数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用

介绍了数据仓库和客户关系管理系统的概念，分析了数据仓库应用的关键技术联机分析处理和数据挖掘之间的区别，指出基于数据挖掘的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了数据挖掘的各种模式及在银行客户关系管理系统中的应用。     

数据仓库及其分析工具在DSS中的应用研究初探

近年来，数据库仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术的兴起，使决策支持系统的发展焕发了无限生机。由于三者在技术上的联系性和互补性，他们的结合不仅为决策支持系统五大部件之一的数据库提供了完整的解决方案，而且也极大地促进其自生和相关领域的共同发展。     

数据仓库技术在配送决策支持系统中的应用

介绍了数据仓库和数据挖掘的概念以及OLAP和ADO MD技术,结合连锁超市配送决策支持系统,阐述数据仓库的建立过程、建立立方体的方法,并举例说明了在立方体上运用MDX语言进行数据挖掘的方法.     

数据仓库技术在配送决策支持系统中的应用

介绍了数据仓库和数据挖掘的概念以及OLAP和ADOMD技术，结合连锁超市配送决策支持系统，阐述数据仓库的建立过程、建立立方体的方法，并举例说明了在立方体上运用MDX语言进行数据挖掘的方法。     

数据挖掘在数字图书馆个性化服务中的研究与应用

随着图书馆数字化进程的不断发展,个性化服务已成为图书馆服务系统中十分关键的部分。从数字化图书馆个性化服务及数据挖掘的特点入手,描述了数据挖掘技术和方法,探讨了数据挖掘技术在图书馆个性化服务中的应用。     

SDSS在高校人才培养领域的开发与应用

将智能决策支持系统（IDSS）和基于数据仓库（DW）的新决策支持系统相结合,设计开发了高校人才培养领域的综合决策支持系统（SDSS）。文中对IDSS设计与实现的关键技术进行了阐述,对数据仓库（DW）进行了详细设计,画出了该数据仓库的星型模型图,并对在线联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）的应用,进行了举例。文章注重实用性,可为高校开发SDSS提供有益的参考。     

数据仓库在企业决策支持系统中的应用研究

数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）是20世纪90年代中期兴起的三项决策支持技术,它们的结合能充分利用经营企业内部积累的海量数据,挖掘出有价值的知识和信息来支持企业决策的制定.结合SQL Server 2005中数据仓库的构造技术,对其在连锁销售企业决策支持系统中的应用进行了研究.     

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.     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理（OLAP）和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统。系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持。     

基于数据挖掘的移动大客户管理系统

数据挖掘是依据相应的规则和策略，从海量的实际应用数据中提取有用信息和知识的一种技术。通过对移动通信业中所存在的问题和数据挖掘技术进行分析，针对通信业中突出的增量不增收问题，提出基于数据挖掘的移动大客户管理系统，以期通过加强对大客户的管理，为企业提供决策依据，从而提高移动通讯业客户管理的科学性，增强企业市场竞争力。该系统根据对大客户的特征描述，定义了相关的功能；并针对不同的数据挖掘模型，给出了相应的可验证实例。实验结果表明基于数据挖掘的移动大客户管理系统能够为企业提供有用的分析数据，有利于企业的决策。     

OLAP与数据挖掘一体化的研究与应用

论述了OLAP与数据挖掘各自内在的特点,提出了将其一体化的OLAM(OLAP Mining)模型,给出了OLAP与数据挖掘一体化的框架,并将此OLAM模型应用在铝电解槽电解质温度在线分析系统中．     

数据仓库技术及在电信系统应用的研究

本文阐述了数据仓库的基本原理及在电信领域中的应用,提出了电信领域常见的OLAP分析主题,电信领域的决策分析主题,选择适当的数据挖掘算法实现数据挖掘.     

数据挖掘中的数据预处理方法

从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式.     

数据挖掘技术及其在高校教学系统应用的研究

高校教学系统作为大学数字化教学的一个重要组成部分,运行多年已经积累了大量的数据,但并没有得到很好的挖掘和研究。本文结合高校管理系统与数据挖掘技术对教学质量评估进行了研究,提出了教学质量评估分析主题。给出了基于SQL Server的数据挖掘解决方案,运用关联规则方法进行研究,介绍了相关算法,并进行了优化。最后对相关数据进行挖掘,对实验结果做出了初步分析,所得出的结论对高校教学工作具有一定的指导意义。     

数据挖掘技术在钢铁行业价格关联分析的应用研究

拟对各种钢材的品种规格的价格变化之间相关性的分析,运用数据挖掘理论的聚类分析方法,挖掘各种价格指数之间的相关性参数,为预测和分析钢材市场的价格变化提供一种行之有效的方法,提高预测的准确度,预防钢材销售因为价格变化,陷入恶性竞争,提高全行业抵抗来自国内外各种不利因素的风险的能力。     

基于Analysis Service数据挖掘模型创建理念研究

SQL Servor Analysis Service是一整套的决策支持引擎和工具。Analysis Service分析服务的访问是通过图形用户界面工具．并且通过与微软管理控制台接口运行。Analysis Service可以访问2种形式的决策支持机制：OLAP和数据挖掘。文中主要论述分析服务与客户端OLAP相关的技术．介绍了Analysis Service客户机体系结构及其用于数据挖掘的功能．并引用它的MDStore接口和MiningModel对象，提出了在此环境下的数据挖掘模型的创建理念。     

电子商务网站中的数据挖掘与分析

对电子商务网站数据来源进行了分析、对数据进行了理解和解读、使用拆分工具进行分析,帮助电子商务网站做出更精细、更科学的管理,使网站的评判和决策更客观,提高了竞争力。     

数据挖掘的概念、方法及在金融数据分析中的应用

数据挖掘是一种在大型数据库或数据仓库中发现不同层次信息的工具，其应用日益广泛，本介绍了数据挖掘的概念、方法及在金融证券数据分析中的应用与可视化过程。