海关监管现场风险数据仓库的构建及运用

从海关风险式管理要求来看,目前监管现场的通关风险参数设置存在不足,从人工设置参数的方式转变为智能设置参数的方式是解决问题的可考虑的途径,而建设数据仓库加强数据挖掘是有效进行智能参数设置的方法之一。数据仓库用来存储通关报关单的相关信息,风险参数决策系统通过对数据仓库数据信息处理、分析和数据挖掘,从而自动形成规则库,为监管现场提供监管依据。数据仓库的运算和分类,数据挖掘、决策分析都需要占用大量的资源,因此有必要构造海关云计算平台。     

数据仓库、OLAP和数据挖掘在金融业中的应用

在提出数据仓库、OLAP和数据挖掘相关理论的基础上,设计基于数据仓库的金融业OLAP和数据挖掘体系结构,并分析了OLAP和数据挖掘技术在金融行业中的应用,为金融业的信息化和智能化决策提供有力的依据.     

试论农作物的病虫害防治

病虫害对于我国农业的发展一直是一个没有根除的祸害,对我国农作物的生产和农产品的收成都起到很大的影响。随着我国农业科技的不断发展,也对农作物病虫害的防治做出了很多研究成果。本文主要针对我国农作物病虫害的防治现状,结合自身的实践经验,对农作物的病虫害防治进行论述。     

浅谈农作物病虫害的综合防治

近年来,不少北方农业主产区出现农作物病虫害灾害频发、多发的现状,给农业安全生产带来严峻挑战。为了切实保障农业生产的安全发展,必须重视农作物病虫害的综合防治,在传统病虫害防治的基础上加大研究力度,寻找新的科学防治办法。本文特从北方地区农作物病虫害灾害的现状、防治意义及综合防治措施等三个方面展开论述。     

浅析数据仓库建设及数据挖掘技术的应用

本文从数据库技术面临的实际问题入手,介绍了数据仓库的意义和发展趋势以及数据挖掘的常用技术和应用.     

在教学质量评估系统中数据挖掘算法分析

为提高教学质量,许多高校已经建立了教学质量评估系统,如何将数据挖掘技术应用其中,从大量数据中提取出隐藏在数据之中的有用的信息,已成为高校发展研究的重要课题。从基本概念、算法的分析、提取规则等方面,对关联规则和决策树算法这两个数据挖掘工具进行了探讨,阐述了这两个数据挖掘工具的优点,并对关联规则挖掘算法中的Apriori算法和决策树算法进行了详细分析。     

农用植保无人机的研究现状及发展趋势

为了农作物不受到病虫害的影响,可采用农用植保无人机这一农业技术设备对农作物施药,该设备在保障农作物健康生长、提升产量方面具有巨大优势。另外,农作物在生长过程中应用农用植保无人机来施药,结合农作物用药需求以及农药种类对其用量进行精准控制,以此将农药残留减少,这样还能够节省资源,将人力成本降低。当前我国城镇化发展速度较快,许多农民流向城镇,会在城镇工作,这能够增加城市劳动人口,促进城镇化的进程,但是会使农村劳动力缺失。农村没有足够的劳动力,即会加强各种农业装备技术的应用,这可促进农业装备技术发展。目前一些研究农业装备的机构以及农业大学加大研究农用植保无人机的力度,获得良好的研究成果,本文主要对植保无人机研究现状、应用存在的问题以及研究趋势进行分析。     

煤矿多维模糊数据仓库模型的建立及挖掘技术

针对煤矿数据库存储数据容量越来越大、存储媒体形式越来越多的应用新背景 ,运用面向对象的思想 ,结合模糊知识技术 ,对煤矿多维模糊多媒体数据仓库的研究意义、数据库的数据模型和系统结构、数据挖掘技术等方面 ,进行了较为详尽的探讨 ,建立了新的模型和系统构架。结果表明 ,这种新型数据仓库系统具有更强的多媒体数据管理能力和真正的系统开放性。     

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。     

煤矿多维模糊数据仓库模型的建立及挖掘技术

针对煤矿数据库存储数据容量越来越大、存储媒体形式越来越多的应用新背景，运用面向对象的思想，结合模糊知识技术，对煤矿多维模糊多媒体数据仓库的研究意义、数据库的数据模型和系统结构、数据挖掘技术等方面，进行了较为详尽的探讨，建立了新的模型和系统构架。结果表明，这种新型数据仓库系统具有更强的多媒体数据管理能力和趄正的系统开放性。     

数据仓库技术的探讨

该文探讨了在过程数据库进行数据挖掘,生成数据仓库,对过程数据进行跟踪、总结,寻找规律,调整和优化炼钢工艺的途径。     

基于客户数据库的市场细分实证研究——以某高校网络超市数据为例

基于网络客户数据的市场细分研究,是企业亟待解决的难点问题,可以帮助企业准确区分出有价值的目标客户。从研究模型上来看,市场细分研究选取实证中客户留在网站的个人背景信息、交易属性、价值属性作为细分变量,建立数据仓库挖掘客户数据。从研究方法上来看,市场细分研究采用聚类分析和多位数据分析。市场细分研究的最终目的是区隔目标客户,为企业制定营销策略提供决策参考。     

基于数据仓库建立企业信息系统

信息系统的发展更强调支持企业的决策分析,而基于传统数据库建立的企业信息系统并不能很好地提供辅助企业决策的服务。数据仓库提供了一个体系化的数据环境,有助于企业管理决策者从企业已积累的大量业务数据中提取有用的信息,以支持决策。     

会计信息的数据挖掘方法与银行信贷风险预测

基于信息熵理论和数据挖掘技术，提出一种会计信息的数据挖掘方法，投资者和债权人可用这种方法从企业的会计数据中挖掘决策信息，并以银行信贷风险预测模型构建为例，对这种方法的有效性进行了实证检验。     

会计信息的数据挖掘方法与银行信贷风险预测

基于信息熵理论和数据挖掘技术,提出一种会计信息的数据挖掘方法,投资者和债权人可用这种方法从企业的会计数据中挖掘决策信息,并以银行信贷风险预测模型构建为例,对这种方法的有效性进行了实证检验。     

表横向分区在SQL Server 2005中的实现

在超大型数据库（VLDB）中，数据表的大小以数百GB甚至以TB计算，这种类型的数据表经常出现在数据仓库中，常用于存储系统的历史数据，用于同比、月比、多维分析等决策支持的应用，当一个表的数据量达到一定的大小，性能下降非常明显，本文将针对大数据表进行横向分割，并在SQL Server2005上进行实现，来提高数据分析的性能。     

低质量数据下的知识获取方案研究

数据挖掘已经成为重要的知识来源。随着信息化的深入,企业对数据挖掘有了较大的需求,但数据质量差往往会造成数据挖掘的结论可信度低,从而影响了数据挖掘的应用。本文以可拓学方法,通过系统分析产生脏数据的原因,提出了基于学科链方法的数据清洗方案。通过数据挖掘手段发现数据质量差距,追溯到软件设计、实施、维护等上游环节,提出从来源环节解决问题的系统方法,并提出通过数据挖掘应用咨询促使数据质量改进的措施,从而降低数据清洗的工作量,使数据质量不高的企业也可以实施数据挖掘项目,获取决策支持所需的知识。     

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。