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。     

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     

数据挖掘技术在财务分析中的应用

数据挖掘技术是多学科交叉的新兴技术,它是随着数据的大量积累以及市场竞争对信息与知识的迫切需求而产生和发展起来的,并逐渐成为人们关注的热点。它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合,为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型提供了令人振奋的机会。将数据挖掘技术应用于财务分析,不仅拓宽了财务分析的范围,而且还可以发现那些隐藏在财务报表数据中的信息,对于帮助管理层做出及时、适当的决策是很有价值的。     

数据挖掘技术在财务分析巾的应用

数据挖掘技术是多学科交叉的新兴技术,它是随着数据的大量积累以及市场竞争对信息与知识的迫切需求而产生和发展起来的.并逐渐成为人们关注的热点.它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合,为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型提供了令人振奋的机会.将数据挖掘技术应用于财务分析,不仅拓宽了财务分析的范围,而且还可以发现那些隐藏在财务报表数据中的信息,对于帮助管理层做出及时、适当的决策是很有价值的.     

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。     

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。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究

因能从海量数据中发现潜在的、有价值的知识,数据挖掘成为人们非常感兴趣的热点技术。水利工程管理面临的是海量的非空间数据和空间数据,对这些数据的挖掘,能够提炼出有价值的知识,从而提高水利工程管理的科学化水平和决策水平。在水利工程管理中利用空间数据挖掘技术。需要解决数据仓库建设、数据挖掘与GIS集成和数据挖掘系统模型等3个方面的关键问题。数据仓库是建设水利工程数据挖掘系统的基础。数据挖掘与GIS集成的方式有嵌入式、松散耦合式、紧密耦合式3种。紧密耦合式是两者集成的最好方式。水利工程系统的数据挖掘适合采用基于OLAP和0LAM的探查性数据挖掘模型。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用

水利信息化过程中产生了大量科学数据。数据挖掘技术能够从这些数据中挖掘出有用知识,帮助决策者快速、准确做出决策,更好的发挥水利工程的防洪除涝、兴利除害作用。     

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。     

预测模型智能选择的探讨

一、预测模型智能选择研究思路的产生企业经营管理的关键是决策,决策的前提是预测。为了决策的科学化,提高决策的正确性,需要通过预测来提供决策对象未来状况的信息,分析和判断这些信息,做出最优决策。因此,人们孜孜不倦地探索预测的技术。预测是一门复杂的科学。从预测技术的观点讲,人们把预测分成定性预测分析和定量预测分析两大类。按照辩证唯物主义的观点,事物是从量变到质变的,因此定量预测分析是定性预测分析的基础。从具体的预测模型来说,据不完全统计,目前约有2000多种预测方法,可以按照上述的方法进行分类归纳,也可以做如下的概括:…     

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.     

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.     

突发公共事件应急信息系统框架与功能

突发公共事件信息具有海量、分散、多样和复杂等特性。现代化管理信息系统的信息采集、存储、分析和管理功能可以提高突发公共事件的处理效率和决策水平。本文探讨了国内外基于数据挖掘和智能知识的突发公共事件信息管理研究情况及如何建立一个系统的公共事件信息管理框架,为突发公共事件的变化趋势进行预测和事件信息收集、处理、知识获取、事件评估、决策和应急管理工作提供科学依据和支持。     

基于数据挖掘的电信行业分析型CRM系统研究

先进的CRM管理理念需要适当的信息技术作为支撑才能得以落实。本文旨在利用数据挖掘等技术构建面向电信企业的分析型CRM系统,并力求使分类与预测等功能准确、灵活、实用,从电信企业业务数据中挖掘有意义的决策支持信息,使企业获得更大的收益。     

数据挖掘技术在水利工程管理中的应用研究

数据挖掘技术是一种能够从大量的数据中找到一些潜在的、有利用价值的信息的一种信息处理技术。在水利工程管理中存在着大量的空间数据和非空间数据,只有对这些数据进行合理的挖掘,才能使水利工程管理工作更加科学化、合理化的进行。本文将简要介绍数据挖掘技术的概念及在水利工程管理中的应用。     

在数据库中挖掘定量关联规则的方法研究

数据挖掘技术是实现智能决策支持系统的一个重要手段 ,关联规则是数据挖掘的一个重要内容 .传统的 Apriori算法仅适用于挖掘数据间的定性关联关系 ,但数据间的定量关联关系对决策更有帮助 .属性值的离散映射是挖掘定量关联规则的一个重要环节 ,离散映射中属性值区间的划分粒度是影响数据挖掘质量的一个重要因素 .本文结合粗集理论提出了一个确定属性值划分粒度的方法 ,在此基础上设计出一个挖掘定量关联规则的算法 :Apriori 2 ,利用Apriori 2可以挖掘出大量对决策有帮助的定量关联规则     

数据挖掘技术在智慧矿区建设中的应用

华北油田自2011年启动智慧油田建设以来,作为智慧油田4大板块之一的“智慧矿区”也随之建设,通过整合矿区人力、物力等服务资源,充分利用油田信息化手段,通过电话、电视、互联网、智能移动终端等接入手段,打造全方位的智慧矿区,而大量的数据也由此产生.通过数据挖掘技术,管理者可以充分利用所采集到的信息,处理更大规模的数据,具有能够即时查询、准确提出预测等优点.数据挖掘的过程可分成3个大的步骤,即准备数据、挖掘数据、评估并解释结果.在完成数据挖掘过程之后,管理者使用数据挖掘技术发现这些知识,并适时调整矿区的各种资源,有效提升华北油田矿区的服务及社会幸福指数.