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[期刊] 科技管理研究
[作者]
刘晓丹 张娜 王磊
在大数据时代,"数据就是一切"。谁能够拥有更为全面、精准、及时的数据,无疑在社会经济文化发展中就占据了绝对的优势。在计算机及其应用技术和半导体技术的持续快速发展、广泛应用和渗透下,数据生产、搜集、储存的技术理论也不断更新,可以说,我们的生活、工作、学习就是处于汪洋的数据"大海"中,与此同时,我们仍然在借助新兴技术源源不断地生产、制造更多的数据。那么,我们应该如何充分、科学、巧妙应用"包裹"我们的海量数据呢?数据挖掘和分析应用可以告诉你答案。
[期刊] 会计之友
[作者]
乔冰琴 段全虎 高翠莲
大数据时代,数据来源多样化、数据体量巨大化和数据格式复杂化对企业经营分析和预决策提出了挑战,利用大数据技术进行企业经营数据分析和挖掘已是提高企业竞争力的重要措施。但是,直接让企业管理人员掌握大数据技术并进行数据分析和挖掘显然是不切实际的,使用大数据BI工具才是最有效、最便捷的方法。文章重点分析了大数据分析与挖掘的数据获取、数据预处理、分析与挖掘、数据可视化四个环节的任务和相关技术,并基于数猎云大数据BI工具,以贷款风险预测为例,阐述了应用大数据BI工具进行数据分析和挖掘的过程,以此为企业管理人员应用大数据BI工具从事数据分析和挖掘工作提供思路和建议。
[期刊] 物流技术
[作者]
阳柳
介绍了数据挖掘概念及几种主要的数据挖掘技术,简述了大数据时代的物流信息挖掘过程和应用,指出数据挖掘技术将在物流信息领域发挥不可估量的潜能。
关键词：
数据挖掘 物流信息系统 物流管理
[期刊] 财会通讯(理财版)
[作者]
邓淑玲 石良武
由于业务处理自动化系统的实现,在商业领域中生成了大量的业务数据。企业所积累的数据量越来越大,但其中能被企业直接利用的真正有价值的信息却很少。因此如何利用现代数据挖掘技术从大量的数据中经过深层次分析,获得有利于提高企业竞争力的信息,是企业管理与决策者应高度关注的新兴研究技术。一、数据挖掘的商业定义
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
潘卫东
文章主要描述了WEB页数据挖掘的基本任务,包括内容、结构、使用等。针对WEB数据的复杂性和特殊性,WEB的数据挖掘除日志等一小部分可以用常用的数据挖掘方法外,必须对WEB页做必要的数据处理,使之达到结构化数据的挖掘要求,或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。
[期刊] 统计研究
[作者]
朱世武 ,崔嵬 ,张尧庭 ,谢邦昌
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢丽萍 吴强
利用概念格中每个闭概念与其生成算子确定一个逻辑依赖关系的特性,建立了事件因素间的关联规则。分析了在课堂教学中影响学生成绩的诸因素的关系,为用数据挖掘方法建立科学的教学评价体系提供了一种简洁有效的方法。
关键词：
教学质量 相关因素 概念格 关联规则
[期刊] 改革与战略
[作者]
谢玮
文章通过浅析数据挖掘算法在商品供销存环节中的应用,分析其对商品销售和营销模式的影响。对商品销售中各因素进行关系分析分类,根据不同销售情况和关系环境,给出不同的数据分析和挖掘方式,并提供相应的分析算法和方法应用到其中,为后续研究铺路。通过对商品营销大数据分析与应用,可以对商品供销存关系产生重要影响,提高各环节经济效益和降低成本。
[期刊] 经济研究参考
[作者]
王安琪
我们所使用的财务事实和财务数字的准确性在很大程度上决定了一个财务决策的正确性。当今世界竞争变得越来越激烈，因此一个决策的时效性也跟着变得越来越关键了。所以，企业目前在财务决策领域最不能忽视的技术是应用数据挖掘技术。１．财务决策以全数据为参考，而不只是样本数据。根据目前已有资料对大数据的定义我们可以看出来，大数据是对所有相关数据进行分析不再是对样本数据进行随机的分析。其中我们不难发现主要原因有两种：第一，随着科技的
[期刊] 工业技术经济
[作者]
易久
电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据 ,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。本文介绍了数据挖掘的各种技术 ,分析了数据挖掘在电子商务中的使用方法 ,并讨论了在电子商务活动中使用数据挖掘的若干关键技巧。
关键词：
电子商务 数据挖掘
[期刊] 统计与决策
[作者]
王斌会
本文对数据挖掘技术进行了回顾,介绍了目前在数据挖掘中常用的方法和工具,列举了它的一些应用,指出了数据挖掘中存在的一些问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱梅红
本文介绍了数据挖掘中抽样技术运用的历史与现状,总结了数据挖掘领域对抽样技术研究和使用中存在的问题,并指出了数据挖掘中抽样技术未来研究方向和发展前景。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
刘霞 王爱民
本文阐述了CRM的内涵和外延及数据挖掘技术常用的算法和分析方法,并在此基础上重点分析了数据挖掘技术在CRM中的功能和应用。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
齐梅
数据挖掘是当前人工智能研究中最热门和最有前途的方向之一。数据挖掘技术的成熟,加上高性能数据仓库技术,让数据挖掘技术进入了实用阶段。电信运营企业是高技术密集企业,对于运用数据挖掘技术将积累的大量历史数据转变为可以支持决策的知识的需求越来越强烈。文章对数据挖掘技术应用于电信运营企业进行了研究。
关键词：
数据仓库 数据挖掘 电信行业
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