大数据和数据挖掘技术在烟草行业的应用

如今一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启,在商业、物流、金融等诸多领域大量数据被巧妙地用来激活新型服务,提升行业效率。同样在烟草行业的诸多环节,大量数据和数据挖掘技术的应用前景也十分乐观,文中简要探析了数据挖掘技术的几种方法在烟草商业企业的应用。     

大数据和数据挖掘技术在烟草行业的应用

如今一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启,在商业、物流、金融等诸多领域大量数据被巧妙地用来激活新型服务,提升行业效率。同样在烟草行业的诸多环节,大量数据和数据挖掘技术的应用前景也十分乐观,文中简要探析了数据挖掘技术的几种方法在烟草商业企业的应用。     

计算机数据挖掘技术的开发及应用探究

近年来,随着数据量的不断增大和数据来源的多样化,数据挖掘技术面临着越来越大的挑战。针对如何处理大规模数据、如何提高数据挖掘的准确性和效率、如何保证数据挖掘的安全性等问题,需要进一步深入研究。基于此,本文探讨计算机数据挖掘技术的概念和基本原理,分析计算机数据挖掘技术开发,研究计算机数据挖掘技术的应用,旨在为相关领域提供参考。     

数据挖掘取样方法研究

取样方法这种有效的近似技术在现在的数据挖掘研究中能够最大限度的减小数据集的处理规模,将大规模数据集及数据流数据上以数据挖掘算法进行处理。取样法具有通用有效的特点。本文化通过对数据挖掘领域的取样方法分类以及影响取样方法选择的因素等问题进行分析研究,着重探讨了数据挖掘领域的代表性取样方选用以及应用发展。     

数据挖掘技术在金融领域的应用研究

随着信息化的快速发展和中国金融业的日益繁重,数据挖掘技术作为一种前沿的信息处理技术被广泛应用与金融领域。数据挖掘的能够对金融业中海量的数据进行采集、转换、分析、统计从而给金融企业以决策支持,使得金融企业在激烈的竞争中掌握主动、给金融企业更广阔的发展空间。     

大数据挖掘的系统分析

互联网在人们的生活和工作中扮演着重要的角色,互联网将这个世界连接成了一个整体,在互联网中充斥着海量的信息和数据,面对这些数据和信息,如何筛选需要的信息是计算机应用个人或企业思考面临的问题。海量数据信息的处理和整合具有较大的难度,数据挖掘技术可以从海量信息中提取需要的信息,应用于政府、银行、金融、教育等多个领域,因此,分析和探讨大数据挖掘技术具有十分现实的意义。基于此,笔者分析了常见的数据挖掘技术类型,并对数据挖掘技术应用领域及未来发展趋势进行了探讨,旨在为数据挖掘技术的广泛应用提供科学的依据。     

基于大数据的数据挖掘中容错技术研究

随着互联网的不断发展,应用程序、数据正在迅速增长,大规模数据存储成为大数据技术研究重点,借助数据挖掘技术能更好地为决策者提供信息支撑。容错技术是大数据处理领域中一个前沿且极具挑战性的研究课题。该文依据当前的研究现状和进展,通过对大数据时代数据特征的分析,结合当前技术发展趋势,运用Python技术设计数据挖掘中代码容错技术的改进,并用算法进行实现。测试结果表明,该算法运行良好,系统的健壮性和可靠性大大提高,为大数据和数据挖掘提供理论基础,为海量数据的安全可靠挖掘提供科学有效的技术支撑。     

数据挖掘取样方法研究

取样是一种通用有效的近似技术.在数据挖掘研究中,取样方法可显著减小所处理数据集的规模,使得众多数据挖掘算法得以应用到大规模数据集以及数据流数据上.通过对应用于数据挖掘领域的代表性取样方法的比较研究和分析总结,提出了一个取样算法分类框架.在指出了均匀取样局限性的基础上阐述了某些应用场景中选用偏倚取样方法的必要性,综述了取...     

浅谈数据挖掘技术应用

随着科技的不断进步,我们进入了一个崭新的信息化时代。而对于数据库管理系统的应用也涉及到了各个领域,面对浩如烟海的数据海洋,怎么才能有效的获取我们所需要的信息,不浪费多于的时间,让数据信息得到充分的利用呢?这些问题的提出,引发了一个新的研究方向的诞生,那就是数据挖掘技术的理论与研究。数据挖掘技术的优势体现在对大量信息高效快速的分析和提取上面,而数据挖掘技术现在也已经广泛的应用于金融、保险、网络等需要对大量数据进行处理的行业中。该文将着重谈谈数据挖掘技术在电子商务领域中的应用。     

数据挖掘在金融领域中的应用研究

论文介绍了数据挖掘的几种主流技术,并将其应用于金融领域。针对金融领域中的反洗钱活动,分析了数据挖掘技术的应用特点,提出了一个实际的应用系统原型,论证了其中的一些关键技术,并给出相关的解决方案。该系统的实现对于防范和打击金融犯罪活动,具有重要的现实意义。     

