基于关联规则算法的电力企业财务信息异常数据智能挖掘方法

常规的电力企业财务信息异常数据挖掘方法以集群挖掘与分段挖掘为主,同一类别的异常数据挖掘效率较低,影响财务数据整合效果。因此,本文设计了基于关联规则算法的电力企业财务信息异常数据智能挖掘方法。此方法标注电力企业财务信息数据挖掘异常点,建立电力企业财务信息数据集,逐步探查数据集中的异常数据,并将异常数据汇总到一个数据单元中,形成财务信息数据异常点。本文基于关联规则算法挖掘电力财务异常频繁项集,在电力财务数据异常点中,挖掘出存在价值的信息,确保异常数据挖掘的准确性。采用对比实验,验证了该方法的数据挖掘准确性更高,能够应用于电力企业财务管理工作中。     

WEB的数据挖掘技术的研究与实现

数据挖掘是一个逐渐演变的过程.最近人们却逐渐开始使用数据挖掘中有许多工作可以由统计方法来完成,并认为最好的策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来.     

基于信息融合的数据挖掘方法在公司财务预警中的应用

目前越来越多的数据挖掘方法被用于风险预警中,决策树、支持向量机、神经网络、Logistic回归等方法在风险预警中都表现出了较好的特性和预警效果,但是不同数据挖掘分类方法得到的结果不同,往往导致预警结果的不一致,因此也会存在一定风险。本文引入信息融合技术对不同数据挖掘分类方法得到的结果进行融合处理得到最优的结果,解决了不同数据挖掘方法得到的结果不一致问题。文章在SVM和Logistic回归的数据挖掘模型基础上建立基于信息融合的公司财务预警模型,提高了财务预警准确率,并且保留了原数据挖掘方法在分类预测上的优势。在实证研究中,论文选取了中国制造业的上市公司作为研究对象,在SVM和Logistic回归两种数据挖掘模型的基础上利用信息融合方法建立了财务预警模型,实证结果表明,基于信息融合的数据挖掘方法的预测准确率要高于单独的SVM和Logistic回归两种方法。     

基于财务分析的数据挖掘技术

企业在信息化管理条件下,会产生各种信息,其中财务信息是反映企业经营状况的重要信息.对于海量财务信息,如何进行分析和决策是企业管理人员面临的主要问题.本文通过对数据挖掘技术的研究,阐述数据挖掘技术在财务分析中的应用,将对企业决策提供帮助.     

基于SQL Server2005的数据挖掘系统优势分析

本文介绍了数据挖掘软件及工具的发展历史,提出基于SQL Server2005的数据挖掘系统,阐述了SQL Server2005平台的功能优势。     

数据挖掘技术怎么用

随着互联网的快速发展,信息过量几乎成为人人面对的问题.如何才能不被信息的汪洋淹没,从中及时发现有用的知识?提高信息利用率的数据挖掘技术应运而生. 数据挖掘,就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程.     

数据挖掘技术在税收征管信息化中的应用

数据挖掘技术作为一种有效的方法,可以对税务部门在各个业务处理环节中积累下来的历史数据进行深度挖掘,为税收的管理者和决策者提供更为专业和有效的参考数据。本文归纳了数据挖掘技术在税收工作中的4种普遍应用方法,并试图建立以数据挖掘技术为基础的税收决策支持系统,以期能够提高税收信息化工作的效率。     

一种新型数据挖掘方法的探索

本文的重点在于探索一种进行数据挖掘的方法,从而让数据挖掘更加高效而精准.本文设想,如果将网络上的各种信息按照某种编码的方法进行排序,那么这些信息就可以利用二分查找法来进行数据挖掘,以提高数据搜索速度.具体的实现方法有待进一步的研究与探索.     

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。     

数据挖掘技术在管理会计中的应用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在管理会计领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析,产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用。     

邮件营销个性化推荐方法

在电子商务中,邮件营销成为企业竞争的另一种形式。但是因缺乏明确的发送目标,许多带有营销目的的电子邮件被视同为垃圾邮件,起不到营销效果。笔者在分析当前推荐技术中各种算法的优缺点的基础上,提出了一种基于用户行为偏好的动态序列挖掘方法。这种算法根据用户购买信息,运用数据挖掘技术,将隐含其中的用户特征、偏好等重要信息挖掘出来,从而预测用户最感兴趣的产品,有针对性地为用户推荐个性化的信息。实验证明,这种方法有效。     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

