基于大数据的数据挖掘技术与应用

大数据是指无法在可承受的时间内使用常规的软件进行处理的数据集合,是当前研究的热点,具有容量大、多样性、速度快、公开性、复杂性等基本特征。本文在介绍大数据内涵,数据挖掘技术及方法的基础上,通过实例分析探究数据挖掘技术的成功应用,为大数据及数据挖掘技术在不同领域的应用提供一定的参考作用。     

大数据时代的图书馆数据挖掘技术探讨

大数据的关键在于数据的分析与应用,提高图书馆基于数据挖掘的处理分析能力是开展知识服务的必然要求。文章首先阐述了图书馆的大数据服务应用特征,接着提出大数据阶段图书馆数据挖掘面临的挑战,并给出相应对策,最后探讨了数据挖掘中值得关注的重点技术以及图书馆开展知识服务应用的一些做法。     

大数据下电网数据挖掘技术研究

文章基于国内外最新的研究成果对数据挖掘技术进行研究,将这些技术应用到电网大数据平台中去,并得到了可行性验证,从而为数据挖掘技术在电网大数据平台中的广泛应用起到了示范性的作用。     

基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价

针对高校就业质量评价错误大,可靠性低等不足,为了获得理想的高校就业质量评价效果,设计了基于大数据挖掘技术的高校就业质量评价模型。首先,研究当前高校就业质量评价相关文献,选择一些影响因素构建高校就业质量评价指标体系,并通过专家确定高校就业质量等级;然后,引入大数据挖掘技术拟合高校就业质量变化特点,建立高校就业质量评价模型;最后,采用具体数据对高校就业质量评价模型性能进行分析。文中所提模型较好地解决了当前高校就业质量评价模型的弊端,评价结果更加科学,高校就业质量评价偏差小于当前典型模型,具有广泛的实际应用价值。     

大数据背景下高校毕业生就业服务体系建设研究

高校毕业生的就业问题关乎学生的切身利益和社会稳定,目前,高校就业服务体系存在重视就业率、忽视学生的职业生涯、学业生涯规划和推送信息过于单一等问题。在大数据背景下,通过构建基于大数据的高校毕业生就业服务体系,可以了解高校毕业生未来的求职意向。同时,通过跟踪调查学生的就业信息,能够实现高校就业信息的精准化推送,从而提升毕业生的就业质量。文章就此展开了分析。     

大数据下的空间数据挖掘思考

简单介绍了大数据中空间数据的概念,接着阐述了空间数据在大数据中的重要地位并重点分析了空间大数据存在的垃圾多、污染重、利用难等问题。最后简单地介绍了空间大数据蕴含的商业价值。     

大数据下的空间数据挖掘思考

对大数据背景下思考空间数据挖掘,分析了空间数据在大数据中的基础地位,综述了国际学术界、企业界和政界对大数据的关注;分析了空间大数据面临的垃圾多、污染重、利用难的现状,剖析了空间大数据蕴含的价值;探讨了从空间大数据中挖掘知识的技术,以及知识变为数据智能的途径。     

基于数据挖掘技术的风电新能源大数据平台构建

本文围绕基于数据挖掘技术的风电新能源大数据平台构建展开分析,借此平台构建将会实现实时数据的分析统计、数据报表展示等功能,也可借助历史数据、实时数据二者间分析、比对,针对设备展开性能分析、故障预警分析,并对数据价值予以研究,提前发出性能警告,避免产生严重故障,减少设备维修支出,增强风电竞争力。     

大数据环境下基于数据挖掘技术的高校科研管理系统的设计

本文简要分析了目前高校科研管理现状;介绍了大数据与数据挖掘技术;给出了大数据环境下高校科研管理系统的设计方案.     

大数据时代下基于数据挖掘技术在电力企业中的应用初探

自改革开放以来,我国科学技术水平日趋成熟,促使科学技术成果逐步被应用至各个行业及各个领域,不止为社会大众日常生活提供更多便捷,更明显提高生产效率,而电力企业也不无例外。数据挖掘技术作为推动电力企业长远发展的核心技术手段,其技术应用得到电力企业的关注及重视。文章以大数据时代下电力企业应用数据挖掘技术为切入点,分析其作用及意义,进一步提出具体的应用要点,旨在为相关从业人员积累更多的实践应用经验。     

