数据挖掘技术在高校资产管理中的应用研究

近年来高校的快速发展促使学校内部收集了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和资料,为资产的管理提供有效的保障,本文就数据挖掘技术中决策树学习算法运用于资产的优化分配问题进行了探讨。     

数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用

数据挖掘是数据仓库技术中的重要技术之一,也是计算机行业中发展最快的领域之一,它使数据库技术进入了一个更高级的阶段,并迅速扩大成为一个独立的领域。在讨论目前高校教学中存在问题的基础上,简单介绍粗糙集理论及数据挖掘技术。以高校学生成绩为例,提出基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中应用的解决方案。     

数据仓库在商品交易中的应用

着重讨论了数据仓库技术在商品交易中的应用，详细介绍了商品交易系统中数据仓库的设计和建立。并且进一步讨论了如何建立基于数据仓库的商品交易决策支持模型。     

决策支持物流管理信息系统的设计与开发

介绍了决策支持系统的概念及其内容，分析了在物流管理信息系统基础上实施决策支持系统的必要性和可行性，并针对库存问题研制了决策支持系统，研究了决策支持在物流企业中的实际应用．利用现代的信息分析技术，把决策支持系统应用于信息系统，将管理信息系统延伸为决策支持下的管理系统，为企业决策者提供决策支持，提高企业核心竞争力．     

数据挖掘技术在联网收费系统数据信息综合上的应用

在智能交通系统的研究中,如何应用现代信息处理技术,努力使道路交通作为一个系统来实现智能化是核心的研究领域。联网收费系统的建立不但将大大改善和提高了国道主干线的收费水平,同时系统将收集和保存大量的道路交通信息数据,对这些数据进行充分有效的再利用,将为实现国道主干线的导航智能化、交通流量最佳化、安全驾驶支援提供必要的知识和信息,为收费策略的制定提供决策支持。     

数据挖掘技术在公路汽运中的应用

数据挖掘是在计算机技术的基础之上发展出来的新兴技术,这项技术的本质就是通过处理海量的数据,找出其中的规律,为领导者们做决策提供科学合理的技术支持。对数据挖掘技术做了介绍,又较为详细的说明了它在公路汽运中的应用情况。     

浅析数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

如何快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用,是急需解决的问题。本文针对当前的热点问题对数据挖掘技术展开讨论和研究。简单描述了数据挖掘技术在现代化图书馆中的应用。这些信息技术为图书馆成为知识服务中心提供了可能。     

决策支持物流管理信息系统的设计与开发

介绍了决策支持系统的概念及其内容,分析了在物流管理信息系统基础上实施决策支持系统的必要性和可行性,并针对库存问题研制了决策支持系统,研究了决策支持在物流企业中的实际应用.利用现代的信息分析技术,把决策支持系统应用于信息系统,将管理信息系统延伸为决策支持下的管理系统,为企业决策者提供决策支持,提高企业核心竞争力.     

数据挖掘技术在联网收费系统数据信息综合上的应用

在智能交通系统的研究中，如何应用现代信息处理技术，努力使道路交通作为一个系统来实现智能化是核心的研究领域。联网收费系统的建立不但将大大改善和提高了国道主干线的收费水平，同时系统将收集和保存大量的道路交通信息数据，对这些数据进行充分有效的再利用，将为实现国道主干线的导航智能化、交通流量最佳化、安全驾驶支援提供必要的知识和信息．为收费策略的制定提供决策支持。     

数据挖掘在搜索引擎中的应用

随着互联网的迅猛发展,搜索引擎成为大家使用网络最好的工具。本文概述了搜索引擎的工作原理和相关概念,接着介绍数据挖掘概念。网络数据挖掘和搜索引擎两种技术的相互补充,将网络数据挖掘技术应用到搜索引擎领域,从而提高搜索引擎性能。     

