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1.
数据挖掘技术是对一组数据应用一种数据挖掘策略，一个特定的数据挖掘技术是由一个算法和一个相关知识结构来定义的。目前，受到最为广泛探讨的是决策树技术。本文试对学生考试成绩数据库进行处理分析，确定该数据库中数据的决策树模型。并提取一定的规则。 相似文献
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基于Web的数据挖掘方法的研究及实现 总被引：2，自引：0，他引：2
Web上有海量的数据信息，数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容，充分利用有用数据，废弃无用数据，解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析，讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法，提出了一种结合HTML、XML、JAVA的新型数据挖掘技术。 相似文献
3.
刘宁 《辽宁教育行政学院学报》2005,22(6):130-131
Web上有大量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。相对于Web的数据而言。传统的数据库中的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据，而Web上的数据最大特点就是半结构化。所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言的。显然。面向Web的数据挖掘比面向单个数据仓库的数据挖掘要复杂得多。 相似文献
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张建宏 《湖州职业技术学院学报》2005,3(1):86-88
数据挖掘技术可以从大量的数据中抽取潜在的、有价值的知识，通过对数据挖掘的基本概念、模型和工作过程的概述，详细介绍了数据挖掘技术在电子商务网站Web日志挖掘中的应用。 相似文献
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数据挖掘技术是对一组数据应用一种数据挖掘策略,一个特定的数据挖掘技术是由一个算法和一个相关知识结构来定义的。目前,受到最为广泛探讨的是决策树技术。本文试对学生考试成绩数据库进行处理分析,确定该数据库中数据的决策树模型,并提取一定的规则。 相似文献
6.
韦丽红 《赤峰学院学报(自然科学版)》2014,(6):22-23
现如今,数据挖掘是数据领域以及信息处理上最先进的一项研究技术.本文从介绍数据发掘的定义及其特征入手,归纳了数据挖掘过程的基本步骤,分析了数据挖掘的技术方法,并探讨了数据挖掘的相关应用,本文的研究对加快数据挖掘技术的前进步伐,拓展数据挖掘技术的学科应用具有重要的意义. 相似文献
7.
梅钢 《湖北第二师范学院学报》2012,(2):64-67
数据挖掘是探查和分析大量数据以发现有意义的模式和规则的过程,而物流管理过程中存在大量数据。文章探讨如何将数据挖掘的具体技术应用于物流管理领域,并指出了物流企业应用数据挖掘技术时应注意的问题。 相似文献
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数据仓库技术是90年代开始兴起的一门新兴技术。数据仓库技术有效地解决了数据存储和组织,数据仓库具有按主题进行存储的特点。数据挖掘就是从大量的、模糊的、不完全的、有噪声的、随机的数据中提取隐含的、人们事先不知道的有用的信息和知识的过程。数据挖掘能带来所需的知识信息,而数据仓库的支持使得数据挖掘更加有效。虽然在数据仓库的基础上进行数据挖掘能够获得重大的商业价值,但并不是所有企业都适合,都能立即获得可观的利润。要考虑以下三方面的因素。第一,与数据仓库相关的费用问题。数据挖掘并不一定非要在数据仓库中应用,但数据… 相似文献
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利用数据挖掘（DM）技术，从零售业的各种应用系统中采集数据，经条件分类，放到数据仓库里，进行数据多维度加工，最终透过数据找出入与物间的规律，从而更好地为客户提供服务．最后还谈到了数据挖掘在零售业中应用的广阔前景． 相似文献
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生物信息学是对生物科学所产生的大量数据进行分析和管理的学科。数据挖掘技术在生物信息学领域具有良好的研究与应用前景。对在生物信息学中的数据挖掘技术的应用进行了研究。 相似文献
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贾静丽 《贵阳学院学报(自然科学版)》2023,(1):85-90
随着社会发展,当今人类文明已经进入信息化时代。由于信息传播速度加快,大量数据信息会广泛存在于社会各个领域,因此从复杂的数据系统中找到有效数据进行预测与决策分析就具有一定的挑战性。数据挖掘技术是信息化时代进行数据分析常用的一项技术,它能够快速从海量的信息数据中挖掘出可以作为预测与决策分析依据的有效数据。数据挖掘技术具有高度的合理性和科学的严谨性,可以作为经济社会发展的技术支持。通过现阶段各个行业预测与决策分析现状,充分利用数据挖掘技术的优势可以避免产生数据浪费现象,从而提高医疗业、零售业、保险业等行业的工作效率,具有良好的应用前景。 相似文献
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数据挖掘是当今一个新的技术热点。本文从数据挖掘、数据挖掘环境、数据挖掘的基本过程展开研究，分析了数据挖掘的模式．详细阐述了分类、预测的区别与联系，展望了数据挖掘未来的研究方向。 相似文献
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web数据挖掘简称web挖掘,是从数据挖掘技术发展而来,是数据挖掘技术应用于Web信息的一个崭新领域.它是帮助人们从海量信息中进行智能的、自动的抽取有价值的知识,从中揭示出蕴含在这些数据背后的客观世界的内在联系和规律,解决社会发展中的实际问题并用于宏观辅助决策的. 相似文献
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建模与优化是流程工业GIMS中的关键技术，本文简要介绍了数据仓库、数据挖掘、智能决策技术，提出一种基于数据集成技术的智能决策支持技术，它以数据仓库为平台，以数据挖掘技术为手段，综合应用机器学习，计算智能（人工神经网络、遗传算法等）、模式识别、数理统计、计算机科学等技术，以解决生产过程工业过程建模及优化等问题知识获取的技术瓶颈为目标，实现工业生产过程决策支持与优化控制。 相似文献
17.
祝娟 《襄樊职业技术学院学报》2007,6(6):9-11
数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类，也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，提出选择数据挖掘技术的两个重要依据．以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。 相似文献
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随着因特网的迅速发展,数据资源量越来越庞大,为从这些资源里迅速、准确找到需要的知识,数据挖掘技术应运而生。介绍了基于Web的数据挖掘技术,阐述了该技术的特征并分类作了介绍,对数据挖掘技术的几大研究方向作了展望。 相似文献
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浅议数据挖掘技术在旅游市场细分中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
数据挖掘是一种从大量的数据中挖掘有用的知识、用以支持决策的技术,从旅游行业需要入手,简要分析了数据挖掘技术在旅游市场细分中的作用,并重点论述了决策树和聚类两种挖掘工具的应用。 相似文献