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数据仓库技术是决策支持系统处理中的核心技术,是CRM中数据挖掘和决策分析的基础。数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据问关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。本文意在通过对数据仓库的概念及设计入手,设计一个在检验检疫实验室CRM中进行数据挖掘的星型模型。 相似文献
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数据挖掘技术在高校图书馆中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
该文在介绍数据挖掘技术和数据挖掘方法的基础之上,结合目前高校图书馆的实际情况,就如何应用数据挖掘技术进行了研究,并提出了电子数据的数据挖掘模型。 相似文献
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从概念入手,分析了数据挖掘的主要任务和应用中存在的关键问题．重点探讨了数据挖掘的应用步骤与方法,详细阐述了数据采集、转换、模型构建和模型评估等关键内容,同时给出了一个数据挖掘软件的构建原则．对企业快速、低成本构建客户管理系统、CRM系统、数据挖掘应用系统具有一定的借鉴价值． 相似文献
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数据挖掘与决策支持系统的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍了数据挖掘的定义、目的、一般过程及与此相关的一些技术；论述了决策支持系统的定义及发展层次，最后分析了数据挖掘与决策支持系统的联系与区别及当前市场数据挖掘工具产品的发展现状。 相似文献
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根据经贸委制定的CIPI指标体系建立了外贸业务分析决策系统框架,利用OLAP分析所建的数据仓库中的数据、指标分析计算出的指标值以及中国统计年鉴网站的相关数据,建立了专用的数据挖掘仓库,从各个角度对其进行数据挖掘,建立了多个挖掘模型,为经贸委科学决策提供依据。 相似文献
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讨论了商业智能的基本概念和结构模型,阐述了数据挖掘在商业智能中的作用,并介绍了数据挖掘对象的分类方法和常用的数据挖掘技术。 相似文献
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数据挖掘技术浅析 总被引：1，自引：0，他引：1
梁瀚 《辽宁教育行政学院学报》2003,(7)
快速、高效的收集和分析信息是企业提高决策水平与核心竞争力的重要手段。随着数据库技术和数据库系统的广泛应用 ,人工采集、处理数据的方法已不切合实际 ,需要一种能够对数据进行较高层次处理的技术。解决这一问题的关键是数据挖掘技术 (简称“数据挖掘”)。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取有用信息的一种新型技术手段。目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联 ,发现被忽略的因素。数据挖掘涉及数据库、人工智能、机器学习和统计分析等多种技术 相似文献
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关联规则的数据挖掘系统结构及模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
彭茹 《北京城市学院学报》2005,(4):82-86
数据挖掘是一种数据分析处理技术,其主要特点是对数据库、数据仓库或其它数据源中的数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助企业和科研决策的知识。关联规则挖掘是数据挖掘技术的一个重要研究方向。本文对基于关联规则的数据挖掘技术进行了研究,并提出了一个数据挖掘工具集原型。 相似文献
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裴丽鹊 《和田师范专科学校学报》2008,28(4):204-206
本文介绍了福建省立医院的病案首页分析系统的物理模型、逻辑模型、系统主要功能和系统的特点,并以此为例探讨数据仓库和数据挖掘技术在医院病案首页分析系统的应用,对数据挖掘技术在医院信息系统的应用提出展望。 相似文献
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本文系统地论述了数据挖掘概念的内涵与其外延的发展、以及数据挖掘的基本技术和最新进展。全面而深入地介绍数据挖掘的应用,特别是在CRM中的应用,以及数据挖掘和CRM的发展前景。 相似文献
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FP—Growth算法是关联规则挖掘的一个经典算法。本文提出一种基于事务一项矩阵的挖掘算法MFP—Growth算法,利用向量矩阵表示事务数据库,整个挖掘过程只扫描一遍数据库,通过构造各个频繁项的条件矩阵,利用条件矩阵的向量运算来进行频繁模式的挖掘,减少了算法占用的内存空间,提高了挖掘效率．实验结果表明,MFP—Growth算法是有效可行的． 相似文献
