数据挖掘的应用现状

本文介绍数据仓库和数据挖掘的相关基本知识并探讨了数据挖掘在现实中的应用，包括在超级市场，图书馆管理，保险金融业，以及产品制造业的应用.     

数据挖掘技术及其应用

数据库一数据仓库技术和网络技术的迅猛发展,使我们积累了越来越多的数据,如何对这种海量数据进行深入分析和利用,并从中发现有用的知识,已成为信息化社会所面临的重要问题.文章首先简要介绍了数据挖掘技术,并对数据挖掘的应用做一些阐述.     

数据挖掘及其应用

对海量数据进行深入分析和利用,并从中发现有用的知识,已成为信息化社会所面临的重要问题.本文探讨近年发展起来的海量数据处理技术--数据挖掘的概念、任务、方法以及其在商业领域中的应用.     

数据挖掘及其应用

数据库—数据仓库技术和网络技术的迅猛发展,使我们积累了越来越多的数据,如何对这种海量数据进行深入分析和利用,并从中发现有用的知识,已成为信息化社会所面临的重要问题。本文探讨近年发展起来的海量数据处理技术——数据挖掘的概念、任务、方法以及其在商业领域中的应用。     

数据挖掘及其应用

对海量数据进行深入分析和利用,并从中发现有用的知识,已成为信息化社会所面临的重要问题。本文探讨近年发展起来的海量数据处理技术——数据挖掘的概念、任务、方法以及其在商业领域中的应用。     

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘是一个年轻而充满生机的领域,面对海量的数据,它可以对这些数据进行统计、分析、综合和推理,找出我们感兴趣的有价值的信息,以指导实际问题的求解,发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术已经涉及市场分析、欺诈检测、科学研究、顾客保有等多个方面,正在蓬勃发展。本文主要讨论数据挖掘技术的一些基本概念及其应用情况。     

数据挖掘技术及其应用

近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,数据库系统在商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等诸多领域得到广泛应用,这一势头仍将持续并发展下去。于是,面对信息产业的发展提出一个新的挑战:在这被称之为信息爆炸的时代,信息过量几乎成为人人需要面对的问题。如何才能不被数据的汪洋大海所淹没,并从中及时发现有用知识,提高信息利用率,成为一个企业的资源,为企业的业务决策和战略发展服务,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。因此,面对"人们被数据淹没,人们却饥饿于知识"的挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,文章主要对目前常用的数据挖掘技术以及其在各行业应用情况进行了概述。     

浅谈数据挖掘技术及其应用

随着计算机及网络技术的发展, 使我们积累了越来越多的数据.仅仅通过传统方法难以完成对海量数据进行深入分析和利用.数据挖掘是一种智能化的、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技术,在数据的利用和提取方面发挥着日益重要的作用.     

数据挖掘技术在金融领域的应用

数据挖掘技术是近几年发展起来的一种信息处理技术,能够对海量的数据进行采集、分析、转换及统计。金融企业通过利用数据挖掘技术,发掘信息背后的深层含义,给企业以决策支持,帮助企业在信息时代激烈的市场竞争中占据主动。数据挖掘技术与金融领域广泛深入的融合不断改变着金融企业的行为方式,为金融业带来了更广阔的发展空间。     

属性约简在数据挖掘中的应用

讨论了属性约简在数据挖掘中的应用，并通过应用实例证实了其有效性。     

数据挖掘在网络异常检测中的应用

简要介绍了入侵检测技术,研究将数据挖掘技术应用于网络异常检测,应用数据挖掘中的关联分析方法和序列模式分析的方法提取网络审计数据中的正常或异常的行为模式,这种模式用频繁情节规则表示.     

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用探索

通过数据挖掘技术的应用,对图书馆产生的检索数据、流通数据等进行分析,得出各类文献的查询率、利用率、缺失率、复本量,及时进行调整,优化馆藏资源结构.通过对各类读者的关联数据分析,根据读者需求,提供个性化的服务.     

数据挖掘在CRM中的应用研究

数据挖掘在客户关系管理(CRM)中的应用是近年的热点话题。在海量的信息中挖掘具有潜在价值的信息,以辅助管理层的决策,是企业重点关注的问题。从数据挖掘的基本原理入手,通过分析客户关系管理中存在的问题,探讨了数据挖掘在客户关系管理中的具体应用。     

数据挖掘及在电子商务中的应用研究

企业的竞争优势并不取决于信息的拥有量,而是取决于信息的处理利用能力.如何化信息优势为竞争优势,是企业制胜于市场的一个法宝.本文论述了一种信息处理利用的有效工具--数据挖掘的有关问题及其在电子商务中的应用.     

数据挖掘在科技评估工作中的应用研究

介绍了科技评估工作的内容与范围,提出了数据挖掘在科技评估工作中应注意的问题,研究了数据挖掘在科技评估工作中的应用。     

数据挖掘技术及其在情报研究中的应用

在当前的数字时代,海量的信息数据已经远远超出情报研究人员的分析和处理能力,而传统情报研究的技术和工具已无法满足情报研究人员的需求.由于数据挖掘技术在处理海量数据时显示了其独特的优点,可与现代情报研究有机结合.本文首先介绍了数据挖掘技术的基本概念和常用方法,并对其在情报研究中的应用进行初步探讨.     

数据挖掘在图书馆应用研究综述

利用数据挖掘技术对信息进行深层次开发,找到图书馆馆藏与读者之间的内在联系,优化馆藏结构,提供个性化、主动式信息服务已成为图书馆发展的必然要求。介绍了数据挖掘方法,探讨了数据挖掘在图书馆的应用,分析了数据挖掘的研究热点和发展趋势。     

数据挖掘在高校图书馆的应用

介绍了数据挖掘技术的基本含义和任务,分析了其在高校图书馆工作中的应用,阐述了数据挖掘对高校图书馆的发展和数字化进程的重要性。     

海量数据处理过程中数据挖掘算法的应用

信息时代的快速发展带来的是信息总量呈现几何级数的增加,而海量数据的存储和分析处理对计算机硬件能力和数据分析能力都是一个极大的挑战．数据挖掘算法是针对于大批量数据处理而提出并逐步发展起来的,基于完备的数据库技术,可以在云计算算法、矩阵压缩算法和并行关联算法的基础上,进行算法集成,能进一步提高数据挖掘的速度、精度和时效性,在实际海量数据的处理过程中有较好的适应性,为海量数据处理提供了新的技术分析方法．     

分类数据挖掘综述及应用

分类是把数据项映射到其中一个事先定义的类中的这样一个学习函数的过程．文章介绍分类数据挖掘的定义、分类的过程以及算法的分类，论述数据分类的常用技术，对分类的应用和分类算法的发展方向进行了展望．