CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究

客户关系管理(CRM)中的客户聚类分析是一个新的研究领域,属于数据挖掘的应用范畴.CRM利用数据挖掘技术发现客户数据背后隐藏的、有用的、未曾预料的知识.包括利用聚类方法划分顾客类别.本文提出用模糊C均值(FuzzyC Means,FCM)聚类算法作为客户聚类的方法,得到不同客户群的聚类中心以及客户的隶属度矩阵,为客户群的特征分析提供了量化依据.并采用Matlab6.1为计算工具,最后给出了一个聚类分析实例.实验证明,本文采纳的方法可以得到满意的客户聚类结果.     

基于数据挖掘技术的市场经济预测支持系统的研究

分析了传统预测系统存在的三方面问题,简述了数据挖掘技术,提出了数据挖掘常用的工具和方法以及数据挖掘的三个不同层次空间,将联机分析处理和联机事务处理进行了对比,提出和设计了一种基于数据挖掘技术的新型市场经济预测支持系统.     

基于数据挖掘技术的市场经济预测支持系统的研究

分析了传统预测系统存在的三方面问题,简述了数据挖掘技术,提出了数据挖掘常用的工具和方法以及数据挖掘的三个不同层次空间,将联机分析处理和联机事务处理进行了对比,提出和设计了一5种基于数据挖掘技术的新型市场经济预测支持系统。     

CRM在保险行业的应用

入世后保险公司面临严峻挑战,如何认识客户关系管理（CRM）对保险公司经营管理的重要性并进行CRM的应用是一个重要研究课题。保险公司应用CRM有其内在必然性和现实必然性。本文尝试将数据挖掘技术应用到CRM系统中,并提出了保险业的客户价值数据挖掘模型,为保险公司开展数据挖掘提供参考。     

数据挖掘技术综述

数据挖掘（data mining）技术是大量的数据中寻找出特定的模型、关联规则、变化趋势、异常信息等具有统计决义的结构和事件。数据挖掘这一热门技术,已在多个应用领域产生了巨大的效益。本介绍了数据挖掘这个数据库应用领域的新技术、数据挖掘的挖掘任务、步骤以及数据挖掘工具的选择。     

人工智能与区块链赋能物联网:发展与展望

近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)与区块链技术在物联网(Internet of things,IoT)场景中的应用,引起了学术界和工业界对2项技术的广泛关注和深度研究.区块链技术具有去中心化、匿名性、公开透明和不可篡改性等特点,但同时在可扩展性、系统能耗和安全性等问题上亟待改进.而AI技术作为一种强大的分析和决策工具,可以在实时场景中对数据进行预测与分析,并且做出最优决策,但AI技术的中心集中化结构以及安全可信的需求对其广泛应用带来很大的局限性.因此,在IoT场景中,应用2项技术并整合发挥各自优势,已经成为当前研究的重点.对AI与区块链技术赋能IoT场景进行了系统性综述,分别从AI辅助的区块链和基于区块链的AI两方面进行阐述和分析,并且对融合2项技术的发展现状以及相关特征应用于IoT场景进行系统性论述.最后,讨论了关于两者结合赋能给IoT带来更大的优势以及未来发展趋势和挑战.     

数据挖掘技术在CRM中的运用

阐述了数据挖掘是CRM的核心，客户的信息通过数据挖掘工具进行加工，提取出有用的信息，为企业综合决策提供依据。介绍了数据挖掘的概念、过程、目标、CRM中数据挖掘的主要方法以及数据挖掘的广阔的前景。     

GIS在城市交通共用信息平台中的应用

基于对城市交通共用信息平台的研究,分析和确定了 GIS在城市交通共用信息平台中的应用目标和实现功能,构造了GIS在城市交通共用信息平台中的总体结构,并探讨了GIS和数据挖掘技术的集成及其在城市交通共用信息平台中的应用。     

数据挖掘在卫星信息空缺数据处理中的应用

数据挖掘可以从大量的数据中发现有用的知识,有着越来越广泛的应用。将数据挖掘用于处理卫星数据中的空缺数据,给出了数据挖掘中对空缺数据处理的方法;结合卫星数据的特点,使用平均值法、最近邻居法和单特征值分解法等通用方法对卫星信息的空缺数据进行处理。实验结果表明,平均值法效果不明显,最近邻居方法能有效、快速地预测空缺数据。     

基于GIS构建数字城市地质环境管理平台

根据城市地质环境管理,地理信息系统在地学领域的应用现状,探讨构建数字城市地质环境管理平台的必要性,提出了以地理信息系统技术为支撑工具,建立城市地质环境空间数据库的方法,分析了城市地质环境协调性评价指标以及采用层次分析法建立评价模型,展望了数字城市地质环境管理平台的应用前景,以期为城市发展提供地质环境信息和科学决策依据。     

