数据挖掘在物流业的应用综述

数据挖掘作为快速有效地从海量数据中提取有效信息的工具,在现代物流业得到了广泛的应用.文章从数据挖掘的基本技术、数据挖掘在物流需求预测、物流决策以及客户关系管理等方面的应用现状及存在的问题出发,对目前这一领域内的研究进行了回顾和评论,并对数据挖掘在物流的发展前景进行了展望.     

数据挖掘与现代信息统计

随着计算机及数据库技术的不断发展．数据库管理系统的广泛应用．数据库中存储的数据数量也急剧增大．在大量的数据里面隐藏着许多用于实践的信息，如果能把这些信息从数据库中提炼出来，将为我们工作创造很多潜在的利润．而这种从海量数据库中挖掘信息的技术．就称之为数据挖掘。数据挖掘是应用了统计学的知识以及计算机领域的思想、工具和方法．尤其是计算机学科的知识。     

马克威分析系统介绍(四)——数据挖掘

数据挖掘简介1.数据挖掘的由来在信息化飞速发展的今天,海量的数据充斥着我们的电脑、网络和生活。政府部门、科研部门和企业都投入大量资源去搜集信息和存储数据,然而其中只有一小部分被利用到,因为在多数情况下,我们获得的数据要么过于庞大,难以管理;要么结构过于复杂,难以有效分析。我们已经陷入了“数据丰富,信息贫乏”的尴尬境地。对大型的、复杂的、信息丰富的数据集的理解,是所有的商业、科学、工程领域的共同需要。想要从巨大的数据原料中开采出宝贵的知识矿藏,就要使用数据挖掘(DataMining)这一能工利器。系统的数据挖掘工具因此…     

粗糙集理论与决策树相结合的规则提取方法

一、问题的提出关联规则挖掘是通过对已知数据的学习找出其中存在有意义依赖关系,它可以用来进行预测决策和分类,因此是机器学习领域集中解决的问题。数据挖掘中的问题与机器学习主要区别在于:数据挖掘中要处理大量的数据,因此要求学习的效率很高;另外数据挖掘获得的规则或模式     

基于粗糙集理论的投资行业的CRM模型研究

本文运用粗糙集理论研究了投资行业的客户关系管理决策模型,并结合风险较高、竞争较为激烈的保险投资业建立了实例分析。在模型中用粗集理论实现数据的分类、简化、规则提取,通过CRM的数据挖掘,不仅为投资行业提供客户的管理决策,同时也为投资者提供投资决策。投资者可以从数据的挖掘结果归类自己的所属群体,从而进行决策。     

统计数据挖掘与OLAP技术应用

统计数据挖掘是数据挖掘在统计领域的应用,由于统计领域就是充满各种数据信息的世界,既有历史积累下来的时间序列数据,也有各省市政府、事业单位、企业形成的截面数据,还有二者合一的面板数据(又称Pool数据),信息资源十分丰富,因此对统计数据挖掘具有十分重要的现实意义。     

基于函数型数据分析的数据挖掘功能研究

数据挖掘功能是数据挖掘研究与应用的一个重要方面。数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。当前,数据挖掘的功能所处理的主要是传统的数据,对于函数型数据的研究还不是很多。文章探讨了数据挖掘中可以挖掘的几种函数型数据模式,包括数据描述、分类、聚类和回归。     

数据挖掘运用的理论与技术

一、引言数据挖掘是指一个完整的过程 ,该过程从大型数据库中挖掘先前未知的 ,有效的 ,可实用的信息 ,并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘环境可示意如下图 1。数据挖掘与传统的数据分析 (如查询、报表、联机应用分析 )的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先未知 ,有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的 ,既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识 ,甚至是违背直觉的信息或知识 ,挖掘出的信息越是出乎意料 ,就可能越有价值。在商…     

图像数据挖掘相关研究综述—概念和应用

图像挖掘是数据挖掘领域中新兴的领域。随着数字照相技术的发展和在多学科中的广泛应用,对大量图像数据的分析和研究越来越重要。由于图像挖掘的对象、内容不同于传统数据,方法上也不同于传统技术。本文旨在介绍图像挖掘的基本概念和体系以及国际上最新的研究成果。本文回顾了图像挖掘的相关问题及建模框架,并与模式识别、图像处理等相关领域进行了比较,在此基础上,还介绍了近年来图像挖掘领域在卫星遥感、医学影像和生物显微照片研究的相关应用。     

基于统计数据的OLAP数据挖掘技术

一、概述数据挖掘是 90年代中后期兴起的一门跨学科的综合研究领域 ,它集计算机机器学习、统计学、数据库管理、数据仓库、可视化、并行计算、决策支持为一体 ,利用数据库、数据仓库技术存储和管理数据 ,利用机器学习和统计学方法分析数据 ,旨在发现大量复杂数据中蕴含的有价值的知识和信息。目前 ,随着数据挖掘应用的不断开展以及客观现实对数据分析需求的不断增长 ,人们越来越认识到数据挖掘的重要性和必要性。数据挖掘通过对数据的总结、分类、聚类、关联等分析 ,实现对数据内在结构特征的理解和对未知数据的预测。其中 ,数据总结是在数…     

