数据挖掘在基因表达数据分析中的应用

DNA微阵列(Microarray)技术的迅猛发展,产生了海量的基因表达数据。寻找一种方法,从中识别功能基因组,进行正确的样本划分,建立相关的基因调控网,揭示生命现象的特定通道,已成为首要的基本问题。数据挖掘技术因其在大规模数据处理方面的卓越能力而在生物信息学的各领域具有良好的研究与应用前景。本文就数据挖掘技术在基因表达数据分析中的应用做了详细的综述,说明数据挖掘技术是生物信息处理的强有力工具。     

浅谈数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着我国改革开放及社会主义市场经济的快速发展,互联网技术的发展促进了电子商务的繁荣,进一步推动了我国经济的快速发展。数据挖掘技术是一种先进的科学技术,对于电子商务中的数据处理具有重要意义。论文通过对数据挖掘技术进行概述,提出了数据挖掘技术在电子商务中的应用,以期更好地促进电子商务的发展。     

数据挖掘技术的应用分析

本阐述了数据挖掘技术的概念，方法和数据挖掘的工作过程，对数据挖掘技术的应用现状和未来发展作了简要分析。     

数据挖掘在证券交易系统分析中的应用

本文以沪深证券市场的公开数据和部分实时券商交易数据为基础,应用数学集合论、博弈学习论和金融微观结构理论与计算机信息系统相关概念,提出了金融市场数据挖掘的合并算法,并分别讨论了数据挖掘在序列模式、关联分析、聚类分析、偏差检测、进化遗传模拟五方面的应用。     

数据挖掘在网络营销中的应用

网络营销这种以因特网为基础的新型营销方式已经引起广泛关注,并对企业的经营战略产生越来越大的影响.在介绍数据挖掘技术的基础上,构建了网络营销中数据挖掘的一般过程,并对数据挖掘技术在网络营销中的应用进行了讨论,以期对有关企业有一定的借鉴意义.     

数据挖掘技术在经济统计调查中的应用

随着我国社会经济飞速的发展、科技水平快速的提高,大规模的经济数据统计变得尤为重要,这不仅可以体现表达出目前经济发展的状况,更能为以后的发展的方向和调控的力度提供有力的数据支持。而对于庞大的数据,从中在最短时间内提取有效、隐藏数据的方法变得尤为重要,这不仅可以节约人力、物力,更能在激烈的经济竞争中抢占先机,本文主要对数据挖掘技术在经济统计调查中的优势及应用做出简要的分析。     

数据挖掘在交叉销售中的应用

简要介绍了交叉销售通过共享客户资源，基于CRM数据库，利用数据挖掘技术来分析利用客户信息资源，并对其中的关联分析和聚类分析技术作了详细的分析介绍，为交叉销售的实施提供了具有可行性的技术支持。     

数据挖掘在计量会计学中的应用

通过对计量经济学及其他计量学科发展的分析,探讨了建立计量会计学的相应条件及相关概念.明确了计量会计学的客观基础、方法、内容,并对计量会计学体系的构建进行初探.如何从会计信息系统等信息资源中挖掘出潜在的知识为管理和决策服务,是企业迫切需要解决的问题.把数据挖掘技术应用到高校的财务管理工作,以便及时有效地进行财务分析和财务决策,为系统科学地制定财务计划提供依据,数据挖掘正是解决这一问题的有效方法.     

数据挖掘技术在经济统计中的应用分析

数据挖掘技术指的是针对现代数据管理活动中,数量基数大、数量构成复杂、数据缺失现象严重等存在客观问题而最新研发出来的一种高效率的数据深度加工技术。近几年来,随着我国经济的快速发展,社会经济活动中的各种经济因素越来越多,经济关系整体也越发复杂,为了能够让数据挖掘技术更好的在经济统计中发挥其作用,提高经济统计的工作效率,本文对数据挖掘技术在经济统计中的具体应用情况进行简要的探究和分析。     

数据挖掘在财务领域中的应用

目前企业普遍面临“数据爆炸、知识匮乏”的困境,如何从会计信息系统等信息资源中挖掘出潜在的知识,为管理和决策服务,是企业迫切需要解决的问题。本文主要研究数据挖掘技术在财务领域中的应用问题,介绍了数据挖掘的基本原理和方法,对数据挖掘在财务分析、预测、危机预警等方面的应用进行了探讨。     

数据挖掘在计算机文化基础课教学中的应用

运用数据挖掘中的粗糙集方法对计算机文化基础课教学的课时安排以及考试成绩进行分析,可以指导教师改进课程教学,提高教学质量。     

数据挖掘及其在零售业中的应用

该文介绍了数据挖掘的含义、作用及常用技术,并且探讨了关联规则、分类、序列模式等数据挖掘技术在零售业挖掘中的应用及意义。     

基于分析服务智能平台就业数据挖掘系统的设计与实现

文章主要针对高职院校毕业生就业数据,对基于misrosoft sql Server2005分析服务智能系统平台的毕业生就业数据挖掘系统,对该应用软件的功能模块（数据库管理、就业分析、挖掘模型分析、挖掘模型预测、报表输出）进行详尽解读。通过创建各种挖掘模型,对毕业生和招聘企业进行深度多维挖掘透视分析,并利用挖掘分析结果应用于在校生的就业预测并以此作为招聘企业进行校企合作的参考依据。     

浅谈数据挖掘技术原理及应用

数据挖掘技术是对商业数据库中大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据,它是数据库研究中的一个很有价值的新领域,它融合了多个领域的理论和技术。有其自身的原理和应用范围。     

数据挖掘技术在教务管理中的应用

数据挖掘技术是一种新的信息处理技术。把DM应用到教务管理系统中实现个性化人才培养,向决策者提供信息支持,有利于推动学校教学改革和建设的全面发展。     

云计算在流数据挖掘技术中的应用设计

为提高流式数据的聚类效果及质量,本文将＂云＂技术引入了流数据聚类算法中,并在此基础上设计基于云计算的流数据挖掘模型,从而可提高数据的处理速度,增加数据的处理维度,从而可提高流数据处理中内在单元的利用率。结合当前电子信息的发展,拓宽了其应用领域。     

数据挖掘在高校贫困生消费信息管理中的应用研究

目前,我国已逐步建立起“奖、贷、助、补、减、免”等多种形式有机结合的较为完善的高校贫困生资助政策体系,但高校贫困生问题依然是社会各界高度关注的焦点。本文以高校“校园一卡通”消费流水数据为基础,提出将数据挖掘技术应用于高校贫困生消费信息管理中的一种新思路,并设计了高校贫困生消费信息数据挖掘模型的具体方案。拟建立高校贫困生正常和异常两种消费行为模式,以期挖掘贫困生的动态生活消费水平,为贫困生评定工作提供辅助依据,提高贫困大学生的生活水平。     

关联规则挖掘技术在网络入侵检测中的应用

介绍了入侵检测系统的发展过程，阐述了入侵检测系统的功能、模型以及入侵检测技术，着重阐述了关联规则挖掘方法在网络入侵检测中的应用。