高职院校自主招生系统设计与实现

高职院校自主招生是新时期职业人才培养渠道中的重要组成部分,面对来自全国各地的考生进行初步的交流与考核,使用传统方式进行招生工作量巨大,需要耗费大量的人力、物力和财力,并且还不便于考生进行快速报名.在互联网环境下,高职院校建设自主招生系统,可以满足学校招生信息发布、考生报名、报考资格审核、报考结果查询等自主招生需求,为此基于.Net平台采用C#开发语言和SQL Server数据库开发了一款高职院校自主招生系统,并在.Net的平台上,对系统进行开发实现,阐述了系统各项功能的实现过程.     

基于数据挖掘的服装销售决策系统研究

服装产品销售信息化程度的高低决定服装企业利润的高低,销售得越好,利润越高,资金回收越快,企业发展就越好。笔者通过数据挖掘将隐藏在数据仓库中的不易被发现的数据挖掘出来,及时提供给服装企业,使企业快速掌握市场上哪个季节、哪个月份、哪种款式、哪种颜色的服装销售得好,根据销量进行生产活动,这样可以有效降低库存,准确合理配送,使企业按需生产,按市场需求定价格,防止出现供过于求或者供不应求的局面,最终使企业利润最大化。     

基于数据挖掘技术在物流决策系统中的应用

为了帮助物流决策者采用新技术分析和处理数据,从而在物流过程中提供科学、准确的预测和决策信息,介绍了数据挖掘技术,针对物流过程中大量数据的特点,提出了如何用数据挖掘技术帮助物流企业作出决策的方法。实践表明,该方法对企业提高管理水平、工作效率、作出正确的决策,起到了重要的作用。     

数据挖掘在高校招生中的应用研究

随着教育改革的不断深入,我国的高等教育得到了长远的发展,高职院校招生规模的不断扩大,招生数量的逐年递增,招生方式朝着多元化、自主化方向发展,院校的招生竞争日趋激烈。本文建立高校招生数据挖掘系统,主要对高校招生信息进行挖掘,提取出有利于高校招生的策略,为高校招生提供决策支持。     

基于数据挖掘的医院决策支持系统设计与实现

介绍了医院决策支持系统的建设背景,描述了在数据挖掘技术的基础上,利用基于Caché数据库的决策支持工具Speedminer建立数据仓库、数据集市和实现决策支持系统的过程,以及决策支持系统在医院管理、临床科研等方面的应用效果.     

基于数据挖掘的校园一卡通决策支持系统设计与开发

针对当前高校一卡通数字化校园,提出以数据仓库技术为核心、以联机分析处理技术和数据挖掘技术为手段,整合一卡通应用系统的核心业务数据,分析并挖掘数据隐藏关系,提取有用信息,供管理员辅助决策,并供其他应用系统共享,产生联动。     

数据挖掘技术在企业决策系统中的应用研究

本文首先讨论了数据挖掘技术,给出了一种企业决策系统。并就决策系统的构成、流程和采用的数据挖掘技术进行了探讨。     

数据挖掘在辅助决策系统的应用研究

本文在商业DBMS的基础上，提出了一种基于粗糙集理论的模型．以利于信息不完备情况下的推理和决策问题的解决和研究。这种的模型可以很方便的根据给定的信息，在最符合实际的子系统上得出尽可能好的结论。     

一种基于数据挖掘技术的物流系统设计

在物流企业的ERP(企业资源规划)实施中进行BPR(业务流程重组),提高企业的信息化程度,是当务之急的事情。本文将研究和探讨如何将计算机空间数据挖掘领域中的一些关键技术与GIS技术相结合,将其应用于物流行业,期望能够更好地提高管理决策水平和经济效益。最后设计和实现了一个基于数据挖掘技术的GIS的物流信息系统的原型,并对系统的总体设计、功能设计和系统实现的关键技术作了详细的阐述。     

数据挖掘技术在辅助决策系统中的应用

销售管理与辅助决策系统是以多年的销售数据为研究对象,采用关联规则挖掘和序列规则挖掘的方法,从中分析、挖掘和提取全面、综合、宏观的辅助决策信息,并能预测客户的购买状况,为客户和管理者提供可靠的决策信息,从而达到推荐自己产品的目的.     