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欧振永 《北京工业职业技术学院学报》2010,9(3):29-33
随着信息技术的发展,数据收集、数据访问、数据仓库和决策支撑、高性能并行计算等技术为数据挖掘的发展奠定了基础。如今,数据挖掘技术已经被应用到各行各业,并创造出了巨大的价值。介绍了现今数据挖掘的基本技术,并通过实际的商业应用程序实例阐述其与现在的商业环境之间的关系。通过数据挖掘技术,从数据仓库中为最终用户带来潜在的商业价值。 相似文献
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随着教育信息化的快速发展特别是数字化校园和网络高等教育的日益普及,教育领域中部署了众多的软件系统．在这些软件系统中存储着海量的教育数据。如何利用这些教育数据,使这些数据转变为信息、知识,并为教育决策、教学优化服务。可从E-Learning数据挖掘中找到一些答案。文章系统梳理了国内外E—Learning数据挖掘的研究进展．并采用格语法分析方法对“E—Leaming”的关键要素和过程进行分析,提出可以“谁在学、学什么、怎么学、学得如何”这一系列问题为主线。开展E—Learning数据挖掘工作,从而获得对E—Learning现状的更加完整的认识。在尝试回答“谁在学、学什么、怎么学、学得如何”的过程中,分解出三类挖掘任务情境即用于回答“谁在学”的学习者特征挖掘。用于回答“学什么、怎么学”的学习过程挖掘以及用于回答“学得如何”的学习结果挖掘．并对应地构建出三种数据挖掘模式。对模式的应用结果表明,这三种数据挖掘模式在E—Learning要素和过程分析中是有效的．较好地拓展了对E—Learning关键要素认识的完整性。包括对“谁在学”有了更全面的认识、对“学什么、怎么学”有了更准确的认识和对“学习的结果如何”有了更深入的认识。 相似文献
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袁辉亚 《商丘职业技术学院学报》2007,6(5):56-58
在山区地形复杂、沟壑纵横条件下，采用三维高分辨地震勘探技术，查明了曹窑东井深部采区构造分布情况，为优化深部采区设计，合理布置采掘工程，提供了较为明确的地质资料． 相似文献
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随着Web上的信息量剧增,大量有价值的信息隐藏于非结构化文档中,Web数据挖掘的作用愈显重要。本文从Web数据挖掘的定义与分类开始分析,介绍了Web数据挖掘的主要技术以及其在检验检疫管理中的应用实例和实现方法。 相似文献
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基于数据挖掘的入侵检测系统中挖掘效率的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
入侵检测在计算机安全系统中发挥着越来越重要的作用,目前入侵检测使用的规则集还是注意依赖于专家分析提取,由于入侵检测系统中数据量很大,使用人工分析的代价是昂贵的.用数据挖掘技术分析网络数据进行入侵检测,可以有效的减少人工分析的工作量,但数据挖掘技术应用到入侵检测中存在着一些问题,特别是挖掘效率的问题,该文提出了使用数据过滤和增量挖掘技术来提高挖掘的效率. 相似文献
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数据挖掘技术中的支持向量机是一种基于结构风险最小化的分类算法.文章通过分析该算法的机理和应用特征,结合中医脏腑辨证理论,通过对大量中医脏腑辨证施治实例的研究,探索出用该算法解决一直困扰传统中医“脏腑辨证”分析过程中的诸多不确定性问题的方法,具有良好的实用价值. 相似文献
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针对当前互联网发展的高度动态性和复杂性,阐明并分析了W eb数据挖掘中存在的问题,并在此基础上主要探讨了XML在W eb数据挖掘中所起的作用.结合XML的可扩展性以及可被结构化等特点,从几个方面对基于HTML网页挖掘所遇到的困难,诸如链接信息分析、数据信息集成等,都提出了相应基于XML的解决方案,并给出了简要的示例说明. 相似文献
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教育数据挖掘是综合运用数学统计、机器学习和数据挖掘的技术和方法,对教育大数据进行处理和分析,通过数据建模,来预测个体未来的学习趋势。其应用领域主要包括个体的知识与行为建模以及学习趋势分析。纵观我国比较教育研究近些年的研究趋势,逐渐将数据挖掘纳入其研究方法之一,这使得比较教育学有了更加广泛的研究队伍。对数据挖掘与运用的趋势对比较教育学科本身也带来了挑战,因为数据的可获取性与公共性巩固和加强了实证主义跨国比较与研究,而忽略了地方的社会文化背景,导致比较教育研究的"去情境化"以及"过于简化"。有鉴于此,比较教育学者应该充分把握研究对象的社会、文化环境,不应该让单一研究范式过度主导自己的思维。 相似文献