简介：摘要：随着经济市场的竞争日益激烈，企业的管理办法也从传统的人为化管理逐渐转变为信息化管理。ERP系统最大的优势在于将企业资源一体化这一优势应用在企业信息化建设体系的构建中，不仅保证了体系结构的稳定合理，还能加快建设进程的整体步伐。现阶段，ERP系统在我国大多数上市公司中的运营体系中已较为成熟，但仍存在一些技术上的难点制约其高速发展。因此，文章将通过对ERP系统概念的阐述，分析企业ERP系统在运维过程中的现状以及ERP运维信息数据挖掘技术，以期为ERP系统的运维稳定性作出一定贡献。

简介：摘要：随着公司大数据建设的深入推进，数据在助推电力公司精准管理、精益运营方面显现出愈来愈高的价值，公司深化统计数据分析，对关键指标进行协同、多源分析，提高统计数据质量，使电力统计数据成为谋划发展思路、制定政策措施、实施调控管理的信息基石，更好地服务公司经营决策，助力公司生产经营提质增效。

简介：摘要：本文简要介绍数据挖掘的技术理念，探索了金融行业中引入数据挖掘的具体表现：建仓分析、信用评估等；以金融行业为视角，梳理数据挖掘技术的实际用法：业务数据处理、购物篮分析，以此积极获取有用资料，增加数据挖掘技术的应用性，带动金融业有序发展。

简介：

简介：随着信息化的不断发展，企业的各项管理也发生了翻天覆地的变化。企业管理会产生大量的信息，而财务信息是反应企业经营状况的重要信息。面对大量的财务信息，企业的财务管理人员要将其进行有效的处理、分析，并应用在具体的财务管理中，使企业的财务管理不断发展。这些成为当下企业财务管理中存在的主要问题。本文简单阐述数据挖掘的基本理论，分析数据挖掘在财务分析中应用的重要性，探讨如何将数据挖掘技术应用于财务分析中，以促进企业财务管理的发展。

简介：摘要：随着信息技术的深入发展，人们已经步入信息时代，数据挖掘技术也成为对信息数据展开处理和存储的有效方式。在软件工程中应用数据挖掘技术，有利于提高软件开发效率，提升软件管理质量，加强数据挖掘力度，使数据挖掘技术发挥巨大效果，人们可以应用数据挖掘技术完成数据的聚类和网站设计，为人们的生活带来便利。

简介：摘要：在当前的大数据时代发展背景下，电力企业的主要竞争力就是电力营销，过去的电力营销大数据的挖掘和分析有很多缺陷，对此就需要引进电力营销大数据平台，强化电力营销大数据平台建设，实行营销系统大量数据开展的数据挖掘与预测分析等，这样可以将营销业务服务水平与服务效率提升，还可以保证电力企业营销服务更好的发展。文章对 电力营销大数据平台建设进行了研究分析，以供参考。

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简介：摘要： 对于数据挖掘技术的应用来说，其能够根据用户的具体需求来进行数据的挖掘，而数据可视化的应用能够使其整体表现更加直观。在本文中，将从数据挖掘技术中数据可视化的作用出发，来探讨如何实现数据挖掘技术的数据可视化，从而使数据挖掘技术在实际应用中的效率与质量能够得到保障。

简介：摘要：当前发展形势之下，数据资源不断增多，逐渐呈现资源爆炸化的方向发展，也逐渐进入到了一个全新的发展时代—大数据时代，这就涉及到一系列的问题。比如，要对数据挖掘和数据应用等问题进行重视，通过数据信息的整合与优化，进一步的凸显大数据时代之下的技术特点和优势。而企业在发展的过程中，也要结合长期的战略规划，不断调整自身的市场发展策略，这样既可以降低财务风险，也可以更加从容的对各类市场竞争进行全面的应对。

简介：摘要：为了提高数据新闻在新闻行业内的地位，发挥新闻报道的真实作用，开展基于数据挖掘的数据新闻生产方式研究。从数据新闻信息获取渠道、新闻内容处理手段、新闻呈现方式三个方面，分析基于数据挖掘的数据新闻生产变革，绘制基于数据挖掘技术的数据新闻生产流程。以数据新闻中的龙头代表“数字说”新闻为例，根据“数字说”新闻主题内容与占比，进行数据新闻生产中独特性信息的采集与选题；以现代化技术为支撑，编辑与处理获取的新闻信息；使用计算机设备，辅助智能化生成技术，进行新闻信息的呈现，从而实现生产的数据新闻具有直观性、生动性与交互性等特点。

简介：粒计算理论是一种看待客观世界的世界观和方法论,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究,将粒计算理论应用于数据挖掘研究已成为数据挖掘领域的一个研究热点。分析了粒的概念,介绍了粒计算的主要理论模型与方法、粒的信息化与二进制表示,并给出了粒计算理论下关联规则挖掘中求得支持度与置信度的方法。

简介：电子商务是现代商业模式，数据挖掘是先进的信息处理技术，数据挖掘技术在电子商务中具有广阔的应用前景。本文总结了电子商务对社会经济发展的影响，简要地介绍了数据挖掘技术，并探讨了数据挖掘技术在电子商务中5个方面的应用。

简介：摘 要：数据挖掘技术是将大规模数据转化为知识和结论的工具。合理利用这些知识和结论，可以为企业提供辅助决策信息。目前，聚类分析和频繁项集挖掘被广泛应用于电力系统中分析用户行为和市场供求关系。然而，传统的串行数据挖掘算法已经难以满足海量数据的处理要求。本文基于Hadoop平台，将K-means聚类规则和Apriori频繁项集挖掘算法部署到MapReduce框架中，实现这些算法的并行化，以满足分析和处理大规模数据的需求。 

简介：摘要各大行业因为科技的进一步发展也得到了创新与发展。而这些年来，中国也在持续的推进普及城市信息化，最为关键的是改革与发展网络技术。网络技术发展的关键产物就是大数据挖掘技术，现阶段信息网络技术发展的关键表现就是大数据挖掘技术，信息策略发展的关键方向就是提出这一技术。它不但可以帮助信息处理特别强大的逻辑功能，并且可以把信息资源之间的互相干扰、空间局限等消除掉。鉴于这种状况，本文结合大数据背景时代，分析了数据挖掘技术的运用。

简介：摘要各大行业因为科技的进一步发展也得到了创新与发展。而这些年来，中国也在持续的推进普及城市信息化，最为关键的是改革与发展网络技术。网络技术发展的关键产物就是大数据挖掘技术，现阶段信息网络技术发展的关键表现就是大数据挖掘技术，信息策略发展的关键方向就是提出这一技术。它不但可以帮助信息处理特别强大的逻辑功能，并且可以把信息资源之间的互相干扰、空间局限等消除掉。鉴于这种状况，本文结合大数据背景时代，分析了数据挖掘技术的运用。

简介：

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简介：

简介：从数据库的应用发展方面,描述了数据挖掘的概念,讨论了数据挖掘的主要算法,给出了数据挖掘的应用概况及其实例.