数据挖掘及辅助决策在物联网中的应用分析

该文分析了数据挖掘的概念,探讨了辅助决策系统以及数据挖掘之间的整合方法,并研究了数据挖掘及辅助决策系统在物联网当中的应用情况,包括物联网模型架构,数据挖掘及其算法的选择,辅助决策系统以及数据挖掘应用的具体过程等。     

数据挖掘及辅助决策在物联网中的应用分析

本文主要针对物联网的数据挖掘以及辅助决策模型进行计算,在全面构建物联网分布型空间分布的基础上重点推出数据挖掘以及辅助决策功能在物联网发展中的应用技术.     

数据挖掘在电子商务中的应用研究

本文主要介绍数据挖掘在电子商务中的应用,文章从数据挖掘的定义、数据挖掘的常用方法出发,阐述了数据挖掘在海量信息中提取有效信息的作用,特别是数据挖掘与电子商务的结合可以给人们生活带来便利,给企业带来新的利润空间以及为企业提供决策支持。常用的数据挖掘技术主要包括支持向量机、朴素贝叶斯、聚类、决策树、神经网络和关联规则等,最后介绍了数据挖掘在电子商务的4个主要应用方面,说明了数据挖掘存在的必要性。     

数据挖掘在交通管理中的应用研究

交通信息的统计分析对公安交通管理工作具有重要作用。从交通管理的需要出发,对事故分析、决策制订、车辆监控中数据挖掘技术的应用进行了一些分析,并就交通管理数据挖掘系统结构进行了探讨。     

数据挖掘在银行客户关系管理中的应用分析

客户关系管理是一种改善企业与客户关系,以客户服务为中心的新型管理机制。数据挖掘技术能够对大量的数据信息进行分析处理,提取出有潜在价值的规则和信息,利用获取的模式对客户需求进行预测,为企业决策提供指导。数据挖掘是客户关系管理成功的关键和基础。     

数据挖掘技术在独立学院教务管理中的应用

现行高等院校教务管理系统中收集了大量的教学信息,但大多数管理信息系统对这些教学数据中所隐含的有价值的数据并没有进行充分的提取或深层次的分析。因此如何能将这些数据更高效的应用于教学管理当中已经成为人们广泛关注的焦点。特别是独立学院,对于教务管理系统中收集的教学信息有必要进行进一步的分析,并结合独立学院自身和学生的特点来培养学生,给学生以正确的定位。通过介绍数据挖掘的基本概念和基本功能,以及分析高校管理信息系统的现状和不足,提出了数据挖掘技术在独立学院教务管理信息系统中的应用方向。     

数据挖掘在ERP采购管理中的应用

在ERP采购管理系统中采用DM与DB/DW紧耦合方式设计了一个开放集成的数据挖掘系统DMSPM.使用基于约束的交互式数据挖掘技术,以提高挖掘效率和灵活性;将计算模型和工具分离,形成一个模型求解的工具箱,便于使用和维护;通过人机界面和知识推理接受用户决策需求并输出决策结果,提供良好的交互性,从而形成一个拥有强大决策功能的ERP采购系统.     

数据挖掘技术在大学生心理问题分析中的应用

心理问题是大学生成长过程中存在的普遍性问题,现代机器学习理论和技术的发展为这一问题的解决提供了支撑。基于此,首先以大学生心理问题分析中常用的数据挖掘技术作为切入点。然后重点讨论了决策技术、随机森林算法和逼近技术、K近邻算法在此领域中的应用,给出了实现方法和步骤。最后通过定量分析法和定性分析法,总结了上述技术算法的结果,希望为大学生心理问题分析工作提供参考。     

模糊数据挖掘在电子政务中的应用

文章首先介绍了数据挖掘技术和模糊数据挖掘技术,然后给出了模糊数据挖掘算法以及详细的模糊数据挖掘步骤,最后用一个具体实例证明了模糊数据挖掘在电子政务系统中的应用价值。     

