面向智慧能源的供需平衡数据可视化挖掘方法

为满足能源数据监测和综合分析领域的业务需要,提出面向智慧能源的供需平衡数据可视化挖掘方法。构造数据迁移与分类视图,确定每个供需平衡数据点位置坐标,并采用正交投影可视化技术将数据挖掘算法核心结构展示在视图中(支持用户对其进行相应调整);引入数据挖掘算法,提取数据可视化挖掘结果参数,实现面向智慧能源供需平衡数据的可视化挖掘。实验结果显示:智慧能源供需数据可视化挖掘结果综合评分数值范围为64.70~82.04分,充分说明该方法具备较好的可视化挖掘性能,可应用在多维典型用能场景中。     

可视化技术在分类算法中的应用研究

本文研究可视化技术在分类算法中的应用.通过将数据进行预处理成为符合要求的数据后,然后调用数据挖掘中分类算法选择不同的可视化方法展示不同的可视化模型结果.通过采用不同的可视化技术,可以从不同角度分析数据挖掘的结果,对其有深刻直观的理解,从而打破传统挖掘算法的黑盒子模式,对数据挖掘的应用度显著提高.     

应用Aprion算法实现大规模数据库关联规则挖掘的技术研究

随着信息技术的发展,大数据时代的到来,在这种环境下必须进行数据挖掘工作。从大量的应用数据中将潜在的有价值的知识和信息挖掘出来,以便将其应用在实际工作的改进中。目前,数据挖掘的方法有很多,其中关联规则挖掘技术应用比较广泛,这种数据挖掘方式利用Aprion算法,挖掘出置信度和支持度均比较高的关联信息,反映出数据库中的数据相互之间的复杂性和有趣性,进而挖掘出数据之间的有益关联,促进大规模数据库信息挖掘技术的发展,主要从Aprion算法方面分析大规模数据库关联规则挖掘的技术。     

基于数据挖掘的学生成绩预警建模研究

随着信息化技术的不断发展,智慧校园数据库系统中积累了大量的数据,而如何从这些数据中挖掘提取出有价值的、未知的信息,将对提高教学管理质量具有重要意义。文章以高校智慧校园数据库系统中存储各类数据为数据源,提出建立一种交互可视化的学生成绩预警模型,并利用数据挖掘的关联规则技术对现有的教学历史数据进行分析和挖掘,为加强教学过程中的指导性,提高教学质量,为同学们合理调整学习计划、分配学习时间提供了科学的参考依据。     

移动互联网数据可视化实践

在新时期环境下,移动互联网技术的发展十分迅速,而在移动互联网环境中存在巨量的信息数据,这些信息数据具有很大的潜在价值,人们对信息数据价值也是越来越关注,并将其逐渐应用在行业的发展中,而为了实现对巨量互联网的数据价值挖掘,大数据的可视化技术发挥着重要的作用,下面就针对移动互联网数据可视化实践进行分析,来对此技术进行深入的了解.     

基于关联规则的数据挖掘算法的分析及应用

数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。数据挖掘与传统的数据分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。文章分析了数据挖掘算法的关联规则特性,对其在股票市场中的应用进行了重点,以便更好的应用在更多的领域。     

基于数据挖掘的工商智能执法系统设计

在分析现行的工商行政管理系统的基础上,基于数据挖掘的技术,提出一个工商智能执法指导系统的设计方案.充分考虑系统用户的特点,对系统与其他学科的关系进行研究分析,基于此制定系统总框架.首先数据收集环节与现有工商平台接口,数据向下兼容,分析数据挖掘与经典统计之间的不同,并对数据进行智能化处理,接着提出建立数学模型的设计方案,从而进行数据知识发现与数据挖掘工作,并在反馈信息的指导下修正挖掘结果,结合可视化技术输出.最后对系统做出评价.     

结合数据挖掘的“数字图像处理”教学内容改革

本文首先阐述了将数据挖掘技术引入到"数字图像处理"教学中的意义,在图像数据的相似性搜索、图像数据的多维分析、图像数据的分类和预测分析、图像数据中的关联规则挖掘、可视化数据挖掘等方面就"数字图像处理"与数据挖掘的结合点进行了分析;然后介绍了项目的实施和应用情况,并对教学内容改革的效果进行了分析;最后对教学内容改革要点进行了概括.     

