分享到:

应用数据挖掘技术提升竞争力

作为一种商业信息处理技术,由于数据挖掘可以对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析,从而辅助商业决策,因此,面对海量的数据信息,银行可以引入数据挖掘对内加强决策支持,对外更好地了解客户需求,开发新产品,以增强赢利能力。$$随着信息技术快速发展,如今,银行业积累着海量的数据信息,那么怎样才能将这些数据信息从低层次的联机查询,提升到决策支持、分析预测等高级应用,越来越多的专家、学者以及银行业人士纷纷将目光投向数据挖掘这一技术。$$提取人们感兴趣的信息$$数据挖掘出现在20世纪80年代后期,在1989年美国底特律召开的第十一届国际联合人工智能学术会议上,首次提到了知识发现(KDD,KnowledgeDiscovery in Databases)这一概念,而数据挖掘则是知识发现过程中的重要环节。目前公认的数据挖掘定义是:从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取人们感兴趣的知识和规则的过程,这些知识和规则是隐含的、先...  (本文共3页) 阅读全文>>

黑龙江大学
黑龙江大学

数据挖掘技术对提升企业核心竞争力影响研究

随着数据库产生和成熟,以及网络计算机技术的普及,人们收集数据的能力得到了极大程度上的提升,全球范围内产生了数据膨胀的情况,为了分析大量数据中涵盖的潜在价值,数据挖掘技术相应而生。现阶段,伴随着科学技术水平的日益提高,挖掘技术也得到了长足的发展,应用范围也越来越广。随着我国加入WTO,市场经济逐步完善和发展,企业间的竞争也愈演愈烈,在日趋激烈的市场竞争中,如何提高企业的核心竞争力,保持企业的可持续发展,成为企业日益关注的重点,而企业内外暴露的大量信息,可以有效的为企业的生产运营与领导者做出未来决策提供佐证,因此,如何利用数据挖掘技术,深层挖掘大量数据的潜在价值,是企业更具有核心竞争力,成为现阶段研究的重点。基于此目的,本文对数据挖掘技术对提升企业核心竞争力的影响进行了研究,并以实例加以论证,证明了对企业内部数据的深度挖掘,可以促进企业做出正确决策,以应对市场竞争和同行业压力,并在文章的最后提出了数据挖掘技术提升企业竞争力的途径,从...  (本文共54页) 本文目录 | 阅读全文>>

《电脑开发与应用》2013年03期
电脑开发与应用

应用数据挖掘技术提升金华地区旅游业核心竞争力的研究

引言近年,金华地区的经济发展在浙江省表现出强劲的发展态势,随着金华地区在浙江中部的崛起,其旅游业也在不断地发展壮大。浙江省是旅游大省,旅游经济综合实力已经从2005年的全国第5位上升到全国第3位,而金华市是浙江省的旅游大市。旅游产业结构越来越优化,食、住、游、购、娱等环节全面发展,新兴产业不断涌现,旅游产品日趋丰富,旅游市场更加多元化,发展旅游业已经逐渐成为提高金华市城市竞争力的重要途径之一。如果旅游业的决策者和领导者能够对自己的行业发展具有良好的准确的预见性,那么将对整个城市的经济发展以及综合实力的总体提升都具有战略性的意义。旅游业并不是一个封闭的自我发展的独立行业,它对于一个城市是否能够成为文明城市和国际城市起着至关重要的影响作用。应用数据挖掘技术对旅游产业的相关旅游资源进行充分挖掘,不但可以在很大程度上全面改善城市地区的投资环境,而且也能够增强城市现代化生产的动力。金华地区旅游资源的优势非常明显,但其旅游业的发展主要依靠量...  (本文共4页) 阅读全文>>

浙江工业大学
浙江工业大学

商业智能数据挖掘技术提升客户服务能力研究

近年来,随着保险业的飞速发展,人身险(寿险)公司面临的内外部竞争压力不断加剧。与此同时,人们对于寿险服务的能力与多样性需求不断提高。因此,如何进一步加强、提升客户服务能力成为了寿险公司急需解决的难题。随着数据挖掘、机器学习,特别是深度神经网络技术的快速发展,智能技术应用于商业已成为解决此类难题的重要手段。本文旨在探索如何利用智能数据挖掘技术来提升寿险公司的客户服务能力。本文在广泛调研寿险业务的基础上,完成了数据仓库的设计与搭建。利用数据挖掘与机器学习技术,构建了智能技术应用于业务提升的整体框架,并且尝试运用智能挖掘技术来提升客户服务能力,包括利用决策树算法、多层感知器、集成学习算法构建分类器来进行客户细分;利用关联规则挖掘来辅助寿险公司经营决策;利用聚类算法和可视化技术进一步分析理赔案件并辅助保险欺诈的发现。本文的各个算法模型在案例公司的初步应用过程中有良好的表现。其中多层感知器分类使得寿险客户的类别划分更为详细、合理,公司的业...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2019年16期
电子技术与软件工程