数据挖掘技术在高校招生工作中的应用

本文简要介绍了数据挖掘技术的概念、挖掘过程及关联规则算法。按照数据挖掘的过程探讨了关联规则在高校招生工作方面的应用。利用关联规则对高校学生入学信息及在校期间的成绩等数据库进行挖掘,可寻找出学生入学时诸因素与大学培养结果之间的关联关系,从而为高校招生决策者提供科学依据。     

基于数据挖掘的市场营销智能决策支持系统设计

针对现行市场营销决策支持系统在数据集成、历史数据方面、查询功能以及数据分析方面存在的不足，本文分析了市场营销决策特点，讨论了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术在市场营销决策支持系统上的应用，并结合XML技术和ROLAP数据模式设计的思想，详细设计了营销智能决策支持系统的体系结构和功能结构。     

基于大数据挖掘的高职院校教育质量评价系统设计

传统教育质量评价系统易受动态指标影响,导致系统的部分功能异常。为此,提出基于大数据挖掘的高职院校教育质量评价系统。硬件部分,设置高速数字信号处理器和C6722B存储芯片;软件部分,利用大数据挖掘技术分析教育质量数据,并设计了教育质量评价的主要功能模块。测试结果表明,该系统的各项功能运行正常,性能良好,可以满足高职院校的教育质量评价需求。     

基于数据挖掘的新工科教学决策模式探索

针对新工科人才培养的目标和特点,为了解决现有教学决策过于依赖经验和直觉的问题,提高课前教学设计决策的科学性和课后教学评价决策的客观性,提出基于数据挖掘的新工科教学决策模式,构建课程知识点、教学方法、教学质量等相关数据库,挖掘数据之间的潜在关联关系,以微机原理与接口技术课程为案例,介绍实践探索过程和效果。     

基于数据挖掘和神经网络的赛马决策与分析

运用了数据挖掘技术和神经网络技术，对赛马数据信息进行自动获取和智能分析。首先，分析了目前赛马的有关数据，按照现存的数据信息创建相关的数据库；在数据的搜集方面，建立了一个提取器，在一些网页中读取有关的数据，大大提高了系统自动获取数据的能力；在分析与预测方面，结合了神经网络逻辑建立一个数学线性回归方程，其功能是通过已有的大量的数据资料预测出将要进行的赛事结果，即参加该场赛事的所有马匹的成绩排名。系统主要包括管理模块、数据查询模块、预测模块3大模块，其中预测模块是核心，它是利用对赛马结果有一定影响的13个因素进行数据分析，得出一个预测时间，再与由优先级数据筛选得出的时间值通过两个调节参数做出修正，得出最终的预测结果。     

数据挖掘技术在绿化决策中的应用

本文介绍了数据库技术的现状、数据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过数据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从大规模数据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。通过将该方法应用于实际问题中的例子：绿化决策系统中如何选取树种，我们将看到此技术是有效和实用的。     

探讨数据挖掘在高校招生中的应用

随着大数据技术的不断发展,数据挖掘技术被应用于高校招生工作中,极大地节省了物力人力,提升了招生效率.基于此,各位立足于数据挖掘相关内容分析高校招生中应用数据挖掘的先进意义,该文重点探讨高校招生中数据挖掘的应用路径,以供参考.     

高职院校自主招生计算机专业技能考核辅导实践

移动互联网正改变我们的传统产业,网络与我们的生活息息相关。网站网页的创建、编辑、维护,在网络中显得尤其重要。在高职院校计算机专业自主招生考试中,计算机专业技能考核也着重考核网站制作。本文分享在教学过程中,结合考纲与市场需要,实施专业综合辅导而总结的教学经验。     

在案件侦察决策中采用数据挖掘技术

本文通过对辅助系统核心功能和侦察决策形成过程的简略探讨,建立了辅助系统的模型框架.在数据挖掘的核心过程中,主要采用数据聚类和关联规则技术,并且通过使用案件侦破后修正规则库的手段,使辅助系统对规则具有一定的自我学习的智能功能,从而解决了海量的侦察数据与有价值的数据之间的矛盾.     

数据挖掘技术应用于职教学院信息系统设计探索

随着职业教育不断发展,完善信息系统的建设对职业学院具有重要意义。探索通过充分利用各个部门和系统分散、无关联的数据,设计高职学院下属专业学院的信息系统,把数据挖掘技术应用于该信息系统,从而实现信息系统的决策功能。完整的设计过程包括该信息系统的需求分析,信息系统的设计。具体设计包括确定信息需求,进行信息的采集和加工;利用SQL Server进行数据库的设计,数据库中包含学院的各个基础信息;系统登录功能的设计;系统决策功能的设计。设计为后续数据挖掘技术在系统中实现提供充分的准备。