数据挖掘技术在移动通信决策支持系统中的应用

介绍了数据挖掘技术在移动通信行业决策支持系统中的应用，从关键技术、体系结构、功能模块等方面进行了论述，这一技术的应用将有利于增强移动通信企业的市场竞争力。     

关联规则数据挖掘技术在图书管理中的应用

本文以仪征技师学院图书馆数据为例,通过对借阅信息的数据挖掘,生成一些且有指导意义的信息,证明算法的可行性。     

数据挖掘技术在村镇银行信用风险预测中的应用研究

为了更好的解决农村资金存在较大缺口问题,中国银监会大幅度降低了新设金融机构的进入门槛,允许产业资本、民间资本到农村地区设立村镇银行,基于村镇银行的经营特点,信用风险仍是其面临的主要风险之一。本文依托省教育厅高等学校科学技术研究重点项目,对数据挖掘技术在村镇银行信用风险预测中的应用进行分析研究,针对国内外发展现状,明确研究内容、研究方法以及拟解决的重点难点问题,从而达到有效预警和防范村镇银行信用风险的目的,使村镇银行能够持续稳健发展,对农村金融市场发展和农村经济建设具有重要的现实和长远意义。     

数据挖掘在电子商务中的应用

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。文章介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用,分析了电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

数据挖掘技术在话务网管系统的应用

本文对数据挖掘技术进行了基本的介绍,并提出了数据挖掘技术在话务网管系统中的应用和改进方向.     

基于粗糙集理论的公交智能化调度评价方法

针对公交调度评价中各指标之间的相关性对评价结果的影响,采用粗糙集理论的属性约简方法来实现对调度方案的合理评价。从乘客满意度、经济效益、调度技术水平三方面分别选取各主要影响指标,并根据三级划分标准确定各指标的属性区间。通过对指标的量化区间进行离散化处理,建立区分矩阵,从而约简公交调度指标并对方案进行模糊评价。最后以某线路公交运营调度的三种方案：全程车、区间车、大站快车为例说明方法的可行性。结果表明：粗糙集属性约简方法可避免冗余信息对评价结果的影响,简化评价工作的运算量。     

数据挖掘技术在轿车白车身装配偏差溯源中的应用

提出一种将数据挖掘技术与装配工艺知识相融合的白车身装配尺寸偏差源快速诊断方法。该方法采用最大树法对测量得到的大量分散孤立的多维尺寸数据进行相似性聚类,通过多元统计分析进行偏差模式识别,以偏差主模式为基础提取相关产品、工艺、工装等深层知识,通过构造诊断决策树实现对白车身装配过程尺寸偏差源的快速诊断。实际应用表明,该方法有利于缩小问题空间,提供有效的诊断决策支持;能够克服单纯数据分析导致的偏差源误判与漏判,可快速准确地找到偏差源。     

数据挖掘技术在房地产行业的应用综述

房地产行业是复杂的非线性系统,数据挖掘技术的应用对政府的决策、企业的运营和个人的投资选择都有重要的影响。本文从房地产行业的价值链出发,旨在从房地产行业贷款风险分析、公司经营等级划分和客户关系管理三个方面着手,综述数据挖掘技术这一新的研究领域在房地产行业中的应用。     

数据挖掘技术在交通事故黑点整治中的运用

目前我国城市道路交通事故频发,而许多城市道路事故黑点的整治工作仍然依靠人工或简单的数据库来进行。为了系统和科学地整治交通事故黑点,本文提出了利用数据预处理技术处理事故黑点数据库,运用关联规则技术分析黑点事故成因,为城市道路交通事故黑点的整治提供了有效的方法。     

数据挖掘在宽带业务流失中的应用

通过对海量历史数据的有效挖掘,可以发现隐藏规律,进而在业务人员的识别下成为知识,为决策提供支持。本文来自作者在XX电信的项目工作实践:首先利用数据挖掘相关技术,对XX电信宽带业务流失客户进行了分析,有效的构建了宽带业务流失预警模型,并对模型的预测结果进行了检验;其次用模型预测出了宽带业务流失客户,并对预测到的客户进行细分,以求找准策反方案;最后在实际营销活动中实践了预测结果和策反方案。     

数据挖掘技术在汽车销售领域的应用研究

汽车销售企业经过多年的运作,在操作型数据库中保存了大量的历史数据,对这些数据进行必要的分析,可以反映出汽车销售过程中的一定规律.本文对数据挖掘技术在国内外汽车销售中的应用情况进行了研究,总结了数据挖掘技术在汽车销售各阶段的应用情况,提出了不同销售阶段可以利用哪些数据挖掘技术进行分析,得到的结论对汽车销售相关企业有着一定...     