数据挖掘技术在中医药研究中的应用

1数据挖掘技术的过程与方法数据挖掘归属于计算机科学的范畴,是数据库知识发现中不可或缺的重要步骤之一,具体而言,数据挖掘就是从海量的数据中,依托相关的算法,对隐藏在这些数据中的信息进行搜索的过程。数据挖掘技术的提出有其必然性,在进行数据挖掘的过程中,对诸多先进的思想进行了借鉴和利用,如统计学的抽样与假设、AI中的搜索算法及学习理论等等,由此使数据挖掘日渐成熟和完善,应用领域也随之拓宽。1.1过程对于数据挖掘而言,由于需要从海量的数据中找出有利用价值的信息,从而使得整个挖掘过程相对比较复杂。常规的数据挖掘步骤如下:Step1:问题分析。这是数据挖掘的开始,具体是指对数据及相关的业务问题进行理解,在此基础上提出问题,并对目标进行定义;Step2:准备数据。这是数据挖掘中较为重要的步骤之一,包括对数据的提取及校验。需要先获得原始数据,从中抽取子集,并将这些数据子集放在数据模型兼容的数据库当中,再以清洗的方法,将不兼容的数据剔除掉,利用剩...  (本文共2页) 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2019年17期
电子技术与软件工程

基于数据挖掘技术的科研项目管理系统的研究与开发

1前言相比较于以往,如今数据库的数据与日剧增,依照传统的科技方式已经无法从中迅速提取出有效地信息,也无法整理好日益增加的数据。所以,我们需要更加先进的技术作为支撑,例如,数据挖掘技术,这样我们便能够对大量的数据进行整理、提取、挖掘,使得科研管理的水平得到提高,从而可以更好地研究和开发一些科研项目管理系统。因此,我们应该基于更加先进的数据挖掘技术,来更好地研究和开发科研项目管理系统。2数据挖掘技术的相关介绍2.1数据挖掘技术的概念数据挖掘技术实际上就是从海量的、不全面的、不清晰的、随机的、嘈杂的数据库中提取和挖掘那些虽不为人知但是又携带有用信息和知识的数据的一个过程。可见,数据挖掘技术能够带领我们获取更多有用的知识和信息,进而有利于工作效率的提升,从而获取最大的效益。目前,我国对数据挖掘技术的利用还处在不断试探性的阶段,才刚刚取得一点成效,但是,国外对数据挖掘技术已经展开了比较普遍的利用,例如,在金融行业,通过对金融数据的挖掘,可...  (本文共2页) 阅读全文>>

《计算机产品与流通》2019年08期
计算机产品与流通

高校招生中引入数据挖掘技术的应用前景探索

高等学校的高校育人工作的重要一环就是招生工作,招生工作是培养高素质人才的基础和保障[1]。随着教育信息化的飞速发展,在年度招生中高校以及各级招生机构积累了越来越多的历史数据,但往往忽略了隐藏在其背后的重要信息。在数据海洋中,怎样去提取最有效的数据?如何正确理解和响应提取的数据中的信息并采取适当的行动?尤其是,如何将提取的数据转化为有价值的信息,然后用科学决策替代有价值的信息,最终将科学决策转化为工作效率和程度的提升?其中最困难的也是高校招生工作面临的新课题,如何利用计算机的先进技术来辅助招生单位进行科学化、合理化的管理和决策?本文就高等院校招生管理工作中引入数据挖掘技术的前景展开探索[2],在高校招生工作中引入数据挖掘技术,利用技术挖掘出招生数据中的潜在信息,为各个高校乃至各个学科在管理和决策层面上提供数据支持,是提高高校招生管理决策管理的有效方法。一、数据挖掘是高校招生咨询和宣传工作的有效手段以华北工业大学为例,每年都有哪些学...  (本文共1页) 阅读全文>>