数据仓库与数据挖掘

介绍了数据仓库与数据挖掘的概念、特点和体系结构，以及面临的问题，讨论了数据仓库与数据挖掘的应用领域。     

浅析数据库中数据挖掘理论方法应用

近年来数据库一直是信息技术发展的热门话题,特别是随着网络数据井喷式发展,数据挖掘已经成为各行各业发展所不可或缺的技术之一。基于此,本文从数据挖掘的相关概念出发,对数据挖掘的对象与分类,技术和方法进行简单介绍。     

数据挖掘技术的研究与分析

随着数据库、数据仓库技术的飞速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据正以前所未有的速度急剧增加,这就迫不及待的需要一种数据挖掘技术。本文从数据挖掘的定义出发,简要概述数据挖掘的研究现状,分析各种数据挖掘技术的研究方法,最后介绍了数据挖掘技术的实际应用。     

基于云计算数据库的数据挖掘方法分析

随着互联网的不断发展,云计算数据库成为人们使用最多的一个平台。云计算数据库主要用于存储海量数据,为了保证云计算数据库的稳定性,需要对其进行调节。人们在利用传统方法对云计算数据库进行访问时,常会出现数据挖掘性能差的情况,为了解决这一问题,需要建立全新的数据挖掘方法,比如建立云计算数据库的多层自回归矢量空间模型,分析数据的特点。文章主要阐述云计算的概念及特点,分析云计算数据库的数据挖掘方法,提出基于云计算数据库的数据挖掘策略。     

数据挖掘概念综述

数据挖掘技术是新兴的、重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的综合学科。本文首先介绍了数据挖掘的历史、概念，阐述了数据挖掘的步骤，并对数据挖掘的特点、功能、模式进行了综述，最后以发现任务来进行总结。     

遗传算法在数据挖掘中的应用

介绍了遗传算法的基本原理,论述了应用遗传算法进行数据挖掘的算法思想和关键问题,包括规则的表示,适应度函数的定义,交叉、变异和选择操作,给出了基于遗传算法的规则挖掘算法。应用该算法对股票数据库进行实验,结果表明算法是有效的。     

数据挖掘的聚类方法

聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求，研究分析了聚类的主要算法及其改进方法的特点，并对其改进的各种方法进行了对比，讨论了数据挖掘领域中的聚类质量，最后指出了聚类研究的发展趋势。     

数据挖掘浅析

介绍了数据挖掘技术和数据挖掘工作的过程，同时对我省通信系统应用数据挖掘的必要性和可行性进行了简要分析。     

简述数据挖掘技术

数据挖掘技术是近几年来新兴且应用较为广泛的学科之一。数据挖掘具有其先进性和实用性,因而在商业,科研等方向上都有重要的应用。例如各种预测,仿真实验等等。本文主要从数据挖掘的概念、对象、任务、方法、实施步骤等进行简单的阐述,从而加强对数据挖掘技术的理解和应用。     

网络数据挖掘及其新技术探讨

讨论数据挖掘新的应用方向网络数据挖掘，介绍了其基本内容及特性，并探讨了web数据挖掘的新技术。     

可视化数据挖掘方法与技术探究

可视化数据挖掘技术出现后,为用户寻找完整数据、充分理解数据起到积极影响,占据着关键地位.基于此,本次研究首先针对可视化数据挖掘方法做简单概述,在此基础上,针对可视化数据挖掘方法展开探索,分别从数据源可视化、数据挖掘预处理可视化以及数据挖掘算法可视化几个方面入手.旨在通过这一途径,能够充分开发可视化数据的价值,为用户数据挖掘提供便利.     

一种多层次分布式数据挖掘方法的改进研究

针对多层次分布式数据存在高维特征和类间不平衡因素的问题,提出一种基于随机决策树检索模型的数据挖掘技术。采用随机相位重组方法进行分布式数据的层次空间重构,在重构的层次空间中提取多层次分布式数据的关联维特征量,采用高阶特征压缩方法进行降维处理,实现分布式数据的自适应挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行数据挖掘的准确性能较好、查准率较高、计算开销降低、性能优越。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

本文对数据挖掘这一数据分析技术进行了综述，介绍了数据挖掘的背景及其定义、功能和过程，并给出了数据控制技术在客户关系管理中的不同方面的应用实例。     

数据挖掘的应用及优化浅析

近几年,数据挖掘得到了信息界的热切关注,成为智能系统理论中核心的研究内容。它是一个从海量数据中提炼出隐含的、有用的信息,并将这些信息用于各行各业的过程。数据挖掘初衷便是面向应用的,尤其是在具有特定应用问题的领域中其起着极大的作用。本文首先对数据挖掘进行了概述,然后探讨了它在商业、工业、电子商务、医学四个领域中的应用,并对数据挖掘的几种优化方法进行了介绍。     

数据挖掘及其在通信侦察信号处理中的应用

简要介绍了数据挖掘的基本知识和数据挖掘的两种主要模式：联机分析处理（OLAP）和数据挖掘的计算智能方法,最后给出了数据挖掘在通信侦察信号处理中的应用实例。     

基于特征化概念描述的气象短信重点用户数据挖掘方法

主要提出了一种基于特征化概念描述的气象短信重点用户数据挖掘方法。该方法通过确定数据结构、属性概化、特征分析等步骤,最终实现了对气象短信重点用户的特征提取。并且通过气象短信定制实例,验证了该方法具有较强的可操作性,能够为气象部门进行气象短信用户的市场分析、减少用户流失提供参考。     

数据挖掘在油田生产中的应用

提出了一种在油田钻井中,通过数据挖掘方法将油田数据库里的数据进行清洗、合并整理后,再通过关联规则算法对整理后的数据进行分析,最终选出适合某种岩层的钻头的过程,为油田生产中选择钻头提供一种参考方法,从而提高油田生产效率。     

数据挖掘技术在软件工程中的应用

本文将从软件工程中数据挖掘的概述角度出发,对相关定义进行介绍,同时阐述其主要特征,并且分析数据挖掘技术的常用方式,进而列举此项技术在软件工程中的应用途径,指出其未来应用趋势,以期为有关部门提供可靠参考。     

网格环境下的教学质量数据挖掘

教学质量数据挖掘能获取大量有价值的教学管理和教学评价信息,为教学管理工作提供科学的决策和依据.网格的数据挖掘是数据挖掘技术与网格计算的有机结合,现概述了网格数据挖掘的特点,讨论了网格的数据挖掘过程,并从开放网格服务体系结构出发, 给出了网格平台下的教学质量数据挖掘的功能和执行过程.     

数据挖掘技术在软件工程中的应用

本文将从软件工程中数据挖掘的概述角度出发,对相关定义进行介绍,同时阐述其主要特征,并且分析数据挖掘技术的常用方式,进而列举此项技术在软件工程中的应用途径,指出其未来应用趋势,以期为有关部门提供可靠参考。