一种基于Web的电力营销数据挖掘系统

为了更好地利用供电公司在生产和营销过程中产生的海量数据,从中发现有价值的信息,辅助运营商进行有效的市场营销和客户服务,结合数据仓库、数据挖掘技术和联机分析处理(OLAP)技术,提出一种基于Web的供电公司电力营销数据挖掘系统.该系统采用包括业务逻辑层、应用服务层和数据存取层在内的三层B/S体系结构及基于模型-视图-控制器(MVC)的设计模式,具有跨平台和可扩展性、可维护性等优点,应用前景广阔.     

数据挖掘在电力决策支持系统中的应用

基于数据挖掘技术,采用跨行业数据挖掘过程标准(CRISP-DM)的6个阶段,架构电力决策支持系统的数据挖掘过程.同时,针对电力决策支持的不同应用领域,如安全稳定性评估、电力负荷预测、电力系统故障分析和电力营销策略支持等,选取合适的数据挖掘算法进行应用分析.     

数据挖掘技术及其在营销中的应用

对数据挖掘这一新兴数据分析技术进行了综述,阐述了数据挖掘产生的背景及其定义、任务和过程,论述了几种常用的数据挖掘算法,并给出了数据挖掘技术在营销中的应用实例。     

基于数据挖掘技术的精细化营销模式研究

随着电子商务的深入发展,企业与客户的关系发生了许多变化:客户的选择范围骤然扩大;客户数据爆炸性增长;客户需求多样化、个性化,客户经验成熟化;对企业提出了产品优质、响应迅速、定位准确的高要求;企业正逐步向以客户为中心转变,如何与客户建立起长期的合作联盟,已经成为企业持续长期、稳定发展的重要条件。因而,在网络营销中。如何应用数据挖掘技术对客户数据进行分析,制定适合的精细化和个性化营销策略,如何有效地实施企业的前台驱动者--客户关系管理,已经引起了各行各业的重视。     

基于数据挖掘技术的药品营销分析系统

介绍了一个应用数据挖掘技术开发的医药营销平台DMMA,从体系结构、系统实现、应用等方面论述了DMMA的设计,对数据挖掘技术的应用进行了有益的探索。     

基于WEB的数据挖掘模型

随着WEB技术的全球普及和基于数据仓库的数据挖掘技术的日趋成熟，使得基于WEB的数据挖掘技术成了新的研究热点。提出了一个具有良好发展前景的基于WEB进行数据挖掘的模型，并详细阐述了该模型的结构和工作机理。     

电力生产系统OLAP与数据挖掘技术的实现

联机分析处理和数据挖掘技术是近年来数据库领域和人工智能领域研究的热点，它通过对大量数据进行分析和处理，得到隐含在这些数据背后有用的信息和知识，电力生产系统每天都积累了很多的生产销售数据，分析和挖掘出这些数据所隐含的深层次的知识对于企业来说是十分必要的，本文对OLAP和DM作了详细的介绍，针对企业的数据特点和应着重解决的问题，提出了适合电力生产企业的OLAP和DM任务，阐述了用于企业DM任务的粗糙集方法，最后，结合实例说明了粗糙集方法是如何应用到电力生产企业的数据分析和数据挖掘中的，并指出了OLAP和DM技术的实现给企业带来的效益。     

基于Web信息资源数据挖掘技术研究

根据Web教学信息资源数据挖掘中间结果进行探索式的Web教学信息资源数据挖掘。此外,该模块还允许用户浏览数据库和数据仓库模式或数据结构,评估挖掘的模式,以不同的形式对挖掘模式进行可视化。一个典型的Web教学信息资源数据挖掘流程进行表示,从数据选择角度分析,选择与目标相关的数据进行Web教学信息资源数据挖掘,消除噪声和不一致数据,并将多种数据源进行组合;从数据预处理,主要从数据库中提取分析与任务相关的数据,形成教学信息资源的整体筛选。     

基于数据挖掘技术的电力入侵检测系统防护结构及性能分析

根据电力调度系统的结构和安全需求,总结了入侵检测系统的工作原理、结构及存在的问题.比较了基于数据挖掘技术的入侵检测系统与其他入侵检测系统的差异,分析了几种入侵检测系统的检测率和误报率.     