基于数据挖掘的应用型高校创新创业数据分类方法

为了提高应用型高校创新创业教育数据分类效果,文章中设计了基于数据挖掘的应用型高校创新创业数据分类方法。进行数据分布预处理,设定特征数据分类目标,并设计模糊数据挖掘分类结构;构建双向关联数据挖掘分类模型,采用特征重构法,实现应用型高校创新创业数据分类。测试结果表明：文章所设计的方法最终得出的误分率低于12.08%,分类较为准确,分类效果较好,具有实际的应用效果。     

大数据背景下数据挖掘技术的算法

随着计算机及信息技术的高速发展,数字化逐渐走进人们的生活,大数据具有的决策力、洞察发现力和优化能力使得它成为信息时代发展的基础。数据挖掘是大数据技术必不可少的一环,它提供多种算法可适用于各种简单或复杂的数据环境。大数据在应用的同时迅速发展,为信息时代提供有力的技术保障。     

基于数据挖掘的图书馆数据预处理方法研究

通过挖掘高校图书馆大量的借阅历史数据,从中提取出切实有用的信息及有效的借阅规则,可为读者提供个性化的推荐服务,进而提高图书馆馆藏图书的流通率。但是,高校图书馆数据具有类型复杂、数据量庞大、冗余值较多等特点,很大程度上影响了挖掘效率。因此,在对图书馆数据挖掘之前,先对这些数据进行预处理,就可很好地解决挖掘效率问题。本文结合内蒙古工业大学图书馆一段时间的流通数据,借助SQL Server2012数据库管理工具,详细研究了基于数据挖掘的数据清洗、数据转换和数据规约3种图书馆数据的预处理方法。     

基于大数据挖掘的发电系统异常数据识别系统设计

使用基于红外图像的故障诊断方法、基于深度Q网络故障诊断方法缺少对发电异常数据关联分析,导致数据识别结果不精准,针对该问题,提出了基于大数据挖掘的发电系统异常数据识别系统设计.采用LM12H458高度集成数据采集芯片,设计系统采集子系统,控制系统采集的启动和停止.使用数据处理子系统处理采集数据,并将采集结果存储到子系统中...     

基于大数据的研究

在知识大爆炸的信息时代,每天生活生产中都产生海量的数据,如何通过数据挖掘技术从这些海量数据中挖掘出具有巨大商业价值的信息并且推动信息产业变革,已经成为当今研究热点。本文对大数据进行详尽的文献调研,主要对大数据的产生背景、大数据含义、大数据特点和大数据的应用进行了研究,并对大数据的研究意义和大数据在应用实施过程中存在的问题进行了分析,最后对大数据在应用实施过程中存在的问题给出了一些建议。     

一种基于Hadoop的大数据挖掘云服务及应用

大数据潜在价值的发现依靠的是数据挖掘技术,但时间成本、技术门槛和价格因素等方面的原因使得相当多的数据拥有者没有享受到大数据所带来的利益。若数据挖掘以服务方式提供给数据拥有者将有可能对他们带来极大帮助。文章介绍一种基于Hadoop的大数据挖掘云服务WMCS的平台架构,分析其在政府和证券行业的相关应用,具体阐述WMCS的前后台架构以及并行化算法实现方法示例。基于WMCS,在面向政府管理的网络事件子话题分析和面向证券行业的新闻情感分析两个原型应用上的效果表明,该平台具有良好的效果与广泛的应用前景。     

大数据技术在精准营销中的应用

简要介绍主流的大数据技术架构和大数据挖掘技术;阐述大数据技术在精准营销与维系系统建设中的应用,包括技术实现方式以及大数据能力的体现,最后展望大数据应用的前景。     

大数据时代背景下数据挖掘技术的应用

在当前大数据时代之下,信息高度发达已经成为重要特征。通过对那些具有一定价值的信息群来自挖掘与整合的工作,就是在大数据时代之下,有效的探究与应用数据的挖掘技术。合理的借助数据挖掘技术,能够更好的满足当前日常信息管理对于数据的要求,也能更好的对信息互扰等麻烦进行管理。由此的运用大数据环境下的数据挖掘技术,从而让数据挖掘的作用更好的表达出来。     

大数据时代的数据挖掘技术探讨

本文首先对大数据时代的特点进行了介绍,其次对常用的数据挖掘方法进行了阐述,最后提出了展望。     

大数据时代下数据挖掘技术的应用

随着智能化和信息化的发展,科研工作者已经将大数据视为推动世界发展主要研究课题.行业人士要想掌握行业信息,以此促进行业发展,对于一些特殊类的行业,如公益服务类行业等,大数据也能为其提供重要帮助.为了解决大数据时代下挖掘技术上面临的难题,本文对大数据的发展现状、大数据时代下挖掘技术的应用以及大数据时代背景下如何合理有效应用...