基于数据仓库的数据挖掘系统结构框架

本文提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统结构框架。该系统把数据仓库、数据挖掘工具和知识库结合在一起,实现了查询协同和知识库的增量维护,能够解决在大容量数据集中快速发现知识的问题,提高了数据挖掘的效率。     

构建基于数据仓库的DSS

数据仓库可用于决策分析,它有下面几个关键技术:①数据的抽取。这是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境,它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入到数据仓库。②数据的存储和管理。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的     

浅析数据挖掘技术在医院信息化平台建设中的应用策略

目前数据挖掘技术己逐渐成熟,应用领域也越来越广,但在现有的医院信息化平台产品中,结合使用数据挖掘技术还不多。本文分析了医院应用数据挖掘技术的意义,概括了数据挖掘技术在医院信息化建设中的应用现状与不足,在此基础上,提出了医院信息化平台应用数据挖掘技术的对策建议。     

构建基于数据挖掘理念的校友管理信息化系统

校友工作应能在校友发展与母校建设中架设一座双赢的桥梁,为达成这个目标,校友信息系统的设计应本着辅助校友工作实现“主动性”、“互动性”、“专业性”“精准性”。数据挖掘这一技术体系隐含的大量数据中挖掘规律的理念,可以指导校友信息化系统建置,提升校友信息化层次,并节约校友管理工作的综合成本,实现校友工作的真正内涵。     

一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架

数据仓库和数据挖掘技术是数据库、信息决策和机器学习等领域的前沿研究方向之一。基于数据仓库的数据挖掘技术目前是研究的热点课题。提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统结构框架,介绍了其各个组成部分,并对其中的重要组成模块查询协同机进行了详尽地描述,同时给出了具体的查询协同算法。     

一个基于数据仓库的企业财务管理决策支持系统框架初探

基于Internet环境,应用数据仓库和数据挖掘技术,本文构建了一个企业财务管理决策支持系统框架,提出了系统的体系结构。     

基于数据仓库的数据挖掘在ERP中的应用研究

本文从ERP与数据挖掘的基本概念出发,分析了ERP中应用数据挖掘的原因,提出基于数据仓库的数据挖掘应用框架,总结其优点和不足,为ERP中数据挖掘的应用提供参考。     

数据挖掘在教学系统中的应用

教务管理系统作为数字化校园重要组成部分之一,是涉及教务管理各环节、面向学校各部门以及各层次用户的多模块综合管理信息系统。在使用中会产生大量的有用的和无用的数据,可以通过数据挖掘技术来对这些数据进行分析,从而达到高效、人性化的管理。     

基于数据仓库技术的CRM系统结构探讨

本文介绍了客户关系管理的定义和组成，并进一步阐述了数据仓库技术在CRM中的作用，最后给出了面向CRM的数据仓库逻辑结构图。     

基于OLAP与DM一体化思想的数据建模技术的研究

OLAP与DM(数据挖掘)一体化已成为决策支持系统领域研究的新热点。文章着重讨论了一种基于OLAP与DM一体化思想的数据模型的建立技术,并从动态建模过程和静态空间结构两个方面对该模型进行了详细的分析。     

数据仓库原形系统设计

文章系统地研究了数据仓库的理论体系和设计准则,实际设计完成了一个具体的数据仓库原形系统,并对其总体框架以及关键环节进行了较为详细的探讨和阐述,对推动数据仓库理论的实用化和系统化有一定的借鉴意义.     

数据挖掘集成技术研究

数据挖掘的集成实现是目前研究的一个重要方向。从数据挖掘算法的集成及数据挖掘与其它技术的集成两个方面介绍了研究领域中的一些思想和实现的方法，其中数据挖掘方法的集成有水平集成和垂直集成两种类型。数据挖掘与其它技术（如数据库和数据仓库）的集成有松散方式，紧耦合和“黑箱”方式，紧耦合方式是集成发展的方向。     

Web数据挖掘综述

在电子商务领域中如何让网站能够吸引访问者的眼球,增加站点的有效页面访问率,增加访问者对站点的忠诚度是每一个商务站点经营者所关心的问题。综述Web数据挖掘技术的数据特点、分类以及基本框架,分析Web数据挖掘的发展前景。     

基于层次分析法的数据挖掘技术研究与应用

构建数据挖掘算法模型是数据挖掘技术研究的重点和难点。层次分析法是一种定性与定量相结合的多准则决策方法,可以将人的主观判断用数量形式表达和处理。研究和实现基于层次分析法的数据挖掘技术,可进一步拓宽数据挖掘算法模型的类型,对数据挖掘技术的应用具有普遍意义。     

基于Web的数据挖掘在电子商务中的应用

以数据挖掘算法的研究作为核心,结合电子商务平台的特点深入讨论了在现实面向电子商务的数据挖掘系统中的应用。     

DM与DSS集成的框架体系及建模

DM与DSS集成是决策环境驱动的,该文分析了DSS与DM的功能集成模式,并提出了一个DM三阶段处理过程模型(ThreeStageProcessModel),利用这个模型实现了DM系统和DSS系统的平滑结构集成,最后用面向对象的可视化建模语言(UML)对集成系统框架体系进行了建模。     

利用数据挖掘进行辅助决策

为了实现数据挖掘的辅助决策功能,利用关系型数据库中的信息,采用决策树算法,构建数据挖掘模型,进行数据挖掘得到决策树。文章中确立的数据挖掘模型具有分析预测、辅助决策的功能。