趋势分析中的一种增量数据挖掘方法研究

研究了一种新的增量数据挖掘方法,通过对交易数据项集进行编码后,把原始数据转换成整数值随机变量序列,得到该序列为马尔可夫链,利用频率代替转移概率,建立了一个趋势分析的模型。通过对超市销售数据的分析表明,该方法具有简单、实用的特点,得到了顾客对同一产品的不同品牌的选择是没有差别的。     

基于分形理论的时尚商品价格预测问题研究

在研究时尚商品价格规律及影响因素的复杂性、不确定性的基础之上，提出了基于分形理论的时尚商品价格预测新方法。该方法首先运用重标极差法分析了时尚商品价格时间序列预测的可行性，然后根据分形统计模型，得到时尚商品历史价格时间序列的分形维数，通过不断增加新销售或预测得到新的记录方法，求得增加新记录后的新分形维数，由此可以预测出下一时间单位的商品销售价格。通过实例进行了方法检验和结果比较，取得了较为理想的预测结果，证明了该方法的可行性和有效性。     

基于改进的聚类和关联规则挖掘的学生成绩分析

针对北京邮电大学通信工程专业学生的学习状况分析和培养方案的改进需求,提出一种基于改进的聚类和关联规则挖掘的成绩分析方法,借助数据挖掘手段对学生在校期间的各课程成绩进行相关性分析.以2009-2011级通信工程专业本科生的课程成绩作为样本数据,应用该挖掘方法得到课程之间的关联规则网络,从而分析课程间的衔接关系、判断课程的重要程度以及评价各课程的教学效果.另外,以2011级学生的高考成绩数据作为样本,挖掘高考成绩与大学成绩间的关联规则,分析学生入学前成绩对入学后表现的影响.应用本文所述方法得到的挖掘结果能够为教学方案的设计和改进提供一定参考信息,对提高学生学习质量具有良好作用.     

小波变换的离群时序数据挖掘分析

针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究。通过对时序数据进行离散小波变换,将其从时域空间变换到频域空间,使时序数据映射为多维空间的点。该方法具有多尺度、时移不变性等特点,经离群时间序列进行离散小波变换后,不仅具有良好的保距性又达到降低维数目的。然后提出一种基于距离的离群时序数据挖掘算法。仿真试验表明了该方法的有效性。     

基于组合预测模型的滚装码头吞吐量预测

根据上海港滚装码头2006—2011年的吞吐量数据,采用时间序列法、灰色预测法以及相关性分析法等单项预测方法建立预测模型,计算发现相关性分析法预测的结果优于时间序列和灰色预测。建立最优线性组合预测模型并测算,证明该模型对于影响因素复杂且历史数据较少的滚装码头吞吐量预测具有较高的精度。     

数据挖掘技术在研究生教育管理工作中的应用

针对研究生教育多年来积累的大量数据信息,引入数据挖掘技术中关联规则挖掘算法对研究生课程、学生计划、课程成绩等数据间的相关性和依存性进行挖掘,挖掘出的结果将为研究生课程体系设置提供有效的决策支持。数据挖掘技术的引入为研究生教育管理人员发现隐含在数据之间有价值的信息并将其应用于研究生教育管理工作之中提供一种科学高效的分析方法。     

风险价值法在期货市场风险评估中的应用

期货市场是高风险市场 ,为有效控制和监管其风险 ,推介了一种修正的VaR计算方法 ,并应用上海期交所的实际数据 ,具体计算出VaR的时间序列 ,并论证了如何应用该时间序列来评估风险的大小。     

VLSI测试中移相伪随机序列的设计

为了用较少的硬件和测试时间开销获得对被测电路较高的故障覆盖,提出了一种数字集成电路测试中多扫描链的配置方法。该方法基于最大周期的线性反馈移位寄存器LFSR生成的m序列的移位可加性,可使较短长度的LFSR驱动多个扫描链;为了减小LFSR生成序列的互相关性,利用LFSR与其对偶LFSR间的关系,提出了基于逻辑仿真的移相器的快速设计方法,实验结果验证了该方法的有效性,对VLSI的内测试和外测试皆适用。     

风险价值法在期货市场风险评估中的应用

期货市场是高风险市场,为有效控制和监管其风险,推介了一种修正的VaR计算方法,并应用上海期交所的实际数据,具体计算出VaR的时间序列,并论证了如何应用该时间序列来评估风险的大小.     

