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[期刊] 经济问题
[作者]
朱鑫榕
以数据挖掘方法的基本概念和挖掘过程为基础,探讨数据挖掘方法在财政管理中的应用。主要内容有:(1)数据预处理,是指在对数据进行数据挖掘之前,先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散和规约等一系列的处理工作,使之符合挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低标准;(2)分类挖掘法,包括贝叶斯算法、决策树算法、遗传算法、k-近邻算法和人工神经网络;(3)关联挖掘法,挖掘探索出隐藏在数据间的相关关系;(4)聚类挖掘法,按照样本在性质上的亲疏远近进行分类。通过对财政管理中的财政收入进行挖掘,得出结论:企业所得税虽然在数值上往往比营业税或者增值税高,但通过决策树算法进行挖掘,可以看到在财政收入中企业所得税与...
关键词：
决策树算法 财政管理 税收占比
[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] 比较教育研究
[作者]
丁国勇 程晋宽
教育数据挖掘是分析教育数据背后所蕴藏的教育规律的一种新途径。美国作为高等教育发达国家,重视基于实证研究传统的院校研究,整合高等教育院校研究与计算机信息技术和数理统计的研究成果,以教育数据挖掘汇集聚焦高等学校招生、学生学习行为、教育经费的收支等现实困境,探索教育大数据、富数据背后的内在机理,寻找应对高校发展挑战的决策支持方案,推动美国高校形成数据支持决策的管理模式。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许鑫 郭金龙 蔚海燕
针对美国和加拿大等高校共同承担的大型跨学科人文文本挖掘项目MONK,详细介绍其文本挖掘流程及相应的工具、技术和算法,并具体探讨利用MONK提供的工具进行文学文本挖掘研究的应用实例。最后总结人文领域文本挖掘方法的几类应用,提出该项目对我国人文领域应用文本挖掘的启示。
关键词：
文本挖掘 人文研究 MONK
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王效岳 赵冬晓 白如江
[目的/意义]利用文本数据挖掘技术深入挖掘专利文献主题内容,与更具有前瞻性的领域规划文本进行对比分析,发现哪些技术主题是当前饱和技术主题,哪些是未来潜在发展技术主题,以期提高技术预测的准确性,并降低预测结果的风险性。[方法/过程]在对国内外的技术预测方法进行梳理总结的基础上,利用文本数据挖掘技术挖掘专利文献技术主题,在此基础上加入时间维度,形成专利技术路线图,然后与规划文本中的规划信息进行对比分析,从而进行技术预测分析。[结果/结论]通过纳米技术在能源领域的应用进行实证研究,有效地实现了技术预测,并降低了
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡桔州 侯木舟 欧阳资生
我们生活在一个数据和信息量“爆炸”的知识经济时代,各种超大型数据库已遍及超级市场销售、银行存款、生命科学、医学、政府统计诸多领域,面临海量数据,传统的数据分析技术已很难适应人们从根本上对数据中蕴涵的知识的需求。于是,一个新的领域——数据挖掘(Data mining)便应运而生,无论在学术界还是产业界,它都是一个相当时髦和
[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] 物流技术
[作者]
杨克勤
首先对数据挖掘技术从其技术含义以及应用现状进行了简单介绍,然后对流数据挖掘的相关内容进行概述,利用图文结合的形式就物流数据的挖掘过程进行分析,并基于当下主流的神经网络分析了物流数据实现挖掘的驱动方式,总结出物流数据的管理措施,以供参考。
关键词：
数据挖掘 物流管理 应用 数据驱动
[期刊] 技术经济
[作者]
罗锦珠
21世纪,知识已成为经济增长和社会发展及企业成长的关键性资源,搞好知识管理已成为全球企业,生存发展的主要支柱。知识管理是知识有效利用的手段。数据挖掘是知识管理的基础,是一类深层次的数据分析,是实现数据上升到知识的必然过程。
[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] 商业研究
[作者]
孙华梅
企业在管理过程中产生了大量的数据,这些数据的背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知识。聚类、关联规则、序列模式、统计分析、特征规则等数据挖掘方法能从这些海量数据中发现有用的知识,使数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服务。目前数据挖掘已被广泛应用于银行、电信等行业,用来对客户数据进行正确的分析,挖掘消费模式,预测客户未来的行为,针对客户的需求提供个性化的服务。
关键词：
数据挖掘 聚类 关联规则
[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] 图书情报知识
[作者]
洪亮 李雪思 周莉娜
随着网络和信息技术的不断普及,非结构化、半结构化数据正在爆发式地增长,这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理的范畴。数据挖掘技术的重要性在处理和分析数据量巨大、数据类型丰富、增长迅速的大数据时日益凸显。近几年数据挖掘技术的研究有着诸多新进展,在信息管理学科的应用与发展也不断深化。本文以iConference 2017所收录的11篇会议论文为研究样本,结合近三年国内外相关研究文献,以数据挖掘采用的方法来分类探讨数据挖掘在商业智能、医药卫生、学术文献、社交媒体等领域的应用,通过对应用中出现问题和相应的解决方
[期刊] 统计研究
[作者]
王磊 范超 解明明
国际经验表明,信用评分技术可较好地解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题。本文广泛选取了可适用于小企业主信用评分领域的12种数据挖掘模型(包括本文的改进模型门限Logistic),并以3个银行微观客户数据集为案例,通过10折交叉验证和预期分类错误成本的方式,检验了这些模型的综合信用评分能力。分析结果及稳健性检验表明,本文改进的门限Logistic模型在模型预测能力及预期错误分类成本等多方面表现优秀;而基于决策树的组合方法也表现良好。本研究对国内商业银行建立合适的小企业主贷款信用评分模型具有参考意义,也有助于推动银行微观金融统计,完善金融统计工作。
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