数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究

数据挖掘作为一种数据处理技术,可以通过从大量数据中提取有效信息,从而为人们的决策提供指导。根据当前学生成绩分析中存在的不足,提出利用数据挖掘Apriori算法对其进行分析研究,通过对教务管理系统中大量的学生成绩进行分析,找出所开设课程之间的内在联系,为专业人才培养方案的制订提供参考,为教务管理人员教学工作更科学地安排提供依据。     

数据挖掘技术在远程教育教学中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用.简要介绍了数据挖掘技术.给出了一个完整的数据挖掘系统设计与实现过程.它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤.文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程,并通过改进Apriori算法来提高挖掘的效率,为远程教育教学决策提供了科学依据.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

在网络安全管理中入侵检测技术是防止黑客入侵网络的有效方法之一,其通过对入侵事件的识别,当发现异常数据时及时报警并采取相应的措施阻隔非法数据入侵。在网络入侵检测中,数据挖掘技术对于检测的能力尤为重要,因此对数据挖掘技术和入侵检测技术进行研究,设计基于数据挖掘的网络入侵检测系统,并将聚类分析算法、Apriori算法引入入侵检测,提出算法的优化,提高入侵检测率和降低误报率。     

数据挖掘技术在学生就业指导中的应用

管理信息系统的应用使得职业学校的就业指导工作产生了质的飞跃,但随着毕业生人数的极具增长,系统中不可避免地积聚了大量的就业信息数据,与之匹配的统计方法已不能适应现实的需求。数据挖掘技术可以有效解决这一问题,它所包含的Apriori算法,能建立在学校的就业历史数据之上,深入分析毕业生的就业数据从而发现真正影响学生就业问题的内因,还能通过结合学生的受教育与就业需求之间的相关性,分析出社会对人才的真正需求,进而为职业学校的管理者提供参考数据,帮助他们对学校的教育模式进行改革,使其更契合当下社会对人才的需求,从而最大程度地提高毕业生就业指导工作的有效性。     

数据挖掘在网络入侵检测中的应用研究

本文提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,其主要思想是利用数据挖掘的方法,从经预处理的包含网络连接信息的审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则,并用来检测入侵行为.对Apriori算法中求频繁集时扫描数据库I/O负载惊人的问题提出了一种改进办法.为验证该算法的可行性,文章最后实现了该入侵检测模型的知识库中正常连接规则的挖掘.实验表明该模型能提取特征生成新规则,并证明了方法的可行性和有效性.     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用研究

本文主要研究了数据挖掘在电信顾客关系管理中的应用,构建了基于数据挖掘的电信CRM框架体系,将数据挖掘技术应用到客户细分、流失预测以及交叉营销等方面,实现客户全生命周期的科学化管理。最后,以XX电信公司的彩铃业务为例,采用Apriori算法来挖掘与分析其交叉销售的策略。     

数据挖掘技术在生源质量分析中的应用

通过对各届毕业生生源等特征资料、高考的成绩数据、以及大学各门课的成绩挖掘,提供了一个在教育领域进行合理挖掘的模式。研究了如何把关系数据库的关联规则问题转化为单维、布尔关联规则问题,把关联规则挖掘中的经典算法Apriori算法在实例中进行了具体应用。     

数据挖掘的Apriori算法在高校学生成绩分析中的应用

该文基于数据挖掘中的关联规则理论,以某高职院校教务学生成绩系统数据为依据,应用Apriori算法,探寻某专业的专业课程之间的内在关联关系,为教学提供相应的指导。     

数据挖掘在科创园区信息系统中的应用

作数据挖掘是近年来数据库领域研究的热点问题之一。关联规则Apriori算法是数据挖掘的关键技术,主要是找出数据库中的所有频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则。SQL Server 2005为数据挖掘的实现提供了强大的支持。采用创建基于WEB服务的数据挖掘模式,能更好的促进科创园区智能化管理和发展。     

数据挖掘技术在选课系统中的应用

数据挖掘是从海量数据中找出潜在的、对用户有用信息的过程。将数据挖掘技术中的关联规则应用到选课系统,对历届学生选课成绩库进行挖掘,找出其中潜在的有用信息,找出不同课程之间的相关性,为教学工作人员指导学生选课提供有效的帮助。     

