数据挖掘技术综述

数据挖掘是近年来数据库领域中出现的一个新兴研究热点,数据挖掘是对数据库数据的统计分析。本文基于数据挖掘产生的背景、概念、以及数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的常用模型和算法,介绍了数据挖掘在相关领域的应用,并且分析指出了数据挖掘领域的发展趋势。     

数据挖掘技术在会计信息系统中的应用研究

随着数据库和网络技术的迅速发展,目前的会计信息系统可以高效地实现财务数据的录入、修改、统计、查询以及简单的财务分析等功能,但是无法发现数据中存在的潜在关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。本文提出将数据挖掘技术应用于会计信息系统,增强会计信息系统的财务分析功能,将海量的数据转化为有用的知识,为决策者提供有效的信息。本文简单介绍了数据挖掘的主要功能和常用的挖掘方法,以及数据挖掘在会计信息系统中的主要应用,最后给出了一个数据挖掘在会计信息系统中的应用实例。     

浅析数据仓库及数据挖掘技术在ERP中的应用

数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程.现代企业的发展离不开信息技术的融合运用,本文主要论述数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用.     

数据挖掘在高校档案管理中的应用研究

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的高校应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据挖掘技术在高校档案管理中的现状、数据挖掘的方法以及它在高校中的应用:通过数据挖掘解决高校档案管理中所遇到的大数据问题。     

基于数据挖掘的分析型CRM应用研究

在对数据挖掘技术和应用模型进行分析的基础上,提出了将数据挖掘技术应用于分析型CRM系统,以及应该在CRM系统中如何进行数据挖掘工具的选择,在企业中构建分析型CRM系统应遵循的步骤,最后阐述在所收集的客户数据的基础上,如何进行客户的细分、如何获取客户、企业如何避免大客户的流失以及交叉营销等.     

谈教学管理系统在高职院教学管理中的应用

数据库技术中数据集中管理，任务分散处理的方法符合科学管理的理念。教务管理系统改造了传统的教学管理模式，逐渐推进了高职院教学管理的现代化；实践中发现，教学管理工作与系统的对接中存在的问题影响了预期的管理目标。因此，如何解决好这类问题是当前各类职业院校在管理信息化建设中要解决的重要课题。     

数据挖掘技术在决策中的应用

<正> 一、数据挖掘技术的兴起 由于数据库技术的广泛应用,在过去若干年的时间里,各个部门或企事业单位都积累了大量的、以不同形式存储的、并且可能是存储在不同介质上的数据。由于这些数据异常繁杂,要从中提取有用的信息,以达到为决策服务的目的,利用传统的数据库技术,已经不可能。正是在这样的背景下,数据挖掘技术应运而生。数据挖掘技术就是研究如何利用计算机自动或半自动(由人辅助计算机)地从数据库中提炼人们感兴趣的知识,这些知识是隐含在数据源中的,并且是事先未知的,因而用传统的数据库技术(如     

教务系统应用瓶颈及优化策略研究

随着教务管理信息化的深入应用和业务功能的扩展、在校生人数的持续增加、软硬件的升级更新,在教务系统应用中出现的资源利用不均,网络瓶颈、数据库瓶颈等现象也逐渐增多,对教务系统的日常运行和使用带来了诸多影响和局限。本文根据教务系统整体应用结构,逐一分析产生瓶颈的各个方面,结合新兴的云计算、虚拟化以及传统的分布式、负载均衡等优势技术,在各个环节逐一探讨瓶颈优化策略。     

教学管理中《教务信息管理系统》的开发与应用

教务信息管理系统是针对当前中职学校教务管理工作需求而开发的新型教育管理软件，涉及学校教务工作的每个环节。本文从教学信息管理的方法、手段和要求等方面，阐述了开发《教务信息管理系统》的思路，介绍了运用Microsoft Access 2000数据库与VBA编程语言进行开发的基本原理及主要程序，并分析了它的应用价值。     

基于数据挖掘技术的三峡库区信息查询系统

随着计算机技术、网络技术和Internet技术的发展,获得有关资料已经简单易行。但是对于数量大、涉及面宽的数据,依靠以往那种由简单汇总、按指定模式去分析的统计方法是无法完成的。因此,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就应运而生,这就是目前国际上统计最热门的"数据挖掘"(Data Mining)技术。本文就数据挖掘技术在三峡库区信息查询系统中的应用作了简单介绍。     

基于数据挖掘技术的三峡库区信息查询系统

随着计算机技术、网络技术和Internet技术的发展,获得有关资料已经简单易行.但是对于数量大、涉及面宽的数据,依靠以往那种由简单汇总、按指定模式去分析的统计方法是无法完成的.因此,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就应运而生,这就是目前国际上统计最热门的 "数据挖掘"(DataMining)技术.本文就数据挖掘技术在三峡库区信息查询系统中的应用作了简单介绍.     