图像数据挖掘相关研究综述一概念和应用

图像挖掘是数据挖掘领域中新兴的领域。随着数字照相技术的发展和在多学科中的广泛应用，对大量图像数据的分析和研究越来越重要。由于图像挖掘的对象、内容不同于传统数据，方法上也不同于传统技术。本文旨在介绍图像挖掘的基本概念和体系以及国际上最新的研究成果。本文回顾了图像挖掘的相关问题及建模框架，并与模式识别、图像处理等相关领域进行了比较，在此基础上，还介绍了近年来图像挖掘领域在卫星遥感、医学影像和生物显微照片研究的相关应用。     

统计行业数据分析与数据挖掘应用———工具篇简

本文以大数据时代统计行业数据分析和数据挖掘应用为背景,论述了分析和挖掘软件的分类,以及几种主要工具的功能和演变,讲述了各种工具的优点和适用性,提出了一些我们运用工具到统计行业数据处理的建议,分析了开创新统计思维的重要性,倡导搭建适合中国国情的开源的统计行业数据分析和数据挖掘平台。     

数据挖掘的方法、流程及应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,其主要特点是对数据仓库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模工作以获取辅助决策的关键信息。目前数据挖掘在众多领域都得到应用,给各行业带来了实际收益。比如在保险业,通过数据挖掘可以建诈欺诈侦测模型,降低企业成本,在金融业可以协助企业建立交易规则,增加企业把握市场的能力等。为满足读者要求,使实务工作者掌握这一新兴数据分析技术,本刊将与中国人民大学数据挖掘中心合作,连续刊登相关文章对数据挖掘进行介绍,欢迎有共同志向的读者投稿。     

基于本体的数据挖掘在CRM决策分析中的应用

文章融合了本体和数据挖掘技术,提出了基于本体的数据挖掘决策分析模型,利用基于本体的数据挖掘方法从语义层面上实现了对用户数据的挖掘,实现了用户数据的高效率和高精度挖掘,并根据挖掘结果进行决策分析,根据分析结果为用户提供基于RSS聚合的个性化服务.     

基于高效离群数据分析方法的客户信息及特征属性挖掘

文章以提高客户信息管理过程中离群信息挖掘的效率为目标,在传统的基于距离的离群数据挖掘方法的基础上,探索出了一种新的高效分析方法,该方法的时间复杂度降为O(d n log2n),能够一次性完成离群数据及其特征属性(OFA)的挖掘过程,且能够给出相应的离群因子(OF)来描述离群数据的离群程度及其为什么离群等离群信息。同时,用户操作简便,结果显示易于理解。该方法可以应用于对数据量大、维数高的Web客户信息的离群数据分析和特征属性挖掘工作。     

数据挖掘:挑战与机遇同在

20世纪90年代，美国的一些应用者和学者把在数据海洋中寻找知识的过程叫做“数据挖掘”。这是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、OLAP（联机应用分析）、统计分析等数据分析技术的本质区别是数据挖掘是在明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。     

统计数据在地理信息系统上的应用——地理信息系统在统计领域的应用(三)

统计与地理信息的结合将统计信息直观的表现在地理信息系统之上,并根据空间位置及相关统计信息进行一定的经济、人口、社会等方面的经济决策分析和数据挖掘、宏观预测,以推动统计工作的发展,使统计数据更好的为政府决策、社会公众需求服务。从人口和经济数据在地理信息系统上的表现,就可以说明统计数据和空间数据的一些实际应用价值。1、人口状况的查询与统计、分析(1)查询、统计本年度全市某行政区域人口数据、人口指标数据、行政区划数据、街道办事处数据,并根据结果建立预测模型,对未知区域进行相关数据预测;(2)地图显示按人口密度的色差…     

两种时间序列孤立点挖掘方法的比较

一、引言在传统的观念中 ,孤立点常常被认为是噪声数据或无用数据 ,常用的方法是排除这些干扰数据。然而 ,一个对象的噪声可能是另一个对象的信号 ,这可能导致重要的隐藏信息丢失。因此 ,识别这些孤立点 ,挖掘隐藏信息也是我们的一个重要的任务。从实际来看 ,它能用于欺诈监测 ,例如探测不寻常的信用卡使用或电信服务。此外 ,在市场分析中用于确定极低或极高收入的客户消费行为 ,或在医疗分析中用于发现多种治疗方式的不寻常的反应。这样 ,孤立点地探测和分析是一个有趣的数据挖掘任务 ,被称为孤立点挖掘 (OutlierMining)。目前该领域已取…     

马克威分析系统介绍(二)数据导入、数据处理、图形图表、电子表格

马克威分析系统界面简介马克威分析系统共有四种界面,分别是:数据窗口、变量窗口、挖掘窗口、结果窗口,用户通过这四种界面,与数据和结果进行交互,完成数据分析过程:1.数据窗口,用于对数据进行展示和简单编辑,在此窗口中进行马克威分析系统的数据导入、数据处理和统计分析:2.变量窗口,用于展示数据的格式和属性,供用户对变量名、变量类型、数据长度、小数位数、缺失值、标签值、排列方式、变量尺度等数据格式和属性进行设置和更改。3.挖掘窗口,与数据窗口相对应,该窗口主要用于数据挖掘算法建模,通过挖掘算法节点的拖拉,可以直观、方便的建…     

基于组合分类挖掘模型的调查问卷数据预处理

文章在Bates和Granger对时间序列的组合预测模型的理论基础上,灵活运用数据挖掘的思维和Clementine数据挖掘软件中的相关节点,充分利用问卷中已有信息构造组合分类数据挖掘模型,对《影响中国人际关系和谐因素调查问卷》进行分类了预处理。