大数据下电网数据挖掘技术研究

文章基于国内外最新的研究成果对数据挖掘技术进行研究,将这些技术应用到电网大数据平台中去,并得到了可行性验证,从而为数据挖掘技术在电网大数据平台中的广泛应用起到了示范性的作用。     

基于大数据的数据挖掘技术与应用

大数据是指无法在可承受的时间内使用常规的软件进行处理的数据集合,是当前研究的热点,具有容量大、多样性、速度快、公开性、复杂性等基本特征。本文在介绍大数据内涵,数据挖掘技术及方法的基础上,通过实例分析探究数据挖掘技术的成功应用,为大数据及数据挖掘技术在不同领域的应用提供一定的参考作用。     

大数据背景下数据挖掘技术的算法

随着计算机及信息技术的高速发展,数字化逐渐走进人们的生活,大数据具有的决策力、洞察发现力和优化能力使得它成为信息时代发展的基础。数据挖掘是大数据技术必不可少的一环,它提供多种算法可适用于各种简单或复杂的数据环境。大数据在应用的同时迅速发展,为信息时代提供有力的技术保障。     

大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用

本课题主要研究在大数据背景下,利用数据挖掘技术进行数据处理,使银行可以进行有效的风险评估、开展客户分类及精准式营销等,指导银行决策者们制定最优的银行营销策略,尽可能降低运营成本,提高银行利润。     

大数据时代背景下数据挖掘技术的应用

在当前大数据时代之下,信息高度发达已经成为重要特征。通过对那些具有一定价值的信息群来自挖掘与整合的工作,就是在大数据时代之下,有效的探究与应用数据的挖掘技术。合理的借助数据挖掘技术,能够更好的满足当前日常信息管理对于数据的要求,也能更好的对信息互扰等麻烦进行管理。由此的运用大数据环境下的数据挖掘技术,从而让数据挖掘的作用更好的表达出来。     

大数据时代下数据挖掘技术的应用

随着智能化和信息化的发展,科研工作者已经将大数据视为推动世界发展主要研究课题.行业人士要想掌握行业信息,以此促进行业发展,对于一些特殊类的行业,如公益服务类行业等,大数据也能为其提供重要帮助.为了解决大数据时代下挖掘技术上面临的难题,本文对大数据的发展现状、大数据时代下挖掘技术的应用以及大数据时代背景下如何合理有效应用...     

大数据环境下的数据挖掘及其在Mathematica中的实践

互联网时代的大数据,为人类对世界的认知,开拓了全新的视野。这就是：数据,让一切成为可能。本文利用数学统计分析软件的相关功能,阐述数据挖掘的基本方法及实践。     

大数据时代背景下高校科研管理系统设计与分析

文章从大数据时代提升高校科研管理水平以及推进高校教育信息化的角度出发,在通过文献调研分析现有科研管理系统的基础上,提出一个基于Web的高校科研信息处理系统的开发方案,系统从结构上可以分为科研门户网站和科研业务管理系统两大部分,拟采用Java EE技术、Spring框架技术、Oracle作为系统后台数据管理软件实现该系统。     

大数据时代背景下高校科研管理系统设计与分析

文章从大数据时代提升高校科研管理水平以及推进高校教育信息化的角度出发,在通过文献调研分析现有科研管理系统的基础上,提出一个基于Web的高校科研信息处理系统的开发方案,系统从结构上可以分为科研门户网站和科研业务管理系统两大部分,拟采用Java EE技术、Spring框架技术、Oracle作为系统后台数据管理软件实现该系统。     

大数据下的空间数据挖掘思考

简单介绍了大数据中空间数据的概念,接着阐述了空间数据在大数据中的重要地位并重点分析了空间大数据存在的垃圾多、污染重、利用难等问题。最后简单地介绍了空间大数据蕴含的商业价值。     

大数据下的空间数据挖掘思考

对大数据背景下思考空间数据挖掘,分析了空间数据在大数据中的基础地位,综述了国际学术界、企业界和政界对大数据的关注;分析了空间大数据面临的垃圾多、污染重、利用难的现状,剖析了空间大数据蕴含的价值;探讨了从空间大数据中挖掘知识的技术,以及知识变为数据智能的途径。     

