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[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。
[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...
[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] 统计研究  [作者] 朱建平,谢邦昌  
The paper explores the problems of application of association rule of data mining.
[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] 万星火,檀亦丽  
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求、主要规则及数据挖掘领域中的聚类的有效性衡量。
[期刊] 统计研究  [作者] 朱建平,张润楚  
The author combines statistical thoughts with coarse aggregate theory,statistically describes affair data bank system, forwards the method of compressing affair data bank,and further conducts data mining regarding consumption information of mobile telecommunication subscriber by using the method.
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 彭继东  谭宗颖  
介绍了专利相似度测量的现状及其局限性;在此基础上提出了基于文本挖掘技术,以专利标题、摘要、权利要求和说明书4个文本元素的加权相似度作为专利相似度的测量方法;最后讨论了该方法的应用价值,并以碳纳米管技术领域为例作了实证研究。
[期刊] 情报学报  [作者] 张娥  冯耕中  战子玉  
Web已经成为世界上最大的信息仓库之一 ,但是随着信息量的增长 ,人们有效使用Web信息也越来越困难。Web数据挖掘为人们使用Web中的显性和隐性信息提供了一把利器。本文介绍了Web挖掘提出的背景、领域内研究分支学科状况、研究内容、研究难点和国内外的研究现状。
[期刊] 经济地理  [作者] 朱炎  滕龙妹  徐财江  刘仁义  
TGIS是当前地理信息科学领域的研究热点,土地利用现状管理信息系统是TGIS应用中时态变化最频繁、时空关系最复杂的典型应用。文章以浙江省某县土地利用部分现状数据作为土地时空数据库建库的试验数据,通过对土地利用时空变化过程及其数据特点进行分析,设计了适用于土地利用时空数据挖掘的时空数据存储机制和时空数据库。基于该数据存储机制的土地利用现状管理信息系统,能够较好地表达土地利用时空变化过程,从而对时空数据进行全面地时空数据挖掘。系统运用表明,该系统能够有效地对土地利用时空数据进行历史数据的信息查询、历史状态再现、历史数据的统计与动态变化的趋势分析以及历史数据回滚等。
[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。
[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] 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] 图书情报工作  [作者] 钱晓东  
对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括相似函数、关联规则分类算法、K近邻分类算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑、遗传算法、粗糙集和神经网络的分类算法。通过论述以上算法优缺点和应用范围,研究者对已有算法的改进有所了解,以便在应用中选择相应的分类算法。
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