基于数据挖掘的电商客户流失预测建模方法研究

文章针对数据挖掘技术在电子商务客户流失预测方面的应用研究,使用决策树算法、支持向量机算法分别建立电子商务客户流失预测模型,分析客户流失特征数据,并对2种方法的预测结果进行分析.     

客户分析中的数据挖掘算法比较研究

对回归预测、决策树、神经网络、聚类和邻点预测、规则导引等5种数据挖掘预测算法分别进行介绍,并结合实例对各种方法适用情况进行了比较,以便有针对性地对客户行为采用有效的预测方法.其中:回归预测根据历史记录分析得出总体趋势;决策树方法是一种“二分制”数据分析和预测方法,主要用于对数据进行归类分割和预测,来解决定性分析的问题;神经网络方法主要对客户行为进行分析和预测,从定量的角度进行分析.     

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,提出和设计了一5种基于数据挖掘技术的新型市场经济预测支持系统。     

数据挖掘技术在教学中的应用研究

在教学管理工作中,学生成绩是衡量教学质量的主要依据之一。用决策树算法建立了关于学生成绩的分类规则和分析预测模型,描述了如何根据分析预测结果发现影响学生成绩的因素,进而有益于教师改进教学方法,提高学生的学习效果。选取决策属性,建立决策树,得出分类规则,结果表明本算法能够对学生数据进行正确分类,得到有价值的结论。     

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.     

基于数据挖掘技术的交通流数据分析研究

利用数据挖掘技术,通过对历史数据的分析预测下一个时间间隔的交通流状况,可以为交通流诱导和信息发布打下基础;通过对路口流量历史数据的聚类分析可得出单路口TOD控制算法的最优时段分段和各时段中的最优控制参数,从而优化单路口控制算法的控制效果;通过对路段流量历史数据之间的关联分析,可得出路段之间的关联规则,从而可以由一个路段的流量推断其关联路段的流量,为实时交通流诱导和信息发布提供实时依据。     

基于数据挖掘的BP神经网络模型的一种改进算法

数据挖掘方法的人工神经网络是一种新的数学建模方式.传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的提出为处理非线性问韪提供了比较好的方法.针对BP算法的局限性提出了改进的BP网络模型,通过对CSP质量指标的预测结果与传统的BP模型比较,结果表明,改进的BP算法提高了学习效率,网络有较好的泛化能力,而且预测更可靠.     

数据挖掘方法的评述

决策离不开知识,从数据库中采掘知识,是解决从大信息量中获取有用知识的有效途径,但是在实际数据库中,数据的复杂性（如信息量大、噪声等）对数据挖掘方法提出了比机器学习更高的要求,这方面的研究正受到越来越多的关注。本文就当数据挖掘的几种主要方法,即神经网络、决策树、粗集和云模型等方法的研究现状进行了评述,指出其存在的问题。从总体上看,这些方法都有局限性,但它们的有机组合具有互补性,多方法融合将成为数据挖掘的发展趋势,最后指出数据挖掘方法面临的挑战。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统

在将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中的基础上，针对网络入侵的实际特征，对传统的FP-growth关联规则算法进行了改进，并引入关键属性约束来指导频繁模式的挖掘过程。改进的FP-growth算法在挖掘规则过程中有效地降低了空间的损耗量，大大地提高了系统挖掘效率，从而指导系统挖掘出更有意义的频繁模式。     

基于数据挖掘的信用分类技术

以提高信用等级评价的质量为目的，介绍了数据挖掘技术的基本过程.以企业贷款的信用分类为研究背景，具体研究了业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和发布的实现环节.在建模过程中，采用决策树为分析模型，对经典的C4.5算法进行了改进.将改进算法运用在企业贷款的信用分类中，并将其效果与经典的C4.5算法的结果进行比较，结果表明该算法对于企业信用分类这样的复杂系统，在准确度与决策树结构上具有一定程度上的改善，能够提高信用等级评价质量.     

VB在数据挖掘中的应用研究

介绍数据挖掘的过程,然后提出使用VB及ADO开发数据挖掘应用的一般方法.通过一个实际问题,展示该方法的具体实现与应用.结果表明VB便于使用,是实现数据挖掘的良好工具和手段.     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据挖掘技术和CRM的基本概念,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,并着重对决策树技术进行了研究。针对SPRINT算法在数值型属性分裂过程中计算量大、效率低的缺点,提出了一种新的数值型属性的分裂方法,并对SPRINT算法进行了改进,并用改进的SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

基于数据挖掘的泵送混凝土质量管理系统设计

提出了采用数据挖掘技术对泵送混凝土质量进行管理和控制的解决方案。概述了数据挖掘技术和数据仓库技术，提出了基于数据挖掘技术的质量控制和管理模型以及系统的整体架构，并详细阐述了数据挖掘算法中的统计分析法和决策树法在该系统中建模和应用的过程。该系统运用到实际生产过程中达到系统最初设计目标，效果良好。     

基于数据挖掘的决策树算法分析

决策树是数据挖掘技术中的重要方法,主要用于分类和预测.本文介绍了决策树算法中应用最广泛的ID3算法和C4.5算法,阐述了两种算法的主要思想,说明了构造决策树的基本步骤,对两种算法进行了分析和比较.     

粗糙集-决策树在数据挖掘中的应用

目的将数据挖掘技术应用在胶合板缺陷检测数据中，提取出有效的、正确的规则信息．方法通过分析比较粗糙集软计算方法和决策树方法的特点，利用两种方法具有的优势互补性，将其进行有机集合，构造数据挖掘模型．结果从胶合板缺陷检测数据中挖掘出对用户有价值的决策规则，并将其用“IF—THEN”语句表达出来．以便指导以后的决策过程．结论基于粗糙集和决策树结合的数据挖掘方法提高了获取规则的快速性，降低了计算的复杂度，增强规则的可解释性，取得了良好的研究结果．     

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。     

起重机械检验数据挖掘系统的设计与实现

利用数据挖掘技术,开发了起重机械检验数据挖掘系统,为检验起重机械安全运行性提供了一种有效决策模型。系统采用决策树分类,实现了对起重机械的故障诊断;利用关联规则,对起重机械缺陷、失效进行相关性分析。系统运行结果表明,该系统具有一定的应用价值。     

数据挖掘在就业分析中的应用

利用数据挖掘技术对当前毕业生的就业数据进行分析,发现影响就业的主要因素.其中使用C4.5算法计算了学业成绩、社团实践、获奖情况等分裂属性的增益率,以此构造决策树并对其归纳总结出一些就业规则.