数据挖掘技术在教学评价中的应用

数据挖掘技术是在海量数据中提取有用信息的有效手段,它被广泛应用于经济效益巨大的金融、商业等领域,而在教学评价中应用较少,这使得一些对教学效果有较大影响的因素往往被忽视。该文介绍了把数据挖掘技术引入网上教学评价中的有益尝试。     

数据挖掘:建模、算法、应用和系统

数据挖掘是20世纪末逐渐形成的一个多学科交叉领域,目前已经广泛成功地应用在金融、零售、医药、通讯、电子工程、航空、旅馆等有大量数据和深度分析需求的领域。文中对数据挖掘的建模、算法、应用和软件工具进行了综述,给出了数据挖掘的定义、范畴和特点,以及数据挖掘的数据集的各种实际情况;总结了数据挖掘在实际应用时的基本步骤和过程;对数据挖掘在各种应用问题上的任务和建模进行了讨论;列举了目前数据挖掘领域中主要流行的算法,并对算法设计需要考虑的问题进行了简要的分析;综述了目前数据挖掘算法在一些领域的应用;较全面地叙述了目前数据挖掘软件工具性能及其开发商情况;最后,对数据挖掘的发展前景和方向进行了展望。     

基于Apriori算法的高校招生的关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域,而在其他领域里面应用不是很多,如在高校招生中的应用更是如此。数据挖掘技术对招生工作的深层研究与挖掘将会得到各高校的更多重视。以某高校招生数据作为招生信息为依据,对高校招生的关联规则进行分析。从而对关联性规则的应用作进一步的研究。     

异常数据挖掘在实际中的应用

本文主要讨论了异常数据挖掘在实际中的应用,简要地介绍了异常点的定义、分类及异常数据挖掘的定义、功能等,详细的介绍了异常数据挖掘技术在金融领域、电信领域、商业领域中和生物医学以及DNA分析中的应用。     

多尺度数据挖掘方法的应用研究

基于各项相关研究表明,我国对于多尺度数据挖掘实施的研究尚未大规模开展,所应用的数据也普遍为各种空间数据,对促进多尺度数据挖掘的发展具有不利意义,因此,十分有必要经由采取多种有效手段的方式,促使多尺度理论于数据挖掘领域的研究范围扩大、研究深度提升.对多尺度数据挖掘方法的应用进行了简要的阐述以及分析.     

数据挖掘:建模、算法、应用和系统

数据挖掘是20世纪末逐渐形成的一个多学科交叉领域，目前已经广泛成功地应用在金融，零售、医药、通讯、电子工程、航空、旅馆等有大量数据和深度分析需求的领域。文中对数据挖掘的建模、算法、应用和软件工具进行了综述，给出了数据挖掘的定义、范畴和特点，以及数据挖掘的数据集的各种实际情况；总结了数据挖掘在实际应用时的基本步骤和过程；对数据挖掘在各种应用问题上的任务和建模进行了讨论；列举了目前数据挖掘领域中主要流行的算法，并对算法设计需要考虑的问题进行了简要的分析；综述了目前数据挖掘算法在一些领域的应用；较全面地叙述了目前数据挖掘软件工具性能及其开发商情况；最后，对数据挖掘的发展前景和方向进行了展望。     

数据挖掘在对教师档案和教学质量评分关联分析的应用

本文以当前的高职教育教学为平台,利用数据挖掘技术对教师学历结构、年龄结构、教师能力结构、＂双师型＂比例、专/兼职结构等因素对教师教学质量水平的影响进行了关联分析研究,对评价信息进行分析、统计并做出结论。通过对学生评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,利用关联规则挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,并对挖掘结果进行了分析...     

密度偏差抽样技术在聚类算法中的应用研究

针对在大规模数据集上进行聚类困难的问题,分析了抽样技术的优点,研究了数据挖掘领域中的随机抽样的特点,并在此基础上提出了一种基于密度的偏差抽样方法.利用密度偏差抽样所获得的样本数据集能够较准确地反映总体数据集的特征,并且能够灵活地控制对数据集不同区域的抽样率.实验证明,在大规模数据集上进行聚类时,密度偏差抽样在时间复杂度上要优于随机抽样.     

基于产业链型数据的分布式隐私保护商务智能研究

随着经济的快速发展,当前很多企业构成了产业链,通过对其进行分布式的商务智能分析,能够获取很多有价值的信.研究了适用于产业链型数据的大规模分布式隐私保护数据挖掘架构,重点研究基于安全多方计算技术的分布式隐私保护数据挖掘通用算法组件,特别是研究面向产业链型数据的分布式隐私保护数据挖掘算法.该研究不仅将有助于大规模分布式环境下的隐私保护数据挖掘系统的研发,而且能够达到更好地服务经济的目的.     

数据挖掘技术在财经领域的应用

介绍了数据仓库技术和数据挖掘技术在财经领域的应用,分析了其应用特点,给出了在数据仓库条件下对各类财经数据进行数据挖掘的分析。