基于大数据的信令监测系统研究

移动数据业务需求量的快速增长,带来了信令数据存储、处理、分析的巨大压力。本文结合现有信令监测系统功能架构和业务需求,论述了信令监测系统的发展趋势,提出了基于大数据的信令监测系统建设方案,讨论了系统建设中的关键技术。以提高网络维护效率,提升用户体验,增强企业核心竞争力。     

基于数据融合和数据挖掘的网络故障管理系统

探讨了数据融合和数据挖掘技术，提出将数据融合技术用于网络故障管理数据的预处理阶段。并通过定义与深入分析故障告警中的关联规则和情节规则，提出了一个基于数据融合和数据挖掘技术的网络故障管理的架构模型。     

大数据环境下的文旅多维数据分析系统设计与开发

针对现有大型多维数据分析和可视化工具分析单一场景、生命周期不完善的问题,利用Apache Spark、Apache Kylin等分布式处理技术,设计并实现了一个基于场景的文化旅游大数据分析系统,提供了数据预处理、混合多场景等全生命周期分析功能,并且可视化功能可以使数据在各种计算平台之间自由流通,打破单一数据计算平台的功...     

基于数据仓库和数据挖掘技术的CRM系统软件的研究

文章首先介绍了CRM的概念与内涵,在此基础上提出了CRM系统的逻辑结构模型。然后介绍了数据仓库和数据挖掘技术在CRM中的应用,最后给出了基于中间件技术的CRM系统软件的实现方法。     

基于Spark平台的大数据挖掘技术分析

文章指出,大数据技术现在越来越成熟,大大提高了数据信息的利用率,尤其是大数据挖掘技术可以从海量的数据中挖掘具有价值的信息,为社会的生产生活提供更大的助力.基于大数据自身所具有的数量大、多样性突出等特点,在进行数据挖掘时,想要达到较高处理速度、效率以及实时性效果,还需要不断地进行研究.Spark平台是一个针对超大数据集合...     

基于大数据分析的频谱资源管控系统设计

针对电磁环境恶化,频谱资源匮乏、分配不均及其在空间、时间和频域上存在的高度相关性的问题,文中提出了一种基于大数据分析的频谱资源管控系统。该系统由频谱监测与存储、数据分析处理和管控中心3个功能模块组成。首先,采用分布式的数据采集架构采集频谱信息和GPS信息;然后,使用大数据分析技术预测下一次时刻频谱资源的使用情况,以合理的检测可用信道、提高频谱监测的效率,优化频谱监测的策略;最后,使用管控中心管理不同等级用户的频谱使用权限。仿真测试结果表明,该系统能有效地处理海量的频谱数据、提高频谱资源的利用率。     

面向信息化战争的数据挖掘研究

信息化战争中,如何分析与利用呈级数式增长的战场数据,已经成为决定战争胜负的关键因素。本文探讨了信息化条件下,数据挖掘在获取处理军事情报、辅助分析作战仿真、监测维护网络安全等方面的应用,对信息化战场数据的处理提供了一些有益借鉴。     

基于大数据的智慧区域运营平台设计与实现

针对运营商现有生产经营系统在区域运营支撑等方面能力不足的问题,提出基于大数据技术建设智慧区域运营平台的方案,从系统功能设计、系统架构及开发实现等方面进行了研究.通过建设智慧区域运营平台,对运营商海量数据进行实时处理和挖掘分析,实现可视化运营、便捷化营销、网格化支撑能力,提升运营商市场运营效率.     

基于大数据的应用系统架构研究与应用

本文提出一种基于大数据的应用系统架构参考模型。系统架构采用分层设计,主要分为数据源、存储层、数据采集和处理层、分析层及应用层等五层,文中详细解释了架构中各层的功能,并阐述了主要实现过程,最后给出了一个大数据应用与WEB在线系统无缝结合的具体应用案例。