数据挖掘技术在商业银行中应用的启示

商业银行拥有大量的个人客户交易数据、个人客户服务数据和个人客户基本资料数据.在这些海量数据中,隐藏着大量有价值的客户信息.运用数据挖掘技术,可以从这些数据集中提取客户的知识,方便银行人员为客户提供精确的服务,同时提高工作效率.本文重点介绍了数据挖掘技术的概念方法,以及数据挖掘在银行业务中的应用,希望能对大数据在广电行业的应用有所启发.     

电商数据的挖掘分析及应用

电商平台用户在操作过程中会产生大量的网络数据信息,数据挖掘技术就是对海量数据信息进行分析,提高数据质量。文章阐述了数据挖掘的方法及其应用于电商数据分析的必要性,并提出针对电商数据进行挖掘分析的过程,总结技术应用经验。     

浅谈计算机数据挖掘

近年来,随着计算机网络技术的不断发展和改革,我国已经全面进入了网络信息时代,海量的网络数据记录着人们生产和生活的各种信息,如何对计算机数据信息进行合理分类、科学统计等问题,已成为我国广大计算机数据信息工作者研究讨论的热点话题,本文针对数据挖掘技术的应用问题和实施步骤,对计算机数据挖掘进行深入研究。     

基于改进决策树的数据挖掘与分析算法设计

针对海量数据中存在的造假与欺诈问题,文中提出了一种基于数据挖掘与改进决策树的数据分析算法来识别其中的异常数据。该算法将主成分分析法与改进决策树算法C4.5相结合,利用数据挖掘技术对海量数据进行预处理,并提取重要特征,通过加入信息增益率的改进决策树算法C4.5识别出异常数据。在海量医疗财务数据中进行的实验仿真结果表明,所提算法的准确率达到了96.91%,且其对数据的预处理操作也使算法的识别速度提升了1.25 s。同时还对各种机器学习算法与数据挖掘技术进行了对比,进而证明了该文算法的识别准确率最高,且与SVM算法相比提升了10.8%。     

基于网络数据挖掘的移动视频客户数据支撑体系

将数据挖掘技术应用于移动视频客户数据支撑和分析,设计出一套基于网络数据挖掘的移动视频客户数据支撑体系。该体系通过多种方法对海量的网络数据进行收集,经过预处理后形成客户数据仓库,在此基础上进行数据挖掘,最终生成客户数据对象的特征信息和监控对象之间的关联信息,以达到精准分析客户行为,精准市场营销的目的。     

软件工程数据挖掘研究进展

随着计算机技术的不断发展,数据挖掘也在得到不断的应用和发展。数据挖掘指的是通过对海量数据进行集中,并从中发现或提取有价值的信息或知识的一个过程。软件工程数据挖掘技术是属于数据挖掘技术的一个十分重要的分支,但是本身又有与传统的数据挖掘技术有所区别,具有自身的特殊性。本文对软件工程数据技术挖掘进行了概述,并分析了其发展当中所面临的任务以及挑战,并提出了一些解决的方法,希望软件工程数据挖据技术能够更好地为人类的进步发展服务。     

数据挖掘技术及其应用研究

技术人员在分析相关海量数据时,利用比较传统的技术方法仍存在一定的难度。数据挖掘技术主要是指利用各种智能语言、数据库以及统计分析进行综合、智能化应用来对海量数据库进行相关技术分析,它在提取以及利用数据的方面都有着不可或缺的作用。在分析海量数据中,数据挖掘技术的优势比较明显。文章就以教育行业为例,对数据挖掘技术在教育行业中的应用和研究进行详细的探究与讨论。     

数据挖掘技术在中医处方经验研究中的应用

传统的中医药科学在长期的医疗实践中积累了海量的处方数据,数据挖掘是目前最有效的数据分析手段之一,利用数据挖掘技术从这些海量数据中发现蕴含其中的中医药知识,是一项极有价值的研究工作。本文主要采用数据挖掘中的Apriori关联规则算法,对中医处方数据进行挖掘和总结：首先对采集的中医药数据进行数字特征化处理;然后对中医处方中药物的频繁项集和药物之间的关联关系进行研究,并获得了普通处方分析较难获得的用药规律及经验信息。研究成果对中医临床工作具有重要的指导意义。     

数据挖掘技术及应用浅析

数据挖掘可以实现海量提取、综合处理的技术应用,主要以数据库作为技术支持,实现信息技术有针对性的表达。近几年,数据挖掘技术得到较好的建设与发展,应用于多项领域,提高对信息的收集能力,加快数据信息的传递速度。数据挖掘技术的出现,着实推进信息的有效挖掘。因此,本文重点分析数据挖掘技术,分析实质应用。     

基于数据挖掘技术的电子商务CRM研究

网络时代,电子商务CRM中存储海量客户数据,可利用数据挖掘技术对这些数据进行有效挖掘,发现有价值的信息。通过了解客户关系管理CRM的功能,分析数据挖掘技术的模式及过程,得出在电子商务CRM中可利用数据挖掘技术的分类模式获取新客户,聚类模式留住老客户,关联、序列模式提升客户价值,数据挖掘技术将在CRM中发挥越来越重要的作用。     

