的概念,具体对数据仓库与数据挖掘在客户生命周期中发现新客户、挖掘现有客户价值以及保持老客户3个不同阶段的应用进行了分析.     

数据挖掘在税收分析中的应用

税收分析是税收管理的眼睛，对及时准确地发现问题、解决问题，加强税源管理和征收管理起着重要的导向作用。本文提出将数据挖掘技术应用于税收分析，将数据仓库中大量的业务数据转化为有用的知识，为决策者提供有效的信息。本文介绍了数据挖掘的主要功能，分析了税收数据挖掘过程，并简要介绍数据挖掘在税收分析中的应用。     

数据挖掘在税收分析中的应用

税收分析是税收管理的眼睛,对及时准确地发现问题、解决问题,加强税源管理和征收管理起着重要的导向作用。本文提出将数据挖掘技术应用于税收分析,将数据仓库中大量的业务数据转化为有用的知识,为决策者提供有效的信息。本文介绍了数据挖掘的主要功能,分析了税收数据挖掘过程,并简要介绍数据挖掘在税收分析中的应用。     

空间数据挖掘技术

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。阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考。     

Web挖掘技术在电子商务中的应用

介绍了Web挖掘的概念及其分类,探讨了电子商务中Web挖掘的过程和方法,并进一步阐述了Web挖掘在电子商务中的具体应用。