由于现在各行业业务操作流程的自动化,企业内产生了大量的业务数据,这些数据不是为了分析的目的而收集的,而是由于商业运作而产生的。分析这些数据也不是为了研究的需要,而是为商业决策提供真正有价值的信息,进而获得利润。但所有企业面临的一个共同问题是:信息数据量非常大,而其中真正有价值的信息是哪些,这些信息之间有哪些关联。因此需要从大量的数据中经过深层分析,从而获得有利于商业运作、提高竞争力的信息,而数据挖掘就是从海量数据中挖掘出更有价值的信息。本文从整个客户生命周期的角度分析了数据挖掘在CRM中的应用。     

数据挖掘在银行业的应用研究

随着计算机和信息技术的发展,人们进入了"信息爆炸"时代.如何有效地利用些信息成为亟待解决的问题.数据挖掘就是为了解决信息利用问题,对大量数据进行选择,探索和建模,发现事先未知的规则和联系的过程.该文介绍了数据挖掘的基本概念,并从数据挖掘的主要功能出发,重点探讨了数据挖掘在银行业的应用.     

一种新型数据挖掘方法的探索

本文的重点在于探索一种进行数据挖掘的方法，从而让数据挖掘更加高效而精准。本文设想，如果将网络上的各种信息按照某种编码的方法进行排序，那么这些信息就可以利用二分查找法来进行数据挖掘，以提高数据搜索速度。具体的实现方法有待进一步的研究与探索。     

基于文本挖掘的检察起诉决策支持与案卷分类管理系统北大核心CSSCI

“智慧检务”建设近些年取得了巨大的进展,但是大部分集中于检察信息化和数据基础设施领域,对检务工作决策支持的关注程度和相关研究成果都很有限。针对这一弱项,围绕检察工作中“对刑事犯罪提起公诉”的核心任务,结合检察官“根据案情基本信息决定以何种罪名起诉”的决策过程,本文运用文本挖掘技术建立起一套检察起诉决策支持系统。该系统主要由文本预处理、特征提取、分类等流程组成,输入是案情描述的文本,输出是对应的起诉罪名。实验结果显示,该系统在多种分类模型下、不同的特征数量下、不同的文本向量表示方法下均能取得较高的准确率,不仅实现了有效的、高精度的起诉决策支持,也提升了案卷分类管理的效率。本文成果是大数据挖掘辅助检务决策领域的率先尝试,是提高检务工作智能化水平的具体实践,丰富了领域研究的同时,相关数据和结论亦可作为该领域应用和实践的基线,供未来参考和借鉴。     

数据挖掘技术在校园卡信息管理系统中的应用研究

随着科学技术的不断进步以及信息化时代的到来,信息化建设已经逐渐渗透到校园网络信息化平台的建设过程中,高校数据库共享信息资源平台的建设为各种高校的数据挖掘提供了坚实的技术基础。本课题以校园卡信息资源的数据挖掘为研究目标,通过目前比较先进的数据仓库技术、OLAP技术以及数据挖掘技术搭建了校园卡信息管理系统数据挖掘模型。     

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。     

面向电子商务的数据挖掘系统设计

本文分析了面向电子商务的数据挖掘的优势,论述了数据挖掘的步骤,设计了数据挖掘系统的三层结构,指出面向电子商务的数据挖掘系统能够从大量繁杂的数据中找出真正有价值的信息和知识,更符合现代社会的竞争趋势要求.     

数据挖掘为图书管理提供决策支持

当今的高校图书馆每天都要产生大量的统计数据,而如何从这些数据中挖掘出有利于图书管理的信息就显得尤为重要.本文在介绍数据挖掘相关概念的基础上,重点分析了数据挖掘中的决策树和关联规则方法在图书流通和图书采编中具体应用,以期为图书的有效管理提供决策支持.     

基于数据挖掘的工程咨询档案管理探讨

工程咨询信息档案是企业在发展中所积累的蕴含着历史和现实价值的原生信息资源,是工程咨询企业信息资源的重要构成。大数据时代,数据处理方式尤为重要,数据挖掘可以帮助企业在档案管理中更好地解读数据,并找出具有价值的信息。本文结合数据挖掘技术的内涵与特点,论述了数据挖掘技术在工程咨询档案管理中的应用,有助于工程咨询档案管理的高效与便捷,构建现代化的工程咨询档案管理体系。