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• 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

• 查看数: 21WEB数据挖掘在电子商务中的应用

  [摘要] 电子商务网站每天都会产生大量的数据，运用数据挖掘技术可以从这些数据中发现对市场分析及预测非常有益的信息。本文讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。 　　[关键词] 数据挖掘Web数据挖掘电子商务 　　网络技术和数据库技术飞速发展，电子商务显示出越来越强大的生命力,同时各种基于互联网的商业Web站点也...查看全文

• 查看数: 27Web数据挖掘与XML

  11.1 Web数据挖掘的难点 Web上有海量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。相对于Web的数据而言，传统的数据库中的数据结构性很...查看全文

• 查看数: 21WEB数据挖掘

  Web数据挖掘：将客户数据转化为客户价值. 。　　Web上有海量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。相对于Web的数据而言，传统的...查看全文

• 查看数: 26Data Mining 的十种分析方法

  记忆基础推理法(Memory-Based Reasoning;MBR) 　　记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。 　　记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案...查看全文

• 查看数: 24数据挖掘之KnowledgeSEEKER and KnowLedge Studio(Angoss)

  总的看法：AngossSonw眺的xhowledgeSEEKER(KS)是一个决策树数据挖掘工具。它使用一个基于CART和CHAID的决策树算法以发现在一个数据集中预测和依赖变量的关系。就这一点而论，KS能被用在带有类别的和连续的依赖变量的分类问题上。    此工具的主要定位是提供数据勘测能力。它的用户界面提供了决策树模型的图形表...查看全文

• 查看数: 14文本分析深挖商业智能潜力

      文本分析工具利用语言学、基于规则的自然语言处理、专门的算法和其他方法为分散在企业各个角落的非结构化文本带来秩序。越来越多的IT经理利用文本分析软件在不同的文档管理应用、电子邮件与电话系统、甚至博客  -->或网站中去挖掘信息。 而文本分析介入的目标是赋予静态BI报告新的生命。文本分析...查看全文

• 查看数: 16数据挖掘的基础——商业智能

  　为了得到更好的企业系统，我们花费了大量的钱财，现在你也许会认为我们应该很了解商业智能系统能给我们带来什么。但是好的意图不一定会带来好的结果，正如西澳大利亚的医疗、汽车、家庭以及旅行保险公司HBF的经验一样，在数据仓库项目上马18个月之后，仍然没有达到他们预期的期望值，他 们感到非常失望。 　　这是因为...查看全文

• 查看数: 16数据挖掘之Decision Series(NeoVista)

  总的看法：NeoVista Solution的Decisjon Sedes是一个普及的数据挖掘工具。该公司是从一个大规模并行硬件厂商MasPar公司转变而来的。与Darwin相似，这导致了对可伸缩性和高性能数据挖掘方案的强大理解力和很好的实现。     Decislon Senes是一个为描述和预测分析提供一个集成算法集的数据挖掘和知识勘测环...查看全文

• 查看数: 13关于DM的几点体会

  用IBM的IM做过一段时间的电信客户挖掘由于时间不是很长，做的挖掘模型效果还有待提高应朋友要求简单总结几点（水平有限，也希望经验丰富的朋友给些建议）： 1、挖掘工具主要分商业数据产品和集成数据挖掘产品两类：商业数据挖掘产品具有代表性的SPSS Clementine，SAS Enterprise Miner,IBM Intelligent Miner；SQL Serv...查看全文

• 查看数: 27Web数据挖掘的研究现状及发展

  1．Web挖掘概述 随着以数据库、数据仓库等数据仓储技术为基础的信息系统在各行各业的应用，使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化，无法从表面上看出他们所蕴涵的有用信息，更不用说有效地指导进一步的工作。如何从大量的数据中找到真正有用的信息成为人们关注的焦点，数据挖掘技术也正是伴随着...查看全文

• 查看数: 19数据挖掘软件功能的分类

  目前市场上发布的数据挖掘软件大致分为三类：通用工具类；综合工具类；面向特定应用工具类。其中：    1．  通用工具类占有较大和成熟的一块市场。从定义上说。它们是非面向特定应用的。从本质上说，它们的范围是水平的，主要包括：SAS Enterprice Miner, SPSS Clementine, IBM Intelligent Miner, ...查看全文

• 查看数: 19税收数据挖掘五方构想

  经过“金税一期”、“金税二期”的建设，到去年年底，除西藏和上海外，全国已有30个省市自治区推行使用了综合征管软件，实现了数据省级集中；国家税务总局通过数据抽取的方式，进而实现了征管数据的全国集中。在许多省市自治区，综合征管软件、出口退税和防伪税控三大系统，也实现了省级集中与整合，全国国税系统每年数据...查看全文

• 查看数: 27合理选择数据挖掘工具

  摘  要：数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的信息技术引起了国内外学术界和产业界的广泛关注，它在商业方面的成功应用使得软件开发商不断开发新的数据挖掘工具，改进现有的数据挖掘工具，一时之间数据挖掘工具可谓琳琅满目，于是出现了如何合理选择挖掘工具的问题。鉴于此，本文提出并讨论了五点关于合理选择数...查看全文

• 查看数: 17LAS与VAI合作开发姓名数据挖掘技术

  语言分析系统（Language Analysis Systems, LAS）一直致力于姓名识别技术，最近与Visual             Analytics, Inc. (VAI)公司合作，提供全球范围内的分析系统，该系统提供了无以伦比的姓名匹配、姓名分类和姓名查询功能。      ...查看全文