基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

关于加强网络财务安全运作的探讨

随着电子商务时代的到来,网上交易与结算的便捷性、迅速性引起了企业管理的革命性变化.在当今开放的市场经济环境下,企业之间的竞争尤为激烈,任何一个企业只有迅速地获取更多有价值的信息并作出及时正确的反应,才能在市场竞争中抢得主动权.从现代财务管理角度出发,企业如何及时、迅速地获得财务信息,并进行适时加工,最终如何快速提供对决策有用的财务信息便成为其研究的首要问题,在这种要求下,"网络财务"就应运而生."网络财务"在给企业财务管理带来多种便利的同时,各种安全问题也随之而来,企业如果不能采取有效手段解决这些安全问题,"网络财务"的作用将适得其反.     

晚明澳门与日本贸易中的中国丝织品

大量史料证明,在晚明近百年间,经澳门葡萄牙商人之手输往日本即所谓澳（门）日（本）贸易中的中国丝织品,数量庞大,品种丰富,贸易价值亦相当可观。由于丝织品本身的特性,它不像生丝那样使用总括议价的一次性批发方式进行销售,而是采取更为市场化的方式逐一售买。作为晚明海上丝路文明的重要一环,相关细节的考证可为大航海时代的整体研究提供借鉴与帮助。     

基于 EM聚类和用户评分的产品营销与推荐策略研究

网络技术的发展,特别是最近几年来“互联网＋”和大数据的发展,给企业产品营销带来了极大的机遇和挑战。相较于传统的通过简单粗暴的价格战来达到营销目的,一些企业通过对数据的充分利用和挖掘而在商战中获胜。利用数据融合技术从互联网大数据中挖掘用户的行为信息,通过分析消费者的个性化需求,利用 EM聚类算法构建基于模型的协同过滤推荐算法,给消费者推荐可能喜欢的产品,开展个性化主动营销服务;制定相应的个性化产品营销策略,从而提高产品销售的数量及产品推荐的成功率。利用从亚马逊网上书城获取的数据进行实验,验证了综合 EM聚类和用户评分方法具有较好的推荐效果。     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.     

商品打折的"同赢"分析

商品打折是一种简易、灵活、速效的短期、特种营销工具,受制于启动条件和经济规律。把握打折对象、频率、幅度、时机、属性,精心策划,合理驾驭,可以规避不规范打折带来的负面影响,营造出微观上厂商、零售商、消费者共同受益,宏观上供给、需求、福利一并向好的“同赢”局面。     

论加强社会商德建设之必要性及措施

在商品经济社会中,每一个人都必然是商品消费者,都会受到社会商德状况的影响。近些年来,我国社会商德状况不佳,各地市场上频频发生食品安全恶性事件、虚假宣传欺骗消费者事件、粗制滥造劣质商品事件,侵害了广大消费者的利益,引起了人们普遍的忧虑和愤慨。全社会尤其是各级管理者,必须充分估计社会商德恶化的严重程度,高度重视社会商德不佳的恶劣影响,深刻认识加强社会商德建设的必要性。国家要进一步重视使用法律手段,各级政府要进一步重视使用行政手段,党和政府要更加重视社会商德宣传教育,多管齐下阻遏商德堕落,改善商德状况。     

论云南民族商品的绿色营销

随着人类社会对自身生存环境的日益重视和企业对自身经营环境的日益关注 ,绿色营销近年来成为市场营销的热门话题。云南民族商品的绿色营销有其优势条件。要实现民族商品的永续产出 ,必须保护生态平衡 ,合理使用资源 ,防治环境污染 ,以达到各类资源的良性循环发展。