数据挖掘技术在民航CRM中的应用

进行客户关系管理系统建设,是当今各大航空公司争取竞争优势的重要手段。数据挖掘技术在CRM的实施中起着关键的作用。文章分别介绍了数据挖掘技术和CRM技术,具体介绍了在民航CRM建设中用到的决策树方法和模糊聚类方法这两种数据挖掘方法,并作了实验分析。最后对数据挖掘技术在民航中的应用作了展望。     

模糊蚁群聚类及其在数据挖掘中的应用

提出了一种基于蚁群算法的动态模糊聚类分析方法,并研究其在数据挖掘中的应用。该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,克服了FCM算法对初始化的敏感,动态的确定了聚类数目和中心;然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行FCM聚类弥补蚁群算法的不足。从而将蚁群算法与模糊C均值聚类有机的结合,实现了基于改进的目标函数聚类分析,可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类。     

聚类数据挖掘在蔗农种植行为分析中的研究与应用

采用数据挖掘技术建立基于模糊聚类的分类模型,以广西为例,对蔗农依据其不同种植行为特征合理划分6类群组．并进一步分析各群组的种植行为特征。这对加强蔗农信息管理有一定指导意义．也有助于制糖企业对蔗农实施有效的扶持和奖励。     

数据挖掘中变量聚类方法的应用研究

讨论了变量聚类方法中相同类型变量相似性测度方法,首次提出一种关于混合变量间相似性测度的方法。并将基于变量的聚类分析和模糊聚类结合起来,为解决数据挖掘中基于变量聚类问题提供了有效的分析工具。最后给出一个应用实例。     

模糊聚类分析及其在数据挖掘中的应用

分析了常用的数据挖掘方法，在数据挖掘中引入了模糊聚类分析的方法，分析了该方法在数据挖掘中的优势，并以例证说明这一方法的实际应用。     

基于数据挖掘的CRM分析

进行客户关系管理系统建设,是企业争取竞争优势的重要手段,数据挖掘技术在CRM的实施中起着关键的作用。文章介绍了数据挖掘技术和CRM技术,具体介绍了在酒店CRM建设中用到的决策树和模糊聚类这两种数据挖掘的实现方法,并做出了实验分析。     

改进模拟退火算法在数据挖掘中的应用

数据挖掘的目标是处理大量的数据,从中提取知识.对模拟退火算法进行改进并应用于数据挖掘中.实验证明,在对数据进行聚类分析时算法体现其有效性,可以获得较好的聚类结果.     

数据挖掘技术在Web中的应用研究

随着信息技术的快速发展，特别是计算机技术的不断普及，使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出．数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了数理统计学、人工智能、神经网络和信息枝术等多学科而出现的一项新技术，且在广大应用领域产生了和正在产生着巨大的作用：因特网在目前为一个分布式的、全球的、巨大的信息服务中心，每时每刻有海量数据产生于此．这无疑对数据挖掘这门新兴的学科提出了巨大的挑战．Web不仅由页面组成，而且还包含了由一个页面指向另一个页面的链接结构和用户使用记录．而大量的这些Web内容、链接结构和用户使用记录隐含了人们使用web页面行为习惯、页面质量、用户类别等大量有趣信息．本文就Web挖掘技术的web内容挖掘、web结构挖掘、Web使用记录挖掘作了深入、详细的探讨．     

浅谈数据挖掘在机房信息管理中的应用

以往的机房信息管理系统,多数是OLTP系统,缺乏综合分析、辅助决策的能力,尤其对其历史积累的海量信息中隐含知识的利用无能为力。该文在聚类规则挖掘理论与研究的基础上,将k-means的算法应用于安徽经济管理学院的机房信息管理系统,对课外上机人次数据进行挖掘,根据挖掘规则得出了课外上机与课内上机时间安排的合理顺序。     

数据挖掘中的聚类浅析

聚类在数据挖掘中扮演着重要角色，本文分析了数据挖掘对聚类的性能要求，详细分析了几类主聚类算法及其性能．进一步对聚类算法提出了期望。     

数据挖掘中聚类分析的应用分析

随着近几年我国经济的不断发展,其数据量也越来越大,大数据的出现使得数据挖掘技术得到了广泛重视,而聚类分析作为数据挖掘的核心的也越来越受到关注。本文主要介绍聚类分析的具体含义,并分析聚类分析的种类以及聚类分析进行划分时其簇的类型来对聚类分析算法进行详细描述,并通过聚类算法在实践中的应用,为数据挖掘在具体实践中的应用提供依据。     

数据仓库和数据挖掘在医院信息系统中的应用

由于传统的数据库技术具有单一性,在处理操作型事务时具有一定的优势,但是不适合处理信息型事务,基于此对数据仓库和数据挖掘在医院信息系统中的应用进行了分析,主要探讨了决策支持系统的应用结构、数据仓库、联机分析处理技术、数据挖掘技术分析等技术方面的内容,分析了医院信息管理部门的组织结构、医院信息管理系统的构成、平台系统结构和数据库和数据仓库的设计等,这一研究对于医院信息管理系统的进一步推进具有仪的借鉴价值。     

数据挖掘的应用和发展趋势叶磊

由于数据挖掘在各行业中的广泛应用,因而该技术引起了人们的普遍关注,近年来该技术在金融、电信、零售、医疗、科研等行业领域内发挥了巨大的作用。网站的数据挖掘(Websitedatamining)即Web挖掘、生物信息或基因的数据挖掘以及空间数据挖掘成为数据挖掘领域新的研究热点。     

WinRAR使用技巧四则

WinRAR是Windows上常用的压缩解压缩工具。由于它支持包括ZIP在内的多种压缩格式．且压缩速度较快压缩率较高，故现在已成为Windows上非常流行的压缩软件。下面是笔者在使用中总结的一些经验．在这里共享出来．希望能对你使用这个软件有所帮助。     

数据挖掘在财务信息系统中的应用研究

随着信息技术在财务管理中的应用,数据挖掘技术对财务信息系统数据处理与分析至关重要,对数据挖掘的含义、作用、任务、对象、方法、在财务信息系统中数据挖掘应用进行了阐述,加强数据分析,提高单位财务管理。     

数据挖掘在出口退税中的应用

数据挖掘技术为出口退税业务过程中所积累的原始数据的深层次使用提供了一种可行的手段,本文介绍了数据挖掘技术在出口退税业务中使用的目的,提出了出口退税数据挖掘的系统功能和实现方法,为税收管理提供了有力的决策支持。     

数据挖掘在出口退税中的应用

数据挖掘技术为出口退税业务过程中所积累的原始数据的深层次使用提供了一种可行的手段,本文介绍了数据挖掘技术在出口退税业务中使用的目的,提出了出口退税数据挖掘的系统功能和实现方法,为税收管理提供了有力的决策支持。     

数据采掘技术

本文针对数据采掘技术展开讨论和研究。如何快速有效地从海量的网络信息中,采掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在使用和管理决策中发挥作用,是急需要解决的问题。     

数据挖掘中聚类算法的综述

聚类算法是数据挖掘领域中非常重要的技术。本综述按照聚类算法的分类,对每一类中具有代表性的算法进行了介绍,分析和评价。最后从发现聚类形状、所适用的数据库和输人数据顺序的敏感性等方面进行了算法推荐,供大家在选择聚类算法时参考。     

数据挖掘中聚类分析的技术方法

数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术。对各种聚类算法进行了分类,对代表算法作了详细的分析,并对这些算法从多个方面进行了比较,从而为研究和在不同领域使用这些算法提供了参考。同时还阐述了聚类分析在数据挖掘中的应用。