Apriori算法在学生信息管理系统中应用研究

随着学生信息量的增大和信息化时代的到来,校园管理工作中的传统数据库显然已经无法满足越来越庞大的学生信息管理需求,而要想提高学生信息管理的工作效率,促进校园管理工作的发展,就必须利用相关数据挖掘技术对学生信息进行有效数据的提取,加强学生信息管理系统的相关工作效率。本文将以学生信息管理系统作为主要切入点,分析和研究Apriori算法在学生信息管理系统中的应用。     

数据挖掘技术在学生评估中的应用

近几年随着科技和现代教育的发展,数据库和网络技术得到飞速的发展和广泛的应用,智能教学系统也就大量地出现,这样就有大量的数据伴随着出现,而怎样处理这些数据使人们从中获得有用的信息变成一个热门的话题。数据挖掘技术就是将大量数据以一定的方式进行处理,得到对人们有用的信息,来帮助人们学习和预测。将数据挖掘技术引入到教学过程中学生的个人学习素质评估当中,创新性地通过决策树算法和聚类算法相结合的方法对学生数据分析,挖掘潜在的信息资源,找出影响个人综合素质的关键因素及各因素之间的关系,总结优秀学生的个人综合素质的培养方法,弥补不足,提高学生的个人综合素质。     

数据挖掘技术在数字化校园中的应用研究

本文在讨论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。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

本文介绍了CRM以及数据挖掘的基本概念,讲述了数据挖掘的常用算法以及客户关系管理中数据挖掘的流程,并用实例讲解了数据挖掘算法在CRM中的应用。     

数据挖掘技术在证券分析系统的应用研究

针对证券行业传统方式下依靠人际关系和降低佣金来吸引客户的做法已得不到客户的认可.为了使证券企业有针对性地吸引客户、发现潜力客户,在对客户的估计上提高精确度,要求建立准确模型.对数据挖掘技术在证券分析系统中的应用进行了研究,通过对数据进行预处理,建立决策模型.最后运用所得到的模型预测出最有潜力客户,达到客户与企业双盈利的目的.通过用统计方法分析客户数据模型进行仿真,结果表明,方法对客户资金优化配置以及企业潜力客户的查找具有实用性.     

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.     

数据挖掘中分类技术的研究

首先介绍了分类的概念,讨论了分类分析的步骤,阐述了用于构造模型的决策树算法,进一步讨论了决策树学习中出现的常见问题的解决方法。层层细化地展示了应用分类方法挖掘数据的方法,为实际应用提供了依据。     

数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据信息进行分析和处理的技术,能为制定客户决策提供有价值的信息,银行客户关系管理系统运用数据挖掘技术施以有效的客户关系管理,能够提高客户服务水平,增强市场竞争能力。决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法。本文对决策树C4.5算法进行介绍,阐述数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用。     

关联规则数据挖掘在学生信息管理中的应用

传统的学生信息管理中不能有效地利用数据对决策者提供有利的信息,使用数据挖掘可以找出学生信息中隐藏的数据关联。在学生各类信息的基础上采用数据采集、预处理,并使用Apriori算法对学生信息进行挖掘,为学校决策提供依据。     

探析关联规则数据挖掘在学生信息管理中的应用

在组成数据挖掘的成分中,关联规则技术十分重要,其多被应用于大量数据项集之间有意义的关联及相关联系的发现中.以往的学生信息管理中,难以将数据有效利用在决策者决策中,若是能够在学生信息管理中应用数据挖掘,就可将隐藏于学生信息中的数据管理找出.针对学生信息管理,借助关联规则数据挖掘技术展开了分析,可将部分具有一定可信度的规则挖掘出来,进而对教学予以有效指导.     

数据挖掘技术在寿险客户购买行为分析中的应用

随着中国加入WTO,我国寿险市场的竞争日益白热化.我国寿险行业经过近二十年的发展,取得长足进步,积累了大量客户数据.本文的目的就是希望在这些公司所积累的寿险客户对产品的购买记录上,通过数据挖掘的方法,发现客户对险种类型选择的模式.在数据挖掘中,通过对客户的数据进行抽取、清洗和预处理,生成数据挖掘库,并使用SPSS Clementine数据挖掘工具,利用C5.0算法建立决策树模型,并对不同的模型进行了分析和对比,以发现客户在寿险产品选择上的一些模式.     

CRM中数据挖掘技术应用概述

主要介绍了数据挖掘技术在CRM中的应用，具体讨论了数据挖掘技术在客户生命周期阶段的应用和在CRM上创建数据挖掘技术的过程，最后介绍了一些数据挖掘算法在CRM上的应用。     

数据挖掘在高校学生心理问题中的应用

随着高校学生的心理问题越来越多,越来越复杂,使得传统的对学生心理问题的统计分析方法已不适应深入分析的需要。应用数据挖掘技术中的C4.5算法对学生心理数据库进行了情况分类,并对得到的结果进行了分析,得出了影响高校学生心理的因素,对高校学生进行心理健康状况预测,为高校学生心理健康教育提供决策支持。     

数据挖掘中决策树算法的应用研究

在数据挖掘中决策树方式是一种分类方法,决策树像是一个树形结构,在数据挖掘过程中要对其进行一定的测试,每个决策树上都有节点,每个节点就代表着类别.人们可以利用决策树来对数据进行分门别类,按照模型中属性测试结果找到合适的路径,然后把叶节点属性值进行记录得出最后的分类结果.阐述了决策树的基本概念,利用决策树算法挖掘数据,针对不同的算法选出最佳的方案,给相关人员提出合理化建议.     

数据挖掘在XML的维修管理系统中的应用研究

数据挖掘(Data Mining,DM)技术是当前研究热点之一。本文根据维修管理系统利用XML(可扩展标记语言)的格式标记交换数据的特点,建立了数据挖掘系统模型,对数据结构和数据取样处理进行分析,最后利用决策树ID3修正算法,给出了数据挖掘的具体实现,通过项目验证了该数据挖掘模型在系统中的可行性。     

探索数据挖掘分类技术在高校教学中的应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。对数据挖掘技术的研究,国内外己经取得了许多令人瞩日的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍方案的实施过程。     

数据挖掘技术在生源分析中的应用研究

对数据挖掘技术在生源分析中的应用进行了初步的探讨,目的是从大量的学生数据库中提取人们感兴趣的数据信息。建立一个基于数据挖掘的生源分析模型,包括数据预处理、算法的选择、创建数据挖掘模型、挖掘结果的分析处理以及结果可视化等。     

数据挖掘技术在高校就业工作中的应用研究

对于高校就业管理信息系统中积累的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策村方法挖掘出潜在的有用的信息,为高校开展就业工作提供决策支持.根据就业数据的特点,采用C4.5决策树算法,对就业数据进行预处理,选取决策属性,实现挖掘算法并抽取规则知识,由规则知识指出哪些决策属性决定了就业单位的类别.挖掘结果表明,该算法能够正确将就业数据分类,并得到若干有价值的结论,供决策分析.     

高校管理中数据挖掘技术的应用

本文通过对数据仓库、数据挖掘技术和决策支持系统的研究,提出了基于数据挖掘的高校管理决策支持系统。该系统能为高校决策提供科学的依据和指导其发展方向。     

数据挖掘技术在税务稽查选案中的应用

数据挖掘，也可以称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。决策树是数据挖掘的一个重要的技术。本文尝试把数据挖掘的方法和技术，通过实现SLIQ算法把该技术应用到税务稽查的计算机选案的途径。