空间数据挖掘在GIS中的应用研究

近年来，数据挖掘技术的应用越来越广泛。本文研究了空间挖掘技术的理论、过程及方法．并在此基础上提出了一种基于MapX的空间数据挖掘系统结构，以及挖掘过程中所需的数据预处理方法和挖掘算法，为数据挖掘与GIS的集合找到了一种解决方法。     

基于数据仓库的数据挖掘技术分析研究

基于数据仓库的数据挖掘技术是一种对数据仓库中的数据进行深层次的加工和处理的过程,也是一种实现数据仓库决策价值的方法和工具。文中分析了数据仓库、数据挖掘等概念,并结合数据挖掘在实际决策支持系统中的应用,说明了数据挖掘的基本方法、主要过程以及发展方向。     

数据挖掘在高校成绩管理中的研究和应用

文章阐述了数据仓库相关的理论知识,介绍了数据挖掘技术的相关理论研究;研究了数据挖掘技术中决策树算法,完成成绩分析决策树模型的建立,将数据挖掘技术应用在成绩管理中。这些分析将对教学管理工作的改进和提高有着非常重要的指导意义。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统

传统决策支持系统由于其功能的不足.不能满足现代企业的决策需求.而数据挖掘技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据挖掘技术在决策支持系统中的应用现状.提出了一种基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并给出了总体结构模型和各子系统功能描述.     

数据挖掘技术及其在工业生产中的应用

数据挖掘是一种新兴的数据处理和分析技术,生产领域的应用,文章概述了数据挖掘的主要技术特点、术的应用现状,分析了工业生产的过程特点和数据特点,处理和挖掘方法,强调了合理利用专业知识的重要性。已在许多领域发挥出可观的作用。为了促进数据挖掘在工业主要任务和一般实现方法,介绍了工业生产领域数据挖掘技并针对这些特点探讨了工业生产数据挖掘较为独特的数据预     

数据挖掘技术在制药行业中的应用

本文主要介绍了数据挖掘的概念及其在医药行业中的应用。文章分为制药企业CRM、药品不良反应、药物研发、医院用药系统及中药的发现几个方面,论述了数据挖掘技术在药品行业中的应用。     

数据挖掘中分类算法的研究及其应用

分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一.作者对具有代表性的分类算法进行了分析和比较;并应用分类方法在居民出行数据中挖掘出一些公交乘客规则,讨论了数据挖掘方法在公交乘客预测中应用的前景和实效.     

数据挖掘在财务信息系统中的应用研究

随着信息技术在财务管理中的应用,数据挖掘技术对财务信息系统数据处理与分析至关重要,对数据挖掘的含义、作用、任务、对象、方法、在财务信息系统中数据挖掘应用进行了阐述,加强数据分析,提高单位财务管理。     

基于数据仓库的数据采掘及其在决策支持系统中的应用

本文介绍了数据采掘技术的总体研究情况及有关的一些原型系统和商业产品。对数据仓库环境下数据采掘的特点和潜力进行了探讨。其次讨论了数据仓库技术的基本概念,提出了数据仓库的基本体系结构。最后给出了结合数据仓库、ＯＬＡＰ以及数据采掘技术的综合决策支持系统模型。     

基于数据仓库和数据挖掘的中国科技股投资决策支持系统研究

首先讲述证券业的特点及数据仓库和数据挖掘技术在其中的应用前景,然后分析数据仓库和数据挖掘技术。接着提出了一个科技股投资决策支持系统,重点论述该系统的体系结构,详述各组成部分的功能及相互关系,并且还指出采用SQLServer2000来建立数据仓库。     

基于数据仓库和数据挖掘的中国科技股投资决策支持系统研究

首先讲述证券业的特点及数据仓库和数据挖掘技术在其中的应用前景,然后分析数据仓库和数据挖掘技术。接着提出了一个科技股投资决策支持系统,重点论述该系统的体系结构,详述各组成部分的功能及相互关系,并且还指出采用SQL Server 2000来建立数据仓库。