数据挖掘技术在零售业销售系统中的应用

本文着重研究了数据挖掘技术在零售业销售系统的构架与设计,并给出了与销售因素相关的数据挖掘算法。通过数据挖掘发现销售产品的走向变化及分销商的忠诚度等商业信息,使销售人员在一定程度上能对销售情况建立科学的判断,给决策者提供相应的支持。     

数据挖掘技术在销售分析系统中的应用

介绍了数据仓库的设计方案和架构,以及数据挖掘技术的原理,以实例阐述了两者结合应用于企业销售管理和决策分析的思路,给出了基于这些技术的销售分析系统的设计与实现方法,为企业进一步制定发展战略和科学决策,提供有力的依据。     

数据挖掘技术在成绩分析系统中的应用

通过对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和方法等知识的简单介绍,就如何在成绩分析系统中应用数据挖掘,从中得到促进教学的所需信息等内容进行了探讨,并提出了数据挖掘技术在各部分的具体作法.     

数据挖掘技术在零售业CRM中的应用

客户关系管理（CRM）是目前企业决策管理的重要内容,而数据挖掘技术是有效实施客户关系管理的重要手段。从零售企业积累的大量销售数据中,挖掘出有价值的信息,从而为企业决策提供服务。阐述了数据挖掘技术在零售业CRM中的作用,着重分析了关联分析方法和聚类分析方法,并结合零售超市讨论了方法的应用。     

数据挖掘技术在税源分析系统中的安全应用

多年的信息化建设,使税务应用软件系统中沉积了大量的数据。如何将这些“历史的、静态”的数据进行整合,变成安全的、动态的、具有分析决策性质的信息,已成为当前急需研究的课题。论文在提高数据安全的前提下,主要阐述了数据挖掘的主要功能,分析了税源数据挖掘的全过程,介绍了入库税款的设计实例,并将数据挖掘结果通过税源分析系统展现出来,数据挖掘技术在税收管理中的安全应用,提高了税务系统中数据使用安全性能,为宏观决策提供了有效的依据。     

数据挖掘技术在CRM系统中的应用

随着信息化建设在CRM系统中的迅速发展,数据量的急剧膨胀,如何将计算机获得的海量信息进行有效的组织和利用,将其用于决策就变成一个紧迫的问题。本文对利用数据挖掘技术建立CRM示统中的决策分析系统进行了理论研究和实际应用,包括数据仓库的建立和组织,联机分析（OLAP）和数据挖掘（DM）。     

数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用

对数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用做研究,构建多维信用系统数据仓库与信用评估模型并实现相关算法。     

数据挖掘技术在电力营销系统中的应用

互联网技术的发展促进各企业向数字化转型。虽然电网信息技术水平在不断提升,但是在电力的信息管理系统中堆积的问题也逐渐浮现。大数据背景下,数据流失的风险不断增加。因此,文章将对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行分析。首先,对电力营销系统与数据挖掘技术进行简要概述,然后对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行总体架构设计,最后从三个角度提出数据挖掘技术在电力营销系统中的实际应用,以期为提升电力企业的经济效益提供相关参考。笔者通过研究得出,融入数据挖掘技术的电力营销系统具备数据挖掘、系统管理、结果分析等3个重要功能,而且大数据支持下的电力营销系统的管理、决策等功能得到显著优化,运行效率较高。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为的工具,然而现在的入侵检测系统内部的知识库中的入侵模式（正常模式和异常模式）往往不能很好地反应入侵行为的特征,所以有时候经常出现漏报或误报的情况,另外,系统提了的用户行为特征有时候也不能正确地反映用户的实际行为特征,针对这一情况,详细讨论了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

数据挖掘是当前十分热门的技术,它是一种处理信息的有效工具,在许多领域都有自己的应用.为了适应电子商务的发展要求,文章介绍了数据挖掘的基本原理,对数据挖掘技术在电子商务中的应用进行了初步探讨.     

数据挖掘在销售管理系统中的设计和实现

面对企业销售部门日益增长的海量数据,给出了一个完整的销售管理数据挖掘系统,它包括数据的准备与取样、数据调整、挖掘算法的实现、结果的评价等步骤。结合某公司的实例,进行了详细的分析和说明。     

新一代数据挖掘语言分析及应用

关系查询语言的标准化为关系系统的开发奠定了基础,同样好的数据挖掘查询语言也必将有助于挖掘系统平台的标准化。由于数据挖掘覆盖了广泛的分析任务,而且每个任务又具有各自不同的需求,因而开发、设计完善的数据挖掘语言具有非常重要的意义。介绍了新一代数据挖掘语言及应用状况,标准化的数据挖掘工具将使客户从降低成本和投资、方便使用中受益,也将使数据挖掘成为企业决策系统中不可或缺的一部分。     

增量更新技术在数据挖掘原型系统中的应用

本文设计并实现了一个数据挖掘原型系统 ,并将增量更新技术应用于此原型中。该原型具有快速的响应能力和处理大数据集的能力。     

数据仓库和数据挖掘在高校决策支持中的应用研究

运用高校学生成绩、学籍等相关数据,创建高校学生成绩分析的数据仓库,运用ID3算法实现基于学生成绩等级的决策树挖掘模型的构建,由决策树提取分类规则,并利用Analysis Services工具进行挖掘验证.     

数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用研究

随着高校图书馆规模和馆藏量的快速增长,图书管理工作面临新的挑战。传统的图书管理工作仅担任被动服务的角色,图书馆管理系统采集到的大量数据只是被简单存储,并没有得到深层次的分析和利用。如何将数据挖掘技术应用到图书馆管理工作中来,为师生提供更加人性化、智能化的服务,是管理者迫切需要解决的新课题。本文首先介绍了数据挖掘技术的理论知识;在此基础上,详细分析了高校图书馆的工作服务特点以及数据特点,然后对数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用进行了研究。     

数据挖掘在教学系统中的应用

教务管理系统作为数字化校园重要组成部分之一,是涉及教务管理各环节、面向学校各部门以及各层次用户的多模块综合管理信息系统。在使用中会产生大量的有用的和无用的数据,可以通过数据挖掘技术来对这些数据进行分析,从而达到高效、人性化的管理。     

数据挖掘在教学中的应用

描述数据挖掘的概念和特点,并着重讨论数据挖掘的方法、任务,从教学的实际情况出发,阐述利用数据挖掘技术在教学中带来的指导作用。     

数据挖掘技术研究综述

随着信息技术的发展,积累了越来越多的数据。数据挖掘技术通过从数据库中发现知识,为人类处理这些海量数据提供了有力武器。首先介绍了数据挖掘技术的概念,然后对数据挖掘系统的构成和数据挖掘的流程进行了分析,最后详细分析了数据挖掘的常用方法。