数据挖掘技术在故障诊断中的应用

数据挖掘技术是当今计算机信息技术的一项新兴技术,它综合运用了人工智能、计算智能、模式识别、数理统计等先进技术,从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识.研究了数据挖掘的主要方法和它在故障诊断中的应用.     

数据挖掘技术在故障诊断中的应用

数据挖掘技术是当今计算机信息技术的一项新兴技术,它综合运用了人工智能、计算智能、模式识别、数理统计等先进技术,从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。研究了数据挖掘的主要方法和它在故障诊断中的应用。     

基于数据挖掘技术的CRM在石油化工企业的应用

数据挖掘技术在客户关系管理(CRM)中的应用是近年的热点。CRM指的是企业通过富有意义的交流沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获得、客户保留、客户忠诚和客户盈利的目的。对不同的客户采取有差别的服务,其根据就是企业积累的海量数据,如何将这些数据转化为知识,就要借助数据挖掘技术,为领导者的决策提供依据,并实现CRM的目标。主要论述了客户关系管理和数据挖掘技术的基本理论,以及数据挖掘技术在石油化工企业客户关系管理中的应用。     

基于WEB的数据挖掘技术及其应用

为了快速准确的找到数据库中有用的信息和知识,利用数据的挖掘技术对数据进行分析,WEB中的数据挖掘技术及应用非常重要。主要通过介绍数据挖掘技术来引出WEB的数据挖掘技术,并对WEB的数据挖机技术及其应用进行研究与探讨。     

Internet／Web数据挖掘现状及最新进展

随着大型数据库的不断涌现,不缺数据缺知识的矛盾日益突出,如何从浩如烟海的数据中发现隐藏的有用知识,创造更大的效益是一个迫切需要研究的课题,因此,知识发现和数据挖掘应运而生,成为一个新的研究领域,近年来,Internet/WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,也使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段,综述了目前国内外数据挖掘和知识发现的研究现状和最新进展,指出了有关公开问题。     

数据挖掘在网站网页设计优化中的应用

因特网的应用提供了前所未有的数据量 ,因而查找用户所需的信息成为一件困难又麻烦的事情。有效组织数据 ,简化用户的查找是构造网站数据库必须认真考虑的问题 ,但这取决于用户的使用模式。了解用户如何使用网站的各项内容是一个知识发现的问题。而数据挖掘技术的目的就是在大量数据中发现知识 ,它已经成为知识发现的核心技术。从而数据挖掘技术为网络领域提供了一个知识发现的手段。讨论了在网站网页设计优化中使用数据挖掘技术的问题。介绍了一个具体的应用于该方面的数据挖掘工具WDWT的设计与实现。论述了系统的结构 ,各组成部分的功能 ,关联规则的发现算法     

数据挖掘在企业 CRM 中的应用

随着数据应用的普及,人类积累的数据量迅速增长.数据挖掘技术可以从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识.探讨了数据挖掘的发展演变过程及其相关定义,并详细说明了数据挖掘技术在CRM策略中的应用.     

数据挖掘在企业CRM中的应用

随着数据应用的普及，人类积累的数据量迅速增长，数据挖掘技术可以从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识，探讨了数据挖掘的发展演变过程及其相关定义，并详细说明了数据挖掘技术在CRM策略中的应用。     

数据挖掘在网站网页设计优化中的应用

因特网的应用提供了前所未有的数据量，因而查找用户所需的信息成为一件困难又麻烦的事情。有效组织数据，简化用户的查找是构造网站数据库必须认真考虑的问题，但这取决于用户的使用模式。了解用户如何使用网站的各项内容是一个知识发现的问题。而数据挖掘技术的目的就是在大量数据中发现知识，它已经成为知识发现的核心技术。从而数据挖掘技术为网络领域提供了一个知识发现的手段。讨论了在网站网页设计优化中使用数据挖掘技术的问题。介绍了一个具体的应用于该方面的数据挖掘工具WDWT的设计与实现。论述了系统的结构，各组成部分的功能，关联规则的发现算法。     

一种基于多Agent技术的Web挖掘模型及应用

Web挖掘是数据挖掘的一个重要的分支.数据挖掘技术通常采用数据集成的方式来产生数据仓库,挖掘关系规则、聚类特点并获取有用的预测模式和知识评价.对Web数据的半结构化和异构(混合媒体)的特点,Web数据挖掘技术和纯粹的基于数据库的数据挖掘技术不同.介绍了多代理合作模式,该模式类似知识爬虫、分析机、归纳机和解析机.通过多代理系统及代理名称服务之间的交流,这些代理获取所需的知识.     

数据仓库技术研究及其在银行的应用

比较了数据库与数据仓库的区别，介绍了创建数据仓库的关键技术，指出创建数据仓库的一个关键的步骤是数据抽取，这决定了能否进行有效的数据挖掘。最后给出一个在银行建立数据仓库前进行数据梳理而开发的管理系统。     

基于数据仓库的决策支持系统

本文作者对数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术作了扼要论述,并着重讲解如何应用数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术解决传统决策支持系统的不足。     

浅谈数据仓库与数据挖掘技术及应用

数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要,基于数据库系统技术发展而来,并逐步独立的一系列新的应用技术。数据挖掘技术为应对信息爆炸、海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文简单介绍了关系数据仓库、数据挖掘的概念、结构、基本原理、技术和应用领域。     

基于数据挖掘的健康计划管理系统设计

针对个人基本信息和体检结果,开发一套疾病预防与监测,提供个人健康计划,发现医学健康知识的管理系统.该系统可将体检的信息以数据的形式存储到数据仓库中,在需要时将用户的历史数据传输、汇总,方便地得到个人健康状况的信息及饮食、起居、医疗等情况的建议.通过数据挖掘模块可对存储在数据仓库中的海量数据进行挖掘,得到相关于生活习惯和健康状况与疾病发生发展的趋势等重要知识.     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理（OLAP）和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统。系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持。     

自适应子波神经网络数据挖掘方法

分析了人工神经网络所依据的生物学基础,探索改进与完善网络模型的途径,将子波与巳有的神经网络模型相结合,提出一种基于自适应子波神经网络的数据控制方法,并依此来构造数据挖掘过程的机器学习机制,以求提高对问题的处理能力,数据挖掘的仿真实例表明,与一般的人工神经网络相比,用自适应子波神经网络进行数据挖掘不仅是有效的,而且也是可行的。     

数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用

介绍了数据仓库和客户关系管理系统的概念，分析了数据仓库应用的关键技术联机分析处理和数据挖掘之间的区别，指出基于数据挖掘的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了数据挖掘的各种模式及在银行客户关系管理系统中的应用。     

初析数据挖掘技术

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

GDSS数据仓库的研究

提出一种ＧＤＳＳ核心部件数据仓库的设计要素,阐述了数据仓库的体系结构、数据仓库的决策支持数据、信息的挖掘及其管理方法,它将对群决策支持系统中数据共享、知识共享有着重要的应用价值。     

DM与DW技术在CRM系统中的应用

客户关系管理不仅是一种管理理念，还是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制(包括管理软件和技术)．数据仓库技术可以将海量的数据进行整理存放，并且可以进行OLAP处理，数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策．CRM的成功在于数据仓库、数据挖掘技术的成功应用．