大数据可视分析研究综述

随着科学技术以及互联网的发展,数据逐渐朝着爆发方面发展,数据信息数量急剧增加,为了给广大用户提出更合理的幅度,人们开始重视大数据。大数据技术实际上是一种数据挖掘、预测分析、人工智能、统计分析语言处理以及存储数据的综合技术,形成了数据工程新研究领域。可视化技术是大数据分析的重要形式,大数据可视化技术主要是在数据自动分析功能的前提下,利用人们挖掘数据过程中对于可视化技术的分析和认知能力,充分融合人类自身和机器的各自特征,依据交互技术,辅助人们可以更加直观的进行数据分析。     

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.     

能源互联网背景下供应链智慧监控与预警研究

针对当前供应链过程中物流状态信息存在获取精度较低的问题,提出供应链智慧监控与预警模型,通过构建供应链布控元节点模型,分析供应链在运作过程中流经的环节,并根据相应环节构建物流监控环境,实现物料流转的可视化,利用数据挖掘技术,挖掘供应链在不同维度层面下的运行数据,获取可视化物流环境下物料信息反馈数据,结合超限异常算法进行物...     

Web日志挖掘中的数据预处理技术研究

在网络技术高速发展的今天,Web技术得到普及,通过对Web的数据挖掘,用户能够获取到所需要的数据信息、知识,同时能够对用户的访问行为、内容进行深入分析.Web日志挖掘是数据挖掘中的重点内容,借助日志挖掘的数据预处理技术,获取到用户特征,将自身的Web的服务设计进行优化,开展针对性的网络活动.基于此,在本文中对Web日志挖掘中的数据预处理技术进行研究,提出预处理算法.     

计算机数据挖掘技术的开发与应用

本文主要以计算机数据挖掘技术的开发与应用分析为重点进行阐述,首先分析计算机数据挖掘技术和大数据之间的关联,其次介绍计算机挖掘技术的开发措施,最后从市场营销过程中应用挖掘技术、金融投资过程中应用数据挖掘技术、人事管理过程中应用数据挖掘技术、信息档案开发管理过程中应用数据挖掘技术、在网络病毒防御系统开发中应用数据挖掘技术几个方面深入说明并探讨计算机数据挖掘技术的应用途径,旨意在为相关研究提供参考资料。     

大数据情报化技术应用研究

引言：大数据核心价值：大数据情报化。高关联度的深度挖掘呈现。纵深横向关联挖掘呈现。随着学科的深入交叉融合及社会发展、经济发展与科技发展一体化程度的增强,大数据情报化研究正从单一领域分析向全领域分析的方向发展。数据精分及呈现结果都在数据计算中凸显情报化特色,满足使用者最精准的需求。各行业越来越依赖利用数字化科学数据以及借助复杂的数据挖掘、集成、分析与可视化工具将其转换为信息和知识的能力。     

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。     

基于Web数据库的数据挖掘技术及应用初探

在计算机数据网络系统技术应用的过程中,数据挖掘技术逐渐成为Web数据挖掘的重要信息形式。由于Web数据库中其数据信息结构相对复杂,涉及到的内容较为广泛,传统的数据挖掘技术不能得到系统性的应用。因此,通过对Web数据挖掘技术的应用及分析,进行了技术的探究。     

可视化数据挖掘技术的应用研究

数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别,统计学,数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识,提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景。本文通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。     

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。     

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。     

软件工程中数据挖掘技术的运用探索

随着信息化社会的高速发展,互联网等计息技术逐渐在人们的生活中扮演越来越重要的角色.伴随着网络信息技术的普及,从而产生了多种多样的数据信息.软件工程中的数据挖掘技术就是对各种数据进行针对性的分类、提取与挖掘,为各行各业的企业发展提供有效数据.本文总结了近年来软件工程中数据挖掘技术的操作方法,详细分析了软件工程中数据挖掘技术的运用情况.