基于数据挖掘的促销决策支持系统

提出一种根据客户资料和购物历史数据进行数据挖掘的促销决策支持系统，该系统有机地结合RFM模型、关联规则和序列模式的数据挖掘技术，寻找企业最有价值的目标客户群，发掘目标客户群的商品购买模式，预测目标客户群的商品购买趋势，挖掘目标客户群的购买力，为企业提供动态、实时和准确的促镥决策支持．使企业能对目标客户群采取有针对性的高效的促销措施，以更快的速度、更高的准确度和更出色的客户服务，满足客户个性化的需求，以提高企业的客户服务水平，建立并保持客户忠诚度，增加企业的销售额，降低企业的营销成本．实践证明，该系统高效且可广泛使用．     

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。     

基于数据仓库的智能决策支持系统结构

分析了传统决策支持系统的缺陷,介绍了数据仓库和数据挖掘技术,提出了基于数据仓库的智能决策支持系统的部件结构,阐述了各部分功能及其相互关系．本结构将数据仓库、数据挖掘技术与传统决策支持系统的“有机地结合起来,既有传统决策支持系统的辅助决策功能,又可通过数据挖掘来提高系统的智能性．     

电子政务决策支持系统中数据仓库的研究与设计

通过对数据仓库技术及决策支持系统的研究，提出了基于数据仓库的电子政务决策支持系统。如何构建异构的电子政务数据仓库，使之能为电子政务中政府决策提供支持是一个较为复杂的问题。通过对电子政务决策支持系统中数据仓库的研究，重点介绍了数据仓库的设计过程和关键技术，设计了相应的数据仓库，并且提供了具体的实施方案。     

应用数据仓库技术实现决策支持系统

就数据仓库技术在决策支持系统中的应用进行了研究，提出了数据仓库技术与数据挖掘技术相结合的数据仓库化决策支持系统方案，就其基本结构、功能作出简单介绍。     

基于数据仓库技术的决策支持系统中的知识发现

基于数据仓库技术的决策支持系统结构框架 ,探讨了决策支持系统中知识发现的主要方法及关键技术 ,并进一步阐述了知识发现过程中应注意的几个问题以及知识发现的发展方向     

采煤方法及设备选择决策支持系统的研究

论述了缓倾斜煤层采煤方法选择的评价过程及评价指标，将煤层地质条件评价、可行方案论证、计算机模拟、技术经济分析、模糊评判及多目标评价等方面的内容和方法汇集成完整的数据库、模型库和方法库，建立了具有良好用户界面的缓倾斜煤层采煤方法及设备选择决策支持系统．该系统已在实践中应用．     

基于决策树算法的数据挖掘在学生信息系统中的应用

数据挖掘的方法很多,决策树方法是数据挖掘方法之一。决策树方法不需要对数据进行任何假设,直接将大量数据智能地分类,按照一定的规则找出隐藏的、有价值的信息。文章选取决策树方法中具有代表性的C4.5算法,以高校学生信息管理系统中毕业就业海量信息为实例生成决策树,挖掘出有利于毕业生就业的潜在规则和因素,以便指导高校的教育和管理。     

基于数据挖掘和粗糙集的入侵检测系统在电力网络中的应用

根据电力系统的网络安全风险的特点,简要介绍各技术层面的解决办法,重点设计了网络层中入侵检测系统应用的部署和结构。在中心控制台采用基于数据挖掘和粗糙集的网络入侵检测系统,结合滥用检测和异常检测方法,并给出体系结构和模型建立的过程。