数据挖掘在保险分析中的应用

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。该阐述了数据挖掘的技术，基于车辆险重点探讨了数据挖掘技术在保险产品分析中的应用，包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程。     

模糊聚类分析及其在数据挖掘中的应用

分析了常用的数据挖掘方法，在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法，分析了该方法在数据挖掘中的优势，并以例证说明这一方法的实际应用。     

数据挖掘:建模、算法、应用和系统

数据挖掘是20世纪末逐渐形成的一个多学科交叉领域，目前已经广泛成功地应用在金融，零售、医药、通讯、电子工程、航空、旅馆等有大量数据和深度分析需求的领域。文中对数据挖掘的建模、算法、应用和软件工具进行了综述，给出了数据挖掘的定义、范畴和特点，以及数据挖掘的数据集的各种实际情况；总结了数据挖掘在实际应用时的基本步骤和过程；对数据挖掘在各种应用问题上的任务和建模进行了讨论；列举了目前数据挖掘领域中主要流行的算法，并对算法设计需要考虑的问题进行了简要的分析；综述了目前数据挖掘算法在一些领域的应用；较全面地叙述了目前数据挖掘软件工具性能及其开发商情况；最后，对数据挖掘的发展前景和方向进行了展望。     

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     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着CRM（客户关系管理系统）的不断发展和应用，使用数据挖掘技术进行客户分析变得越来越重要，尤其像电信这种以客户为中心的行业。本文在分析近年来CRM信领域的应用现状的基础上，介绍了数据挖掘技术和客户关系管理概念，并着重阐述了将数据挖掘技术应用到CRM的步骤和流程。     

并行数据挖掘研究

随着数据挖掘中数据量的高速增长以及大规模并行计算在数据挖掘中的应用，并行数据挖掘这一结合并行计算技术和数据挖掘技术在社会各个方面得到了大规模的各种各样的应用。然而，在数据挖掘并行化过程的同时，由于挖掘系统本身的原因，将挖掘过程完全并行还有一定的困难，这正是研究并行数据挖掘的价值所在。该文在分析并行挖掘现状，阐述并行挖掘技术发展前景的同时，针对并行挖掘的问题，指出了今后应该进行的工作。     

基于数据挖掘的服装决策支持系统

近几年来，数据挖掘在市场分析预测、客户分析预测方面得到了广泛的应用。文章结合服装行业自身特点，在服装企业历史数据的基础上，利用数据挖掘技术对服装的需求进行了有效的分析。并在该思路的指导下开发了基于数据挖掘的服装决策支持系统。     

数据挖掘过程中的模糊聚类方法

在研究数据挖掘过程中常见的数据聚类方法的基础上，在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法，分析了该方法在数据挖掘过程中的特性，讨论了其在大型数据库中的应用方法。     

从航天数据分析看数据挖掘的前途

在人们越来越注重效率的今天，数据挖掘这门学科已经比以往任何时候都要热门。本文报告了数据挖掘分析的现状。通过一个现实的航天数据挖掘分析的项目构架提出当今数据挖掘领域所普遍存在并没有被注意到的一些问题。并通过该航天数据挖掘分析的实践经验提出了一直被数据挖掘领域的研究者们所关注的数据挖掘的前途问题。借此使数据挖掘这门学科的应用问题能得到广大数据挖掘研究者的重视。     

数据挖掘技术综述

随着计算机、网络技术的发展，获得有关资料非常简单易行。但对于数量大、涉及面宽的数据，传统统计方法无法完成这类数据的分析。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（DateMining）技术应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的方法；本文对数据挖掘的应用及其发展前景也进行了描述。