数据挖掘技术--模糊聚类分析在客户关系管理中的应用研究

企业的竞争重点正在经历着从以产品为中心向以客户为中心的转移，客户关系管理作为一种全新的管理、经营理念，越来越引起商家的重视。在数据仓库中进行数据挖掘正逐渐成为CRM中最核心的部分。本文从CRM中数据分析的不确定性，提出采用模糊聚类的分析方法来分析、预测客户行为。     

数据挖掘与决策支持系统

决策支持系统的建立是一项复杂的系统工程。本文分析传统决策支持系统开发中存在的问题．探讨数据挖掘技术在决策支持中的应用,讨论基于这一技术的决策支持系统建立中的有关问题,如数据挖掘的层次空间、数据仓库的组织、知识发现方法等,最后进一步提出决策支持系统的基本结构框架和系统的建立方法。     

数据挖掘在电子商务中的应用

详细介绍了数据挖掘方法与电子商务各方面的结合,并给出了一个以C／S体系结构为基础，与数据挖掘功能紧密结合的电子商务系统实例。》     

数据挖掘中的数据品质问题及其挖掘

一、引言数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databas-es,KDD)有时又叫数据挖掘(Data Mining,DM),它的各项技术在各个领域得到了应用,并得到广泛的重视。建立数据仓库是数据挖掘工作的第一步。数据仓库被定义为面向主题、集成的、随时间变化的、数据稳定的,被用来组织决策的数据集合。数据仓库作为一个很重要的策略来为一个组织的从各种异构的信息来源进行结合,并进行在线分析(OLAP)以及数据挖掘。不幸,数据挖掘中的数据品质未得到人们的足够重视。实     

用于软件行业的数据挖掘

提出了在软件行业中应用数据挖掘的技术，并针对软件行业的特点，对如何在软件行业中应用数据挖掘技术以及应用中面临的困难和挑战进行了讨论。     

数据挖掘在生物信息学中的应用

生物信息学是一门新兴的交叉学科。人类基因组计划的启动和实施使得核酸?蛋白质数据迅速增长，如何从海量数据中获取有效信息成为生物信息学迫切要解决的问题。数据挖掘与生物信息学有很好的结合点，在生物信息学领域的应用潜力日益受到人们的重视。文中介绍了数据挖掘的概念、生物数据的挖掘步骤，初步探讨了数据挖掘在生物信息领域的应用潜力及生物信息学挖掘工具的开发和应用。研究证明数据挖掘技术是生物信息处理的强有力工具。数据挖掘在生物信息学中的应用将取得更大的进展。     

一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架

数据仓库和数据挖掘技术是数据库、信息决策和机器学习等领域的前沿研究方向之一。基于数据仓库的数据挖掘技术目前是研究的热点课题。提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统结构框架,介绍了其各个组成部分,并对其中的重要组成模块查询协同机进行了详尽地描述,同时给出了具体的查询协同算法。     

空间数据挖掘在校园GIS中的应用研究

阐述校园地理信息系统的挖掘过程及方法,以地名匹配为例建立模型进行验证,为数据挖掘与校园地理信息系统的结合找到一种解决方法.     

数据挖掘技术及在电子商务中的应用

数据挖掘（Data Mining)被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏（Data Rich and information Poor)”是一种有效方法,本文对数据挖掘的基本原理作了阐述,分析了数据挖掘的流程及主要功能,介绍了数据挖掘工具的算法和特点,并结合具体实例说明了数据挖掘在电子商务中的应用。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。     

数据采掘与知识发现综述

来自应用、社会、经济等各方面的迫切需求，以及不断升温的研究兴趣，使知识发现和数据采掘成为目前一个不断发展的领域。本文介绍了知识发现和数据采掘技术的产生背景、基本任务、方法及其应用，同时还简要介绍了目前已有的成熟的KDD系统及其将来的发展。     

GIS数据库中的数据挖掘

首先探讨了DM在GIS中应用的必要性和可能性,然后讨论了GIS数据库中的DM可以发现的知识类型、可以使用的方法,可以采用的DM系统原型,最后简单介绍了DM对GIS的贡献。     

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。     

数据挖掘在电信运营商经营决策系统中的应用

介绍了在电信运营企业中,数据挖掘技术在经营决策系统中的应用情况。该论文对数据挖掘技术的关键部分、体系结构、功能模块进行了研究,报告了电信运营企业的经营决策系统的现状。通过对数据挖掘在实际应用中的问题的调查,指出了国内运营企业在进行该技术时存在的问题。同时阐述了数据挖掘技术的应用将有利于增强电信运营企业的市场竞争力。     

数据挖掘集成技术研究

数据挖掘的集成实现是目前研究的一个重要方向。从数据挖掘算法的集成及数据挖掘与其它技术的集成两个方面介绍了研究领域中的一些思想和实现的方法，其中数据挖掘方法的集成有水平集成和垂直集成两种类型。数据挖掘与其它技术（如数据库和数据仓库）的集成有松散方式，紧耦合和“黑箱”方式，紧耦合方式是集成发展的方向。     

基于数据仓库的城市规划决策支持系统的研究和应用

目前我国城市规划管理部门积累了大量数据资源,但传统数据处理方式很难将其有效转换为支持管理决策的信息。研究认为,数据仓库作为一门新兴技术,其应用于城市规划管理将有助于解决传统数据处理的瓶颈问题。本文提出了一种基于数据仓库的城市规划决策支持系统的设计方法和构造模型,通过该系统,可使管理部门对很多规划信息进行比对、整合并作出正确决策,从而进一步提高城市规划管理决策的科学性和规范性。     

数据采掘方法及其在金融行业中的应用

在现实生活中随着数据的日趋庞大，需要有新一代的智能工具和技术对之进行处理。数据采掘正是着眼于此，它的主要目的在于开发相关的技术和工具，从浩翰的数据中获取有价值的信息，简要综述数据采掘的基本概念、任务、要求和基本方法等有关工作，并给出了一个应用于金融行业的实例研究。     

数据挖掘技术及工具研究

本文对数据挖掘技术作了简要的概述，分析了数据挖掘的体系结构和数据挖掘的分析方法，并简要介绍了几种数据挖掘工具以及它们的特点，在文章的最后展望了数据挖掘的发展方向。