简介：数据挖掘（DataMining）是目前IT业界的热点，其身影随处可见，但截止目前还没有一个完整的定义。人们根据各自的理解提出了多种数据挖掘的定义，例如：SAS研究所（1997）提出数据挖掘是“在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法”；Bhavani（1999）提出数据挖掘是“使用模式识别技术、统计和数学技术，

简介：

简介：摘 要：现如今与互联网相关的各种产业已经进入到人们的日常生活之中，大数据时代已经来临，同时数据挖掘技术也得到了广泛的应用，本文提出了数据挖掘技术的特征，分析了不同的数据挖掘技术，以及此项技术的实际应用。

简介：首先介绍了数据仓库的概念、作用及体系结构，其次介绍了在其基础上产生的数据挖掘技术，包括概念和方法，最后说明了数据挖掘技术现存的问题及应用方向。

简介：数据挖掘应用前景广阔在近两年推出的电信增值业务中,被称为"彩铃"的个性化回铃音业务可谓独树一帜,风头正劲.中国移动于2004年2月率先推出彩铃业务,迅速刮起一阵彩铃风暴,中国联通随即以"炫铃"跟进,到2004年年底,"小灵通"也开通彩铃业务,让2004年成了名副其实的"彩铃"年.今年上半年,具有上百年历史的固定电话也一改老传统,加入到彩铃行列.

简介：近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,无数个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等,这一势头仍将持续发展下去。随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们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。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,

简介：物流管理可以看作是存货流、信息流、资金流的综合管理.存货流管理包括操作层次的库存朴充和运输路径规划以及战略层次的设施地点规划.信息流管理便是本着物流信息系统构建原则,借助先进的计算机技术、网络技术以及在电子商务中跨越部门与企业的相关应用的集成式管理.本文介绍了现代物流和数据挖掘技术的国内外发展状况,提出了将数据挖掘技术应用于物流信息管理中的益处,阐述了电子商务时代运用数据挖掘技术进行现代物流信息管理的方向,重点论述了数据挖掘技术在物流管理中的重要作用,指出数据挖掘为进一步的数据分析和决策支持提供了强有力的技术支撑.

简介：传统业务量持续下滑,运营商遭遇发展困境在过去十年，我国通信行业得到了高速发展，用户规模持续增加，短信、语音业务为通信运营商带来了巨额利润，但是近两年运营商的发展却受到了前所未有的挑战。

简介：为有效处理企业所面临的各类内外部信息，提高企业的管理水平，本文以基于数据挖掘的决策支持系统方法整合企业信息，建立企业信息仓库，在模糊的、随机的信息中通过数据挖掘发现有用知识，给决策者提供决策支持，是一个辅助决策者提高管理效率及水平的有效途径。

简介：摘要：随着能源需求的不断增长和电能量数据的大规模采集，对电能量数据的异常检测变得尤为重要。异常电能量数据可能预示着潜在的故障或异常情况，所以及早发现和准确识别异常对于能源系统的稳定运行和设备维护至关重要。本文提出了一种基于数据挖掘的电能量数据异常特征提取方法，旨在提高电能量数据异常检测的准确性和效率。

简介：摘要随着信息化技术的飞速发展，电力企业数据呈几何指数规模增长，如何从海量大数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据显得越来越重要。数据挖掘技术的产生和发展为解决电力大数据的分析处理提供了新的思路，使电力大数据更好地服务于电力企业和电力用户。

简介：摘要在电力生产管理取得信息化发展的过程中，OLAP和数据挖掘技术在生产系统中得到了应用。基于此，本文在对OLAP和数据挖掘技术展开分析的基础上，结合电力生产系统构建要求对系统OLAP和数据挖掘功能实现问题进行了探讨，为关注这一话题的人们提供参考。

简介：摘要在电力生产管理取得信息化发展的过程中，OLAP和数据挖掘技术在生产系统中得到了应用。基于此，本文在对OLAP和数据挖掘技术展开分析的基础上，结合电力生产系统构建要求对系统OLAP和数据挖掘功能实现问题进行了探讨，为关注这一话题的人们提供参考。

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简介：摘要：近些年，我国的电力行业发展非常快速，为解决变电运维工作中所获得的大量设备数据未能得到充分利用的问题，本文在搭建变电站云平台已成为可能的条件下，主要结合数据挖掘技术对运行人员从现场获得的数据进行分析处理。这些数据包括设备压力、泄漏电流、动作次数、以及设备台账等，可以用来提高工作效率和质量、进行业务决策，避免形成数据孤岛，提高变电运维的智能化水平。一是利用了趋势外推法进行数据拟合来指导设备巡视维护工作，二是采用多元线性回归法分析设备状态的影响因素并进行缺陷预测和故障诊断，三是通过人工神经网络深度学习进行电网停电承载力分析。

简介：摘要随着智能电网建设的全面展开,以及电力信息通信与电网企业经营管理的深度融合,电力数据出现爆发性增长。这些数据中隐藏着丰富的关系到电网安全稳定经济运行的信息,因而成为电网企业宝贵的数据资产。电力大数据虽已成为当前热点研究对象,然而每年只有少量的数据被挖掘利用,因此电力数据挖掘是智能电网发展迫切需要研究的前沿领域。

简介：摘要：电力工程造价管控工作的内容较丰富，电力工作人员应了解当前电力工作的具体开展情况并分析影响造价管理工作的各项因素。制定完善的管理制度和管理体系、严格控制设计阶段和施工阶段的成本支出、制定详细的管理方案，能够保证管理工作得到顺利的开展。还要不断对工程造价管理的环境进行完善，要改进当前工程现行的管理状态，全面提高造价管控工作的实际水平。

简介：摘要：电力企业是国家的主要能源之一，为国家经济发展做出巨大的贡献。 每一个电力企业在用电检查管理方面都具备了属于自己的方法，甚至很多企业已经开始实施相对成熟完整的管理模式，但是纵观大部分企业而言，在电力企业用电检查管理模式上依旧存在很大的弊端。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展和广泛应用，电力客户对电力产品和服务的期望值也在不断攀升，对供电服务提出了更高的标准和要求，客户投诉管理面临新的挑战。本文依托大数据分析手段，对客户投诉数据进行数据挖掘，发现数据潜在价值，并基于逻辑回归算法构建客户投诉敏感模型，判断客户投诉敏感度，为供电公司精准营销提供有效支撑。

简介：基于数据挖掘的技术,设计了橡胶种植的数字化专家系统。根据拍摄的土壤图像,提取出其颜色特征和纹理特征,计算颜色矩,从而识别合适的种植土壤。根据识别出的结果可以有针对性地对土壤做些有利于橡胶树生长的干预工作。