计算机数据挖掘技术及应用

当前我国的计算机技术发展迅速,而计算机在人们日常生活中的使用也越来越广泛,特别是在“互联网+”时代,在使用计算机的时候会产生大量的数据信息,如文字、图片、音频、视频等。通过对数据挖掘技术的研究与运用,能够在大量数据信息之中提取到一些有价值、可预测的内容。数据挖掘技术的使用需要通过数据采集、数据加工清洗及数据建模3个阶段,才能获得数据挖掘的实际结果。计算机数据挖掘使用的方式主要是轴线型和环形数据挖掘法等。计算机数据挖掘技术已经在各行各业得到广泛应用。     

数据挖掘耦合与质量管理的研究

数据挖掘(Data Mining,DM)在应用于当前许多热门领域的同时,也面临着许多挑战,其中,数据挖掘集成与质量管理问题越来越引起人们的关注.数据挖掘集成与质量管理问题主要包括数据挖掘资源的利用率.即数据挖掘的资源配置,包括数据挖掘系统、数据仓库系统和Web数据库系统的数据挖掘集成(耦合问题);数据挖掘系统的质量管理与评价.数据挖掘与软件工程的相关理论、方法、工具等问题.本文阐述了数据挖掘系统的规范管理.说明了反规范方法在资源配置中的应用.以及合理应用数据挖掘资源耦合的重要意义.     

关联规则在教学计划制定中的应用

本文讨论数据挖掘技术中的关联规则在高校教学计划制定中的应用,介绍该技术的应用为教学制定带来的优势,提出了在数据挖掘思想指导下建立教务管理信息系统的思路,从而实现教学计划制定的合理性,向教务管理决策者提供准确、有效的信息支持。     

数据挖掘在中国的现状和发展研究

数据挖掘是人工智能和数据库研究的新兴领域,近年来,数据挖掘技术的理论与应用研究发展迅速,并引起了国内外研究人员的重视。本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关"数据挖掘"研究文章的统计数据为研究基础,对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。本文分析了数据挖掘在我国的发展,并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。     

大型数据库中数据挖掘算法SLIQ的研究及仿真

大型数据库中的数据挖掘是目前数据挖掘领域重要的前沿课题.SLIQ算法是处理大型数据库数据的有效算法之一.该算法分为三个阶段在预处理阶段,对数值属性进行预排序;在树的构建阶段采用了树的宽度优先增长策略,使得SLIQ能够处理海量的磁盘数据;在树的修剪阶段,采用了一种基于最小描述长度原理的修剪算法.实验结果表明,SLIQ能够较快且准确地处理海量的数据.     

数据挖掘技术在企业管理中的应用与实现

随着企业信息化管理改革的不断深化。面对企业的海量数据，企业管理面临着如何有效从大量复杂的数据中提取有用信息，以利于企业更好的经营管理的问题。于是，数据挖掘这种可以从大量的、模糊的数据中，提取隐含其中的有用信息和知识的技术不断被人们应用到企业管理中来。本文试分析了数据信息在企业管理的作用及现状。同时论述了数据挖掘的思想及主要技术，并对数据挖掘思想和技术在企业管理中的应用进行了阐述和展望。     

简析数据挖掘技术在水利工程管理中的实施要点

数据挖掘技术是一种能够在大量繁杂的数据中寻找潜在的、有利用价值信息的信息处理技术，在当前信息时代发挥着极其重要的作用。当前，在水利工程管理中，存在着大量的空间数据和非空间数据，要想对这些数据进行有效处理，就必须应用相应的数据处理技术。本文结合数据挖掘技术的相关概念，对其在水利工程管理中的实施要点进行了分析和探讨。     

基于web的教务管理系统构想

教学管理方式的改革是教学改革过程中的一个极其重要的环节，对教育教学的深入开展具有极其重要的作用。研究生教务管理工作目前仍处在单机管理和手工管理相结合的状态，为了适应学校大力发展本科教育的精神和教学评估需要，急需开发出一整套教务管理信息系统，实现WEB教务管理。笔者就基于web的系统教务管理，结合在实际工作中的工作需要，提出了一些构想和建议。     

数据挖掘在图书馆信息化建设中的应用

数据挖掘是在庞大信息数据中发现隐藏的线索，为相关部门的决策分析提供合理参考的信息技术，被广泛应用于金融、科研等多个领域。数据挖掘技术应用于图书馆信息化建设，能够增加对图书馆运作过程中读者信息的理解，推动图书馆的信息化建设。本文对数据挖掘作了简要概述，同时研究了数据挖掘在图书馆信息化建设中的具体应用，以供参考。