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[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] 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]
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
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李月华
本文介绍了数据挖掘的主要任务、主要方法、数据挖掘的流程等。在回顾远程教育方式的基础上指出了传统远程教育的不足 ,并提出了在远程教育中使用数据挖掘技术的步骤。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
彭佳红 张铭
数据挖掘是一个崭新的计算机应用领域,而生物信息学是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科.综述了数据挖掘技术的内容、过程、方法和模式,介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术,同时探索了数据挖掘技术对生物信息挖掘应用的途径.
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
易仁萍 陈耿 杨明 孙志辉
一种新的抽样方法是把数据挖掘技术中的分类、聚类及离群点挖掘等应用到审计风险管理中去。新抽样方法的使用不仅减轻审计人员的负担 ,而且可以提高审计风险管理的质量。
[期刊] 统计研究
[作者]
朱建平,谢邦昌
The paper explores the problems of application of association rule of data mining.
关键词：
数据挖掘 关联规则 提升 统计
[期刊] 中南财经政法大学学报
[作者]
涂占新
本文通过对数据挖掘的功能、方法、工具及应用展望等方面的介绍 ,指出数据挖掘技术融合了许多不同学科和领域的研究成果 ,具有自身的特性和功能。数据挖掘技术主要应用在市场营销业、金融业 ,它与传统的数据分析的本质区别是其在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识 ,数据挖掘所得到的信息应具有未知、有效和实用三个特征 ,从而体现出辅助、代替人类思维的特性。
关键词：
数据挖掘 数据信息
[期刊] 中国土地科学
[作者]
郭谁琼 金雨泽 张嘉 白晓飞 李焕 黄贤金 钟太洋
研究目的:对二调成果在全国范围内的应用深度和广度进行量化分析。研究方法:数据抓取、数据挖掘和半自动分类技术。研究结果:(1)二调数据在国土部门应用频率远高于其他部门,但从趋势看正逐步向其他部门渗透;(2)土地权属类信息得到最广泛应用,其中规划、确权、基本农田保护为主要的利用形式;(3)围绕山西、山东、江苏、江西4省出现鲁苏皖赣、晋陕两个应用频次较高的组团,应用方式基本与其主要职能相对应。研究结论:二调成果尤其是土地权属类信息在部门间应用范围正逐渐扩大,区域之间在应用深度广度上存在差异。
关键词：
土地调查 成果应用 行政部门 大数据
[期刊] 统计研究
[作者]
朱世武 ,崔嵬 ,张尧庭 ,谢邦昌
[期刊] 会计之友
[作者]
李勇 张敏 刘浩 李禹锋 朱建平
国际数据挖掘与应用统计研究会是我国从事数据挖掘领域研究最早的学术研究团体之一。从２００６年以来，为政府、高校、研究机构以及企业界的数据挖掘专家和学者提供了一个学术交流的高端平台。２０１６年第八届年会的主题是＂卓越数据共享统计的理论及应用研究＂，此次会议会聚了国内外众多专家学者，共同聚焦数据挖掘和统计应用的发展趋势。
关键词：
共享数据时代 数据挖掘 应用统计
[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。
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