数据挖掘在高速公路联网收费系统中的应用

文章介绍了数据挖掘的概念及相关功能,论述了数据挖掘技术在高速公路收费系统中的应用,并通过应用实例对数据挖掘的具体应用及架构进行了有效描述。     

数据挖掘在公交调查数据分析中的应用研究

针对公交调查数据背后信息挖掘的需求,论文首先介绍了公交调查数据挖掘的理论概念及任务方法。概述了公交调查数据挖掘的常规流程,并且在分析了几种公交调查数据挖掘模型建模方法的基础上,得出 k-means模型最适宜对公交调查数据进行聚类分析。最后以达州市公交调查数据为样本实例,采用年龄、职业、每周乘坐公交天数、每月公交花费、偏好付款方式等几种属性,借以 SPSS Clementine 为软件平台、以 k-means 为模型对各属性数据进行聚类分析,软件运行后得到相似度较大的几组类别,根据不同样本含量的几组聚类进行图表分析,分别得出优化公共交通服务的相应建议,达到最初挖掘公交调查数据背后信息的目的。     

数据挖掘技术在连锁超市逆向物流管理中的运用

数据挖掘可以从海量数据中提取有用的知识.本文针对来自连锁超市逆向物流系统的数据数量大且更新速度快的特点,运用统计分析方法,研究数据挖掘在这一领域的具体应用,同时为连锁超市提供了一种在产品质量上对供应商进行评估的方法.     

数据挖掘在电信企业挖掘营销系统中的应用

介绍了电信企业中信息系统的现状,论述了挖据营销是市场营销的必然之路,结合具体例子介绍了挖掘营销系统的主要技术与方法。     

数据挖掘在电动汽车充电桩充电故障检测中的应用

全球化石油能源危机不但对世界各国经济造成严重影响,还会给国家安全带来不确定性因素。新能源汽车具有绿色环保特性,对石油的依赖性不高,因此新能源汽车产业已成为我国重点的发展方向之一,这对我国能源安全具有重要的战略意义。新能源汽车中,电动汽车的充电安全是影响其发展的要素之一,仪器故障、机械故障、通信故障等问题会影响用户的充电体验和充电安全,因此解决充电桩充的故障电问题刻不容缓。     

数据挖掘的应用研究

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。本文主要概述了数据挖掘的基本概念、一般流程以及基本方法,介绍了数据挖掘的功能,最后阐述了SPSS Clementine环境下数据挖掘的实现。     

基于大数据挖掘算法的建筑企业设备管理深度融合技术

为促进建筑设备管理与数据信息化技术深度融合,达到设备全寿命周期经济效益最优化的目的,对建筑企业设备需求趋势进行预测,建立了建筑企业标准设备和非标设备的预知性维修模式;优化了设备全寿命周期的绩效管理;确立了建筑企业设备关键备件的管控体系。通过数据信息和设备管理的深度融合,不仅可保障设备稳定、安全、高效的可持续运行,还可实现设备全寿命周期的精细化价值管理。     

基于SOFM的聚类分析在数据挖掘中的应用研究

阐述了聚类分析在数据挖掘中的应用及地位，研究并分析了通过SOFM实现聚类分析的算法，并用该算法进行了数据挖掘的仿真实验。结果表明，基于SOFM聚类分析方法可将抽象的数学聚类问题转化为直观的空间分布问题，降低了聚类分析的难度，说明了其可操作性及鲁棒性。     

数据挖掘在企业CRM中的研究

本文主要介绍了数据挖掘的基本概念、功能分类以及数据挖掘技术在CRM中的典型应用;随后文章选择C4.5算法为本系统增加分析功能;接着对C4.5算法进行了深入的研究与分析,发现在计算速度以及生成结果的复杂性上有待改进,在此基础上提出了改进优化的方法并用程序实现,通过实验比较证明取得了良好的效果。在文章的最后用改进后的C4.5算法为本CRM系统实现了客户的保持分析功能。