大型物联网电子设备的海量数据高效挖掘方法研究

当前对大型物联网电子设备数据采用状态模式识别的数据挖掘方式,对具有差异性特征的电子设备数据挖掘无法分类识别,性能不好。在此提出一种基于关联度主特征量提取的大型物联网电子设备的海量数据高效挖掘方法,首先分析了大型物联网中电子设备的数据采集模型,通过对电子设备的原始数据采集,提取电子设备数据信息的关联度主特征量,采用海量数据挖掘最优控制算法实现对大型物联网中的电子设备海量数据的分类挖掘和特征提取。仿真结果表明,采用该算法进行数据挖掘,电子数据的数据差异性特征幅度平稳,数据的关联度区分明显,具有较好的分类识别和数据检测能力且系统运行效率提高。     

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。     

基于云平台的海量数字图像数据挖掘探讨

本文借助云平台Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和分布式并行计算框架(Map Reduce),来进行海量数字图像的数据挖掘。构建了基于Hadoop云平台的海量数字图像数据挖掘系统,实现海量数字图像信息数据挖掘。     

基于Spark平台的大数据挖掘技术分析

文章指出,大数据技术现在越来越成熟,大大提高了数据信息的利用率,尤其是大数据挖掘技术可以从海量的数据中挖掘具有价值的信息,为社会的生产生活提供更大的助力.基于大数据自身所具有的数量大、多样性突出等特点,在进行数据挖掘时,想要达到较高处理速度、效率以及实时性效果,还需要不断地进行研究.Spark平台是一个针对超大数据集合...     

数据挖掘技术在物联网的应用研讨

物联网概念诞生之后,被各国列为了战略性产业振兴目标.数据挖掘可谓是物联网智能应用得以实现的关键部分,将其应用至物联网领域中,可促进智能化应用水平的提升,并优化用户体验.面对深入应用的物联网背景下产生的海量数据信息,就需要采用数据挖掘技术这一数据处理手段进行处理.在分析数据挖掘技术的基础上,指出了数据挖掘技术在物联网中的应用,以供参考.     

有线电视大数据分析平台数据存储与挖掘

大数据时代,如何对海量的有线电视数据进行分析,充分挖掘潜在的有价值的信息,提高运营商运营效率和服务水平,加强市场竞争力,将是有线电视运营商未来发展的关键.本文介绍了有线电视大数据分析平台的数据汇聚、数据存储与数据挖掘技术,简要分析了数据存储与规划,数据挖掘中机构设计与业务指标的确立.     

关于数据挖掘研究现状及发展趋势的探究

随着计算机信息技术的快速发展,网络信息数据呈现爆发式增长,尤其是商业、企业等积累的海量数据,这些信息包含了多种类型,传统的数据检索技术已经难以满足用户的使用需求。数据挖掘技术可以帮助人们迅速查找自己所需的资料,数据挖掘技术是人工智能、统计学、数据库技术、信息检索技术等多门学科的完美融合。目前,我国关于数据挖掘技术的研究较少,很多研究成果难以直接应用,文章将深入地研究我国数据挖掘技术的现状与趋势。     

网络教学平台下的数据挖掘技术探讨

在网络教学平台下,应用数据挖掘技术,有助于对网络教学平台上海量数据信息进行深入挖掘,并在此基础上设计更有效的功能和内容,来有效满足用户自主应用学习的需求,从而提高网络教学平台的应用价值。本文对网络教学平台下的数据挖掘技术展开探讨。     

基于Hadoop云平台的模糊聚类算法研究

随着信息科学技术和移动互联网技术的快速发展,各种信息数据持续呈指数级爆发式快速增长。当今数据分析主要的目标是充分发掘出隐藏在海量数据背后信息,以此来推动各行业稳定持续发展。显然,云计算技术的出现为海量数据挖掘工作提供了便利,在传统单机模式的数据挖掘基础上,Hadoop云计算平台能够将信息数据分片处理,并将数据片分配到各个节点并行处理,大大提高了数据处理的效率。文章详细研究了基于Hadoop云计算平台的模糊聚类算法,充分利用Hadoop云计算平台并行化来解决对大规模海量数据挖掘的问题,并能够为社会经济发展作出贡献。     

互联网Web数据挖掘模型设计与技术实现

随着Internet和行业电子化的趋势越来越明显。如何更加深入地了解客户需求信息和行为特征,更好地利用互联网的海量信息辅以决策管理,是当前信息研究的主要内容之一数据挖掘作为数据库、数据仓库的重要应用技术之一,能够为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证。但是传统的数据挖掘方法大部分只能对同质的同构的数据进行分析,这对于互联网上的大量的异构的文本信息、日志信息、超链接等不太适用。因此,在传统的数据挖掘的基础上产生了一个新的技术——Web数据挖掘