数据挖掘技术在公共管理领域的应用

数据挖掘技术业已成为提高组织竞争力及组织绩效和服务水平的非常有力的工具。公共管理的诸多领域如电子政府、政府绩效管理和公共危机管理等,同样亟待引入数据挖掘技术,其意义在于:公共管理领域导入数据挖掘技术是政府决策的需要,可以为政府信息共享提供技术支持,是政府信息化的重要保障。在公共管理领城应用数据挖掘技术面临诸多挑战:数据挖掘专业人才的缺乏、政府数据来源及其应用存在的问题、数据挖掘技术自身的问题等。国家自然科学基金资助项目《基于数据挖掘的地方政府绩效评估指标设计研究》(10873100

数据挖掘的技术与商业定义及其研究对象

本文在对数据挖掘考察的基础上,从技术角度和商业角度对数据挖掘的概念予以界定,并探讨了数据挖掘在知识发现中的地位,明确了数据挖掘的对象和对该领域的研究方向.国家社会科学基金资助(03BTJ014);; 国家统计局统计科学研究重点项目基金资助(LX2002-2

The Application of Data Mining Techniques in Early Warning for Loss of Broadband Customer

随着三大运营商全业务经营和民营企业迅猛发展，中国宽带市场越发呈现价格战和服务战的竞争格局，电信宽带用户流失的形势日益严峻，用户保有工作已成为宽带业务发展的重中之重。本文旨在研究如何将数据挖掘技术与宽带客户流失预警相结合，利用数据仓库系统以及数据挖掘工具，进行数据挖掘，建立宽带客户流失预警模型，为挽留客户以及针对性营销提供有力支撑。 本文首先简要介绍数据挖掘、数据仓库的相关理论知识，以及数据挖掘工具的选择。然后，应用CRISP-DM过程模型，即业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评价、模型实施的数据挖掘步骤，构建文章的框架，并对宽带流失的客户进行数据挖掘。同时，将电信CRM系统的客户档...With the rapid development of the three operators of the whole business and private enterprises, broadband market presents as the competition pattern of the price war and service war. The loss of telecom broadband customer is increasingly grim, so how to hold the customer has become a top priority. The purpose of this dissertation is to research how to combine the data mining technology and the br...学位：工程硕士院系专业：软件学院_工程硕士(软件工程)学号：X201323200

Research on the Data Mining Technique Based on Generalized Small-Samples

数据挖掘涉及人工智能、模式识别、机器学习、统计学等领域，不同领域利用各自不同的技术和方法对数据挖掘进行研究，将不同领域的理论、技术进行融合是数据挖掘研究一个方向。小样本数据挖掘则是数据挖掘的一个研究方向，针对高维小样本数据如何构造挖掘算法及其效率是小样本数据挖掘的核心问题。 文章在数据挖掘前人研究基础上，提出广义小样本概念，对广义小样本数据挖掘的理论进行研究，从统计方法与统计学习角度出发，研究了小样本数据挖掘中的偏最小二乘回归、支持向量分类与回归机的相关理论。文章先对经典统计方法作了论述，指出小样本情形下算法的不足，提出了基于小样本的统计推断及其优化。进而阐述了偏最小二乘回归方法的数学原理及...Data Mining included Artificial Intelligence,Pattern Recognition,Machine Learning,Statistics and other fields,different realms researched it using different techniques and methods.Data integration between theories and technologies in different areas was a researching method of data mining.New studying direction in data mining was Small Samples mining,which aimed at high-dimensional and small-sampl...学位：工程硕士院系专业：信息科学与技术学院自动化系_控制工程学号：X200522303

Research and Application: Data Mining Based on Web Log

由于Internet资源的爆炸性增长，进行Web数据挖掘，从Internet上瀚如烟海的 数据中获取有用的知识，已经成为当前一个十分活跃的研究领域。 应用Web数据挖掘技术获取用户访问模式的Web日志挖掘对于Web站点的生存发展 是十分有利的。Web挖掘可以帮助指导站点改进服务、调整结构和实施有针对性的、个 性化的商业行为，以便更好的满足访问者的需要。 本文首先介绍了数据挖掘的一些基本概念、方法和技术、工具等。阐述了什么是数 据挖掘、为什么要数据挖掘、如何进行数据挖掘、数据挖掘的主要过程和分类等。随后 介绍了Web数据挖掘的概念和技术，以及Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使...The World Wide Web (WWW) continues to grow at an astounding rate in both the sheer volume of traffic and the size and complexity of Web sites.With the huge amount of information available online,the World Wide Web is a fertile area for data mining research.The web mining research is a most vibrant area. Web log mining which applies web mining techniques to find user access patterns is of bene...学位：工学硕士院系专业：计算机与信息工程学院自动化系_控制理论与控制工程学号：20013100

数据挖掘与隐私

引言:数据挖掘并不侵犯隐私网络抓取个人浏览信息、购物清单卖给商家,这不是数据挖掘。数据挖掘的目的不是挖掘个人的隐私,它针对的是“典型人“的特征,考察的是大多数人的行为,是统计意义上的,不是

数据挖掘与应用统计现状及趋势研究——第八届国际数据挖掘与应用统计研究会年会学术综述

国际数据挖掘与应用统计研究会是我国从事数据挖掘领域研究最早的学术研究团体之一。从2006年以来,为政府、高校、研究机构以及企业界的数据挖掘专家和学者提供了一个学术交流的高端平台。2016年第八届年会的主题是"卓越数据共享统计的理论及应用研究",此次会议会聚了国内外众多专家学者,共同聚焦数据挖掘和统计应用的发展趋势

The Implementation of Data Mining in Telecom Churn Model

随着数据挖掘技术的发展，数据挖掘的重要性已经被越来越多的人认可。它是利用已知的数据，通过建立数学模型的方法找出隐含的业务规则。在国外，很多的行业已经具有成功的应用；在国内，随着对数据挖掘技术的重视，数据挖掘技术的应用研究也越来越广，其中对电信行业的客户流失分析就是一大热点。 本论文主要研究数据挖掘中的决策树，神经网络以及Logistic回归算法具体在电信业客户流失分析中的应用。首先，从电信企业的实际情况出发，分析探讨了电信企业运用数据挖掘的重要性。其次，介绍了数据挖掘的理论及相关算法,并对所采用的这三种算法作了详细的描述。之后，对本文所采用的数据挖掘软件SPSS-Clementine作了简单...With the progress of data mining technology, the importance of data mining is approved by more and more person. It makes use of passed data to find out the underling business rule by the way of the establishing mathematics model. In other countries, many fields have successful applications with the data mining. In our country, with the focus of data mining, data mining’s application and research w...学位：经济学硕士院系专业：经济学院计划统计系_统计学学号：2005130073

基于粗糙集聚类的高维离群点数据挖掘算法

本文回顾了离群点数据挖掘技术的研究成果,对高维离群点数据挖掘技术进行了简要的评述,并在此基础上提出了一种基于粗糙聚类的高维离群点数据挖掘的算法,采用粗糙集方法选择出最优子空间,直接对高维空间数据进行聚类,并对子空间离群点进行数据挖掘,取得了良好的效果。国家教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-04-0608)资助