基于关联分析的数据挖掘在体检CRM中的应用

运用关联分析方法对体检中心数据进行挖掘。首先分析了关联规则的原理和方法,然后对待挖掘数据进行集成、变换等预处理,得到能进行挖掘的原始数据.采用挖掘工具WEKA,选用关联规则中的Apriori算法对处理后数据进行分析,得到了与某一病症相关的各个症状之间的关联关系,以及各个症状与健康之间的关联关系。     

数据迁移工具的设计研究

数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中。它不仅仅是简单的数据搬家，还涉及到数据格式的转换。本文介绍了在Microsoft公司UDA技术基础上，利用SQL语句完成常用数据库数据间迁移的一般性工具的设计和实现流程。这一完整的数据流程如果定期发生，就可以频繁到实时数据转换或不频繁地每月为数据仓库进行更新，因此对于数据仓库的建立，以及后续的数据挖掘都有相当的实际价值，同时对于应用程序更新也具有一定意义。     

决策支持系统的集成化模型分析与研究

随着计算机和自动数据收集工具的应用,大量数据已被持续地收集和存储在数据库中,由此产生了从大量数据库中挖掘令人关注的巨大的信息需求.在现有的数据挖掘技术上,提出一种集成化的关联规则挖掘方法,这种集成化算法,把当前普遍应用的联机分析处理技术和关联规则挖掘cube_DM算法综合起来,通过决策分析工具软件DBMiner系统得到数据挖掘结果的分析.     

斜井有杆泵数据挖掘系统中的预处理设计

利用数据挖掘可以优化有杆泵系统的生产管理方案,其数据挖掘目标值宜定为单井生产成本。挖掘数据应是包括油层基础数据、井眼轨迹数据、井下流体数据、井下工具数据、井下作业数据、地面设备数据、日常生产数据等7大类数据在内的所有相关数据。在数据预处理设计中,应进行数据的标准化处理、过滤噪声数据、数据单位的规范化处理、表达术语的统一化处理、成本量化处理等工作。     

P-树在遥感图像数据中的应用

结合遥感数据的特点,利用P-树数据结构实现遥感图像数据的存储和运算,对关联数据库和事务数据库的挖掘算法进行适当修正,通过把对数据库的运算转换成对P-树的运算,使之适用于遥感图像的数据挖掘,提高数据挖掘的速度。     

采矿平面应力相似模拟试验装置的研制

相似模拟试验是研究采矿工程问题常用的方法.基于采矿工程学科实验教学和科研的试验要求,自制了采矿平面应力相似模拟试验装置,该装置采用液压伺服控制、多油缸均布加载技术,较好地解决了以往模型试验采用杠杆加载、加载范围有限、均匀性差、模型的稳定性不好、载荷恒定以及调整困难等技术难题.可实现对采场、巷道进行相似模拟试验以及工字钢梁、木梁、钢筋混凝土构件等进行抗弯强度试验.静态伺服液压控制系统设计合理,操作方便,具有长期稳压功能,密封性能可靠,输出压力为0.2~31.5 MPa,且压力无级可调,压力传感器与数据采集仪连接可实现自动采集数据.     

图像数据挖掘的模型和技术

图像获取和存储技术的进步使人们每天都可以获取大量的包含很多对有用的信息图像数据,但缺乏有效的工具分析这些数据。图像数据挖掘的任务就是分析、提取海量图像中隐含的有用的信息和模式,发现图像数据间的关系。图像数据挖掘并不只是数据挖掘在图像领域的简单应用,它是一门包括计算机视觉,图像处理,图像检索,数据挖掘,机器学习,数据库和人工智能等的综合学科。本文将介绍现有的图像数据挖掘的模型和技术。     

视觉测量数据的灰色挖掘方法及其精度评定

在视觉测量的过程中,将由工程样机得到的有限数据进行灰色挖掘并且与曲线拟合相结合,充分地发挥2种不同方法各自的优势,以寻找位置精度与测量距离之间的关系.首先,利用少量的实验数据建立灰色预测模型,通过该模型对有限的测量数据进行挖掘以增加样本量.然后,利用灰色关联方法分析世界坐标系3个坐标轴上的位置精度与测量数据之间的关联性.最后,对灰色预测模型得到的数据进行多元、多阶的多项式拟合.实验结果表明:该方法预测数据的精度可以达到1级,并且位置精度与测量距离之间拟合的准确度优于99%.     

基于关联规则算法的医疗数据挖掘

通过研究基于两阶段频集思想的Apriori算法,针对Apriori算法的性能瓶颈提出了改进的Apriori算法,利用改进的Apriori算法对乳腺疾病数据进行挖掘,使用SQLServer2005数据挖掘工具,主要建立肿瘤复发和其他属性间的关联规则.挖掘结果证明了关联规则算法在医疗数据挖掘中的有效性.