浅析数据挖掘技术

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。     

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。     

基于大型数据库的数据挖掘应用研究

信息时代的数据每天都在急剧增加,人类也进入了大数据时代,对海量的数据要进行准确的分析和精确的处理就离不开对数据挖掘技术的应用,作为一项转为大数据处理而生的挖掘技术,能够有效地提高数据处理的效率和精确性.针对大数据处理过程中数据挖掘技术相关问题,对当前应用比较多的大数据挖掘技术进行了分析.     

大数据挖掘与数据处理方法探析

该文将基于大数据挖掘技术的基本,分析大数据与大数据挖掘之间的相互联系,对当今主流数据挖掘算法进行分类说明,最后以大数据时代中主流数据形态——非结构数据为例,阐述大数据挖掘的数据处理方法,以期能够为业内人士提供理论参考。     

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。     

数据挖掘技术在教师教学评价中的应用研究

随着科学技术的快速发展以及数据挖掘技术的不断改进,各个学校的教学管理系统中都已存储了大量的数据信息,本文主要对目前教师在教学评价中的现状进行了研究,并以教学评价的体系为数据挖掘的基础平台,利用数据挖掘技术对教师教学相关的数据进行挖掘和分析。重点对数据挖掘技术在教师教学评价中的应用进行研究,从而可促进学校教学的质量,对教师教学评价有重大的意义。     

基于物联网与云计算的数据挖掘技术

在大数据时代,数据成爆炸式增长状态,加大了数据分析和利用难度。应用数据挖掘技术有助于提高数据分析和利用水平。云计算、物联网技术的出现则有助于深化发展数据挖掘技术。现如今,对三种技术已进行了融合发展,有效提高了数据挖掘技术应用水平。本文主要介绍了物联网、云计算、数据挖掘的概念,分析了基于云计算的物联网数据挖掘技术原理,同...     

一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计研究

网络技术的快速发展给我们带来了大量的数据信息,同时也为我们在从大量的数据信息中发现自己需要的数据也增加了难度,数据挖掘技术的出现可以很好的解决这样的问题,数据挖掘技术在很多领域的决策分析的应用中越来越广泛。云计算可以提供虚拟化的高性能的计算平台,满足数据挖掘系统设计的需要。本文对云计算平台的特点进行了分析,对基于云计算的数据挖掘架构进行了设计,对基于云计算的数据挖掘系统的实现进行了研究。     

金融领域中的数据挖掘应用探索

随着金融领域的信息化进程的快速发展,大规模的金融数据集成为商业领域的＂金矿＂。数据挖掘技术通过对大规模数据的处理和分析,从而为金融决策提供了技术支持。本文分类介绍了数据挖掘中的常用技术,并对当前金融领域的热点研究,结合数据挖掘方法,进行了技术上的分析与探索。     

可视化数据挖掘工具的设计与实现

为了在海量数据中把有用的数据提取给用户进行分析,通过对数据可视化和聚类分析的深入研究,将可视化技术与数据挖掘技术两者结合起来,在Java平台下开发一个可视化的数据挖掘系统,把数据挖掘的结果以3D散点图、平行坐标图的方式显示给用户,使用户能够直观地看到数据集的全貌及分析各对象同一属性值的分布和各属性之间的关系,有效地表达数据挖掘结果。     

探索数据挖掘分类技术在高校教学中的应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。对数据挖掘技术的研究,国内外己经取得了许多令人瞩日的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍方案的实施过程。     

关联规则挖掘在网上书店系统中的应用

数据挖掘技术是在大量的数据中发现未知知识的数据分析技术,利用数据挖掘技术分析客户数据,发现其中的规律,从而为商务决策提供依据.本文研究了关联规则的相关分析并应用于网上书店系统,实现客户订单数据的关联规则挖掘.     

关联规则挖掘在零售业交叉销售中的应用

数据挖掘是商务智能中经常使用的一项重要技术,能够帮助人们从海量数据中挖掘出与企业决策有关的信息,以应对日益激烈的市场挑战。利用关联规则算法对零售业交叉销售进行分析,结合数据挖掘软件C lem en tine分析了关联规则挖掘在零售业交叉销售中的实际应用。     

数据流分析与技术研究

数据流作为一种新的数据形态,不同于传统的静态数据,具有连续快速、短暂易逝和不可预测的特点,对其进行有效地分析和挖掘遇到了极大的挑战。介绍了数据流的基本概念、数据流模型、数据流处理模型和目前一些数据流管理系统,并对数据流技术及其挖掘算法进行归纳和分类论述。     

SAS数据挖掘在冷轧酸洗卷质量缺陷分析中的应用

数据挖掘作为一种发现大量数据中潜在信息的数据分析技术,受到各界的密切关注。SAS数据挖掘技术是众多数据挖掘方法中的佼佼者,它在大型企业中得到很好的应用。本文介绍数据挖掘的背景知识,并利用SAS/EM工具,对该技术在冷轧酸洗卷质量缺陷原因分析作了初步尝试。     

基于SQL Server的交叉销售空间数据挖掘探讨

数据挖掘技术可以有效地分析大量数据,从中提取有用的信息。本文尝试基于SQL Server 2005使用决策树算法对销售信息进行数据挖掘操作。实验结果发现该方法具有一定的实用性,得出的结果具有一定的参考价值。     

数据挖掘项目的特征和关键环节

数据挖掘技术作为企业信息技术应用的自然延伸,正在成为近年来企业在实施数据仓库项目后的关注重点。文中在大量数据挖掘项目的实施总结基础上,对数据挖掘项目的特征、人员构成和角色分析、方法论和关键环节进行了深入分析。为以后不断地跟踪最新的数据挖掘知识和项目实施方法论,不断地通过数据挖掘项目实践来创造业务效益,提供了理论依据。数据挖掘相关理论和技术研究应该作为国内信息技术领域在今后一个时期的焦点命题。     

关联规则与聚类分析在超市中的应用研究

数据挖掘是商务智能中经常使用的一项重要技术,企业在其整个运营过程中,积累了庞大的数据信息,决策者们所需要的信息往往就隐藏在里面,数据挖掘的目的就是如何有效地处理这些数据。在介绍数据挖掘与商务智能的基础上,讨论了关联规则的Apriori算法和聚类分析的K-means算法,结合数据挖掘软件Clementine分析了这两种算法在超市中的挖掘过程,得出一些有益的结论。     

数据仓库与数据库相结合完善通风网络数据处理

数据仓库技术是信息产业的新兴技术之一，对大型企业的事务分析、决策等具有很大意义。将数据仓库技术、数据挖掘技术引入到矿井通风网络数据处理这一研究领域，介绍了数据仓库的概念、特征以及数据分析的相关技术，讨论了矿山企业通风网络数据仓库的建立过程，提出了一种数据仓库技术与数据库技术相结合的矿山企业通风网络管理系统。     

对于数据仓库和数据挖掘的理解

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。