数据挖掘在电子商务中的应用研究

本文主要介绍数据挖掘在电子商务中的应用,文章从数据挖掘的定义、数据挖掘的常用方法出发,阐述了数据挖掘在海量信息中提取有效信息的作用,特别是数据挖掘与电子商务的结合可以给人们生活带来便利,给企业带来新的利润空间以及为企业提供决策支持。常用的数据挖掘技术主要包括支持向量机、朴素贝叶斯、聚类、决策树、神经网络和关联规则等,最后介绍了数据挖掘在电子商务的4个主要应用方面,说明了数据挖掘存在的必要性。     

基于数据挖掘技术的应用分析

随着网络时代的到来和普及,现在大量的信息扎堆,在给人们代理快捷方便的同时也给我们带来一个难题,就是大量的数据如何消化以及真假的辨别,其次是这些信息的安全性如何保证,再就是他们的统一处理方式方法。这时一个新的名词出现了——数据挖掘技术。数据挖掘是一项比较新的数据库技术,存在广泛的实际应用需求;本文对数据挖掘技术作了个全面的概述,列举出了数据挖掘系统组成和挖掘方法。     

可视化数据挖掘技术的应用分析

随着社会的不断发展和科学技术的不断进步,大数据时代的到来衍生了很多新技术。其中,可视化数据挖掘技术是较为先进的一种技术,是信息化时代发展的产物。近年来,这一技术被广泛应用于各个领域,为各行各业的发展提供了便利,提高了工作效率。笔者主要阐述了可视化数据挖掘技术的相关概述,分析了可视化技术在数据挖掘技术中的应用,研究了可视化数据挖掘技术存在的问题和未来的发展趋势,以期为技术的进步提供数据支持。     

数据挖掘中知识管理与表达系统的设计与实现

分析了知识管理与表达在数据挖掘及人工智能系统中的作用,进行了功能分析与结构设计。介绍了一个具体知识管理与表达系统ＫＭＥ的存储管理与索引机制,以及它的多种知识表达方式。最后探讨了ＫＭＥ实现时遇到的问题及其改进方法。     

数据挖掘技术在经营分析系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据进行分析和信息提取的重要工具。本文首先介绍了数据挖掘的基本概念和相关知识。然后结合电信的具体行业特点,建立了一个基于数据挖掘的系统(MDMS),并对该系统的结构、模块组成等问题进行了深入的讨论。文中详细介绍了该系统中关联规则挖掘技术、分类模型挖掘技术和聚类分析技术等关键技术的实现。最终对该系统在电信运营过程中所起的作用作了一个总评。     

数据挖掘技术在数字化校园中的应用

在讨论数据挖掘技术的基本概念及决策树方法的基础上,引出决策树算法在数字化校园中的应用,以高校学生等级的划分为例介绍了该算法的实施过程,并对结果进行了分析.     

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。     

数据挖掘在人口GIS中的应用研究

针对人口GIS中的海量人口数据,运用数据挖掘技术对人口信息的时空特征进行研究,挖掘人口数据背后的知识与规律。时间上,通过GM（1．1）、三次指数平滑与一元线性回归模型对人口信息变化趋势做定量研究,以近十年安徽全省年末户籍人口数量为例进行预测,发现安徽未来五年内人口总量平稳增长,人口压力较大。空间上,通过空间自相关理论对人口信息的聚集程度进行度量,以1997—2003年安徽区县人口增长率为例进行探测,依据Moran散点图,Moran’sI为0．1444,发现人口分布在整体上呈聚集状,具有较强的空间自相关。人口信息变化与经济发展、自然地貌有关,将人口信息诸多社会学特征一并纳入地域空间上考虑,通过数据挖掘能可以分析其时空演变规律。     

数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

介绍了-个应用数据挖掘技术开发的信用卡分析平台DMCA,从体系结构、功能模块、据挖掘技术的应用进行了有益的探索.     

数据挖掘技术在数字化校园中的应用研究

在讨论了数据挖掘技术的基本概念、决策树方法的基础上,提出了决策树算法在数字化校园中的应用,以高校学生等级的划分为例介绍了该算法的实施过程,并对结果进行了分析,得出供高校管理者决策的结论.