电子商务客户网络购物行为挖掘

电子商务已经成为越来越多的消费者购物的一个重要途径，分析网络购物客户的个人特征及其购物行为，对商业的成功有着至关重要的作用。然而电子商务还是一个崭新的商业领域，很多的业界人士仍忙于技术方面的考虑，却很少分析客户的网络购买行为。而使用真实网络购物KDD Cup 2000数据，分析Gazelle．com公司客户的个人特征和网络购物行为，并应用数据挖掘的购物篮模型对各商品之间的关联性进行分析，才能更确切地预测模型预测客户的忠诚度。     

KDD技术及其应用

本文主要介绍了KDD技术的产生背景、定义、处理过程及其应用前景。     

数据采掘技术与信息服务

以信息服务为目的,较详细的介绍了数据采掘技术的过程、方法及工具,并对信息服务的流程、现代化手段和发展方向以及CIO在信息服务中的地位作用等作了简单的论述。     

数据挖掘（Data Mining）在体育统计中的应用

数据挖掘是当今信息技术领域中最热门话题之一。20世纪90年代,人们在数据库基础上提出建立数据仓库,应用机器学习和统计分析相结合的方法处理数据,这两者的结合促成数据挖掘技术的诞生。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,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。文章简要介绍数据挖掘的思想、方法和技术,讨论了数据挖掘对现代统计学发展的影响,最后,通过应用实例分析和讨论了数据挖掘在体育统计中的应用。