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• 查看数: 21数据挖掘在电信欺诈侦测中的应用

  摘  要：电信领域欺诈现象比较突出，本文对数据挖掘技术在电信欺诈侦测中的应用进行研究,并利用某移动运营商的真实数据进行有效性验证。具体通过商业理解、数据理解、数据准备、模型生成、模型应用等几个步骤完成欺诈的侦测。在模型生成阶段利用聚类算法中的Kohonen神经网络算法，Kohonen是一种自组织学习算法...查看全文

• 查看数: 22数据挖掘在我国冶金行业的应用

  Data Mining在我国冶金行业的应用 一、Data Mining 是近年海外先进企业的新潮流 Data Mining (数据采掘)的意义:当前企业间国际竞争日趋激烈,如何降低成本,改进 质量,提高效益,是市场竞争中的基本功,为此就要集约经营、科学决策。科学决策的 依据，在于对大批数据做信息分析。现代生产中积累了大批多因子、高噪声、非线性...查看全文

• 查看数: 22数据挖掘之Clementine(SPSS)

  总体看法：C1ementine是SPSS的数据挖掘应用工具。这种工具可把直观的用户图形界面与多种分析技术相结合。这些技术包括神经元网络、关联规则和规则归纳技术。这些分析能力由一个易于使用的可视化编程环境所提供。    C1ementinee所使用的图形表现是在屏幕上拖动、按下和连接功能节点。节点的类型分为数据访问节...查看全文

• 查看数: 14数据挖掘之Darwin(Oracle)

  总体看法：Darwin被认为是主要的数据挖掘工具之一。这与它的名声相称。最近，Oracle从Thinking Machine公司获得了Darwln以增强它的产品提供的功能—哨别是在数据挖掘起关键作用的CRM方面，如以前讨论的那样。以下的讨论基于由Thinking Machines公司开发和推出的Darwin特征(伽cle可以决定改变此工具中的任何一个特征、组成...查看全文

• 查看数: 16数据挖掘之Database Mining Workstation(HNC)

  总体看法：HNC是最成功的数据挖掘公司之一。它的Dat8b眺b9mngWo比sta60n(nMw)‘个在信用卡欺诈分析方面被广泛接受的神经元网络工具。DMW是由基于；W3ndows的1软件和一个自定义处理板组成的。别的10fC产品包括应用于金融服务方面的Fdconand记Max应用程序以及AdvancedTeleCommuniC池onA加ssConb01System(ArACS)欺诈侦测E案...查看全文

• 查看数: 13数据挖掘之Enterprise Miner

  总的看法：SAS/Enterpreise Miner是在数据挖掘市场上令人敬畏的竞争者。它支持SAS统计模块，使之具有杰出的力量和影响，它还通过大量数据挖掘算法增强了那些模块。SAS使用它的SEMMA方法学以提供一个能支持包括关联、聚类、决策树、神经元网络和统计回归在内的广阔范围的模型数据挖掘工具。    SAS Entelprise ...查看全文

• 查看数: 18数据挖掘之Intelligent Miner(IBM)

  IBM使用它在美国(例如Waston Research、Almaden Rese)和世界上的(例如：在法国的EC八M，在德国的BobUngen)研究实验室的庞大资源致力于开发数据挖掘方案已有许多年了。这些努力的结果是一套包含了在人工智能、机器学习、语言分析和知识勘测领域的应用和基础研究成果在内的复杂销软件方案。    在这里讨论的产品...查看全文

• 查看数: 13数据挖掘之道

  何时需要使用数据挖掘工具     数据挖掘，简单说，就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。随着信息技术的迅速发展和企业信息化的深入，企业积累的数据越来越多。数据的背后应隐藏着许多重要信息，企业自然希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数...查看全文

• 查看数: 34数据挖掘中的基于决策树的分类方法

  1 分类的概念及分类器的评判 　　分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 　　分类可描述如下：输入数据，或称训练集(training set)是一条条记录...查看全文

• 查看数: 34探讨搜索引擎技术在网络信息挖掘的应用

  随着网络信息资源的急剧增长，人们越来越多地关注如何快速有效地从海量的网络信息中，抽取出潜在的、有价值的信息，使之有效地在管理和决策中发挥作用。搜索引擎技术解决了用户检索网络信息的困难，目前搜索引擎技术正成为计算机科学界和信息产业界争相研究、开发的对象。本文旨在探讨搜索引擎技术在网络信息挖掘方面的应...查看全文

• 查看数: 21挖出数据的灵魂

  数据爆炸带给人们无限恐慌，杂乱无章的表象数据，影响着人们的视听，混乱着人们的决策思维。然而，数据在本质上是提炼信息和知识的原料，丰富的数据资源意味着更丰厚的知识储量。可见，人们缺乏的是从数据原矿中开采知识的方法，而非知识本身。于是，数据挖掘应运而生。　　有史为证，自古人们就发现了煤和石油。在北宋首...查看全文

• 查看数: 20文本数据挖掘中的一种进化信息算法

  摘  要  在对基于大量法律文本信息的数据仓库进行数据挖掘过程中，产生出一类带有时态特征的进化信息，本文介绍了在文本数据仓库中进行数据挖掘和知识发现过程中的进化现象，定义了进化过程的数学模型，并对数据挖掘中进化过程模型的建立提出了相关规则。关键词  数据仓库，数据挖掘，进化过程 1. 引言...查看全文

• 查看数: 23一个数据挖掘计划的例子

  问题：银行客户流失的问题。 银行首先自己作过DM，他们的模型是基于按月的用户活动的统计，从 、而得出一个大致的趋势，但是基于这种模型的统计，当找到一个要流失的用户时，他的资金也已经基本上都流失了。现在企业唯一的希望就是利用他们建立的数据仓库来对交易级的数据进行分析。 假设验证的计划： 产生好的想法：...查看全文

• 查看数: 18移动通信客户类主题数据挖掘

  1．业务分类大客户：移动大客户定义根据总部的统一定义，客户积分是评判大客户的依据，每年年末对大客户重新计算，确定下年的大客户积分评判阈值。大客户资格在年内只升不降。年内每月对达到大客户积分的标准赋予其相应的大客户资格。依大客户级别递增，移动大客户拥有4种VIP卡，分别是钻石卡、金卡、银卡、贵宾卡。普通...查看全文

• 查看数: 15电信行业客户流失管理

  分析流失用户的特征时可以有很多方法，用关联分析的方法可以将选择合适的数据集，将是否流失作为目标变量，其他的客户属性作为输入变量使用APRIORI或GRI模型分析，可以分析哪些属性是影响流失的重要因素。另外也可以用决策树模型得出客户流失的规则集或决策树。决策树既具有分类预测的功能，它的可解释性很强，很适合特征...查看全文