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近年来,数据挖掘在IT行业备受关注。数据挖掘技术解决了目前数据贫乏的问题,它通过分析,从大量的、杂乱无章的数据中提取出有价值的信息,这些信息可用于解决如医疗诊断、风险评估等决策问题。决策树方法是数据挖掘中的一个重要内容,文章通过决策树在药物选择中的应用来阐述决策树的构建过程。 相似文献
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陶荣 《内蒙古科技与经济》2008,(9):42-44
文章认为,数据挖掘就是从大量数据中提取出潜在的、有价值的知识的过程.关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向.基于Apriori算法,用Visual Foxpro实现求1-3频繁项目集的方法,该方法扩展后具有一定的实用价值. 相似文献
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如何从复杂的空间数据中发现隐含的、有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题:空间数据挖掘和GIS的集成为解决问题提供了一种新的思路。文章结合空间数据挖掘和GIS的特点,提出了GIS和SDM的集成体系结构,在此基础上提出GIS与数据挖掘集成的实例及在企业客户关系管理中的应用。该体系利用GIS的图形显示和空间分析功能,结合空间数据挖掘技术对这个系统中的海量空间信息和非空间信息的处理,从现有的地理信息以及海量数据中挖掘出潜在模式和有用信息,对提高整个企业的自动化水平具有重要的作用。 相似文献
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企业积累了大量的客户消费数据,如何从大量的数据中发现用户的消费模式,对企业的营销策略具有重要的指导意义,数据挖掘技术正是可以从大量的数据中挖掘出对企业决策有价值的信息。针对客户数据的特点,提出一种基于Kruskal算法的最小生成树模糊聚类算法KTFC,并将其应用在客户关系管理中。实验证明,该模糊聚类算法可以有效地对企业客户群进行分类,并分析出每类客户的特点,动态地选取不同的A值可以获得不同的聚类结果,大大地提高了聚类的灵活性。 相似文献
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数据挖掘技术与用户知识获取 总被引：6，自引：0，他引：6
1 数据挖掘技术概述随着信息技术的迅速发展 ,数据库的规模不断扩大 ,从而产生了大量的数据。为给决策者提供一个统一的全局视角 ,在许多领域建立了数据仓库。但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息 ,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此 ,需要一种新的数据分析技术处理大量数据 ,并从中抽取有价值的潜在知识 ,数据挖掘 (ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ)技术由此应运而生。数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信… 相似文献
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《黑龙江科技信息》2017,(34)
在现代社会中数据库技术飞速发展,其中包含的数据信息也在与日俱增。在企业运营过程中,数据库系统也逐渐被广泛应用到日常信息管理中,也就是通过相关技术手段有效组织利用数据库中的海量信息,帮助相关数据所有者找到其中有价值的信息及知识,用来指导企业的发展规划,提高企业的运行效率。这成为了当下电子商务行业经营者非常关注的热点话题之一,而数据挖掘技术正好可以帮助电子商务经营者解决此类问题。数据挖掘是人工智能和自然语言理解等相关技术的综合利用,目的是从大量数据中提取出可利用、有价值的信息或模式。本课题首先分析和总结了国内外学者的研究成果,对数据挖掘在电子商务中的应用做初步了解,接着对数据挖掘和电子商务概念、数据挖掘的方法进行阐述,本文还采用了理论分析和案例分析等研究方法,同时还对来自不同企业的员工进行了问卷调查,对数据挖掘技术在电子商务领域在相关应用情况、推广过程中存在的难点以及解决电子商务发展瓶颈的相关办法进行充分讨论研究,以此探析电子商务发展与数据挖掘的切合点,全面推进技术创新应用。通过本文的研究,对数据挖掘技术在电子商务中的应用现状有了一个了解,其中的问题以及解决方案也能为数据挖掘在电子商务中的更好应用提供一个好的平台。 相似文献
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在中医问诊过程中,由于中药药性不同,医生在针对疾病的时候,选择使用中药也存在着差异,使得在诊疗过程中积累了大量数据信息,这些原始数据在病例中存在叙述不规范、逻辑不清、方药名称混乱等大量问题。在使用计算机对方药数据信息进行预先处理,挖掘出其中潜在规则,从而为下一步的KDD工作提供可靠的数据保证。中医药信息在进行数据挖掘过程中,需要对其数据进行预处理,本文主要讨论中医药方药症数据的归一化方法。 相似文献
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数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助房地产企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。从数据挖掘在房地产行业中的市场研究价值入手,介绍了微软BI架构及SQL2005的新特性。分析了数据挖掘在房地产市场研究尤其是客户信息中的应用,使用基于兴趣度的关联规则分析方法,建立一套基于客户分类的关联规则。 相似文献
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数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、数据挖掘的方法以及它的模型构建:通过数据挖掘解决网络建模过程中所遇到的具体问题,确定何种数据挖掘方式。 相似文献
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一、引言。进入21世纪，随着全球经济一体化进程的加快和竞争的加剧，各种现代管理手段和技术飞速的发展，同行企业通过产品差别来细分市场从而创造企业的竞争优势变得越来越困难；传统企业基于4P（product产品，place渠道，price价格，promotion促销）的竞争模式已逐渐被基于客户关系的经营理念所取代，建立和发展长期的客户关系是企业得以生存和发展的关键资源，以此为特征的客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）系统已成为企业赢得竞争优势的重要手段。进行有效客户关系管理，就是要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作、提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘枝术的支持．才使CRM的理念和目标得以实现。 相似文献
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数据仓库和数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
中国的银行业在发展过程中，已逐步积累了大量的客户数据和经营数据。利用这些数据，发掘有价值的信息，已经成为今天中国银行业普遍关心的问题。解决问题的关键就是建立银行企业级的数据仓库，在数据仓库的基础上，施行客户关系管理，以满足银行客户分析需要和管理决策需要。本文旨在分析数据仓库和数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用和实施层次。 相似文献
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基于数据挖掘的企业竞争情报系统 总被引：6，自引：0，他引：6
知识经济时代，数据、信息成为重要的经济资源。在日新月异的海量数据里迅速提取有价值信息并尽快做出反应，成为许多企业的“致胜秘笈”。本文首先介绍了竞争情报、企业竞争情报系统。然后给出了数据挖掘的概念和数据挖掘的一般过程。在此基础上提出了一个基于数据挖掘的企业竞争情报系统模型，并介绍了相应的过程。 相似文献
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针对目前物流企业仓储管理系统在随机的仓储运作中产生了大量的业务数据,而这些数据又很难直接为物流仓储决策提供真正有价值信息的问题,对数据挖掘、数据挖掘与物流仓储管理系统的结合相关以及数据挖掘技术进行阐述,提出用数据挖掘技术来解决物流仓储管理中存在的问题,并给出几种常见问题的解决方案。 相似文献
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企业之间市场竞争的焦点从产品质量的竞争转移到客户资源的争夺,为了从客户数据中找出对企业有价值的信息,概述了数据挖掘技术的方法、工具和流程;总结了如何在CRM应用数据挖掘技术。 相似文献
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随着数据库技术的成熟应用和Internet的迅速发展,人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大幅度提高,使得从大量数据中挖掘出有用的信息或知识成为一个迫切需要解决的问题。 相似文献