基于数据仓库的决策支持系统体系结构

在分析传统DSS的不足之后，提出了基于数据仓库决策支持系统的体系结构，主要包括模型库、方法库、知识库和数据仓库及其相应的管理系统，联机分析处理、数据挖掘单元和问题综合处理单元等几部分组成．研究了系统中各部分的功能、相互关系及基于数据仓库的决策支持系统的关键技术．     

基于SAP BW的北车运营指标决策支持系统

从BW功能结构出发,结合中国北车运营指标数据集成以及模型创建的实践,提出企业决策支持数据模型的优化创建方法,给出合理的创建数据模型的原则.该建模方法与原则已经成功应用于北车集团运营指标分析业务,经过实践证明这些方法与原则具有实施便捷、结构清晰、查询快速的优势.     

黄土物理力学性质的数据挖掘方法初探

就实际生产中的土工试验数据建立黄土的目标数据集和粘性土的对比数据集,离散数据实现属性的泛化处理;结合属性的物理力学含义,引入信息熵进行属性相关分析,确立了颗粒比重、压缩系数、压缩模量三个强相关的属性,依此挖掘黄土物理力学性质的概念对比描述,结果基本符合黄土的特点。     

支持数据挖掘的知识库系统

总结了用于数据挖掘的6种类型领域知识．据此，提出了索引知识加领域知识的2级知识组织方法，前者相当于知识目录，根据知识特征要素对后者编号．领域知识库包括规则、函数、层次知识和基本信息4个子库．讨论了多种类型领域知识的语法校验内容，指出领域规则的矛盾性具有结论矛盾、可信度矛盾和包含矛盾3种表现形式，冗余性具有等价冗余、包含冗余、条件冗余3种表现形式，并给出了校验算法．基于上述研究成果，开发了支持数据挖掘的知识库系统KB4DM．     

基于数据仓库和OLAP的民航灾害预警决策支持系统

为解决民航灾害预警管理中的多数据源和多目标决策的问题,构建了基于数据仓库和联机分析(OLAP)技术的民航灾害预警决策支持系统.该系统包括应用界面层、辅助决策功能层、库管理及接口层、信息库层和数据层。数据仓库的主题是航空公司、空管中心和机场的预警指标.设计了地域、机构、指标名称和时间4个维度,数据仓库雪花模型,以及年度、季度和月份3种粒度.数据仓库的分割方案是首先按地区维分割,再按机构维分割.#介绍了多维决策分析过程,包括切片、切块和旋转等操作.     

铁路客货营销决策支持系统

应用数据仓库技术, 提出了客货营销决策支持系统的逻辑结构, 阐述了铁路客货营销信息的特征, 论述了建设铁路客货营销数据仓库的必要性, 围绕数据源组织、联机分析和数据挖掘等问题, 对系统建设中的若干关键技术进行了探讨, 认为统一数据策略与数据库模式是实现系统的关键。     

智能化数据挖掘方法综述

数据挖掘被产业界认为是数据库系统最重要的前沿课题之一,是数据库技术、人工智能、机器学习等多学科相结合的产物。介绍了智能数据挖掘方法的研究现状及存在的问题,包括数据挖掘的定义、数据挖掘的任务;指出了数据挖掘研究的挑战性以及今后的发展方向。     

基于售检票数据挖掘的轨道交通乘客居住区辨识

以自动售检票数据潜在包含的时空关联关系为基础,构建城市轨道交通乘客居住区辨识方法.假设轨道交通大部分乘客出行满足：一日内首次出行起始站与末次出行终点站相同,首次出行起始站与前日末次出行终点站相同,连续时期内首次出行起始站与末次出行终点站总是紧邻“家”的位置,以此为基础构建居住区辨识中心点法.以北京市轨道交通为对象进行实证分析,通过连续一周自动售检票数据挖掘能对88.7%的公交卡(不包括单程票、员工卡)所对应乘客的居住区进行辨识,验证了本文方法的准确性与有效性.本文研究提高了售检票数据应用价值,为乘客出行行为及需求特征分析提供了方法支持.