数据挖掘论文

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数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目一：1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法讨论2、海量流数据挖掘相关问题研究3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究6、基于多目的决策的数据挖掘方法评估与应用7、基于数据挖掘的煤矿平安可视化管理研究8、基于大数据挖掘的药品不良反响知识整合与利用研究9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用11、挪动对象轨迹数据挖掘方法研究12、基于数据挖掘的本钱管理方法研究13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究14、面向交通效劳的多源挪动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究16、面向准确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究17、隐私保护的数据挖掘算法研究18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律比照研究22、基于数理统计与数据挖掘的?伤寒论?温里法类方方证辨治规律研究23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半构造化数据挖掘假设干问题研究25、基于数据挖掘与信息交融的瓦斯灾害预测方法研究26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统设计27、基于CER形式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究28、时间序列(xùliè)数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用(yìngyòng)研究30、基于多目的决策的数据挖掘模型(móxíng)选择研究31、银行(yínháng)数据挖掘的运用及效用研究。

数据挖掘技术与应用综述***（**大学经管学院**班河北石家庄050000）摘要：数据挖掘能为决策者提供重要的,极有价值的信息或知识,越来越多的大中型企业开始利用数据挖掘来分析公司的数据来辅助决策支持, 市场策略制定等。

本文主要从技术和应用两个方面对数据挖掘进行了综合论述和讨论。

关键词：数据挖掘; 关联规则; 分类与预测; 数据仓库; 决策支持系统General description of Data mining technology and application****(Hebei University of Economics and Management of Information Management and Information System L082 classes Shijiazhuang 050000)Pick to: data mining can provide important decision makers, extremely valuableinformation or knowledge, more and more large and medium-sized enterprise started using data mining to analyze company data to assist decision support, market strategy formulation, etc. This article mainly from the technology and application of data mining in two aspects of synthetically expounded and discussed.Key words: data mining; Association rules; Classification and forecast; Data warehouse; Decision support system引言：近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。

浅析电信网络资源管理中的数据仓库及数据挖掘技术摘要：本文就主要针对电信网络资源管理中的数据仓库及数据库挖掘技术进行简要的分析和探讨。

关键词：电信企业；网络资源管理；数据仓库；数据挖掘技术中图分类号：tp311.13文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2011) 24-0000-01analysis of data warehouse and data mining technology in telecom network resource managementxu jianbang,cui haifeng(xinjiang branch of china unicom,urumqi830000,china) abstract:in this paper,the main technology for telecommunications network resource management in data warehouse and database mining brief analysis and discussion.keywords:telecommunication enterprises;network resource management;data warehouse;data mining technology 网络资源是电信企业运营过程中的核心资源，也是电信企业运营的主要技术基础，是电信企业加强网络资源管理、优化网络资源的核心基础。

建立一个完整的网络资源数据仓库以及数据挖掘管理系统，能够实现对数据资源的有效管理，包括采集、整理以及分析等过程，能够有效的满足电信企业信息共享以及业务运营的需要，有效的降低企业管理成本，提高企业运行的经济效益，确保企业安全、有序的发展。

数据仓库及数据挖掘技术是网络资源管理中的技术保障，本文将着重对数据仓库及数据挖掘技术进行探讨。

一、数据仓库的涵义数据仓库的产生是从数据库系统演变和发展而来的。

客户忠诚度论文：基于数据挖掘的客户忠诚度的预测与实现摘要：客户忠诚度对企业效益有巨大的影响。

本文在构建客户行为评价指标的基础上，采用神经网络算法，对客户忠诚度进行了分析和评价，并实现了客户忠诚度评价和预测的完整数据挖掘流程。

关键词：客户忠诚度、数据挖掘、神经网络客户忠诚度对企业经济收益有着巨大的影响，企业能够从忠诚的客户那里获得最高的利润。

忠诚者会长期、大量的购买企业的服务，愿意为企业的优质服务支付较高的价格，进而给企业带来更多的经济收益。

客户不断变化的企业往往需要花费大量的营销费用，劝说新客户购买自己的服务。

有大批忠诚客户的企业通常可以节省营销费用和启动性服务费用。

此外，忠诚客户的口头宣传可为企业吸引大批新客户，极大地降低企业的广告费用。

因此，培育客户的忠诚感应该是企业经营管理工作的目标［1］。

基于此，本文将在对客户忠诚度概念明确界定的基础上，构建客户忠诚度评价指标，并运用数据挖掘的方法，使用神经网络算法，对客户忠诚度进行了评价和预测。

一、神经网络算法神经网络是一种模拟生物神经元如何工作来解决神经生物学之外的技术问题的新方法，在应用之前必须使其学习一个复杂的非线性映射（即训练），在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法或其变化形式的网络模型（简称bp网络），目前主要应用于函数逼近、模式识别、分类和数据挖掘［2，3］。

（一）多层网络结构神经网络包含一组节点（神经元）和边，这组节点和边形成一个网络。

节点的类型有三种：输入、隐含和输出。

每条边都通过一个相关联的权值来连接两个节点。

边的方向代表预测过程中的数据流，每个节点都是一个处理单元。

输入节点形成网络的第一层。

在大多数神经网络中，每个输入节点都被映射到一个输入属性。

输入属性最初的值在处理之前必须被转换为相同范围（通常在-1~1之间）的浮点数。

隐含节点是在中间层中的节点。

隐含节点从输入层或前面的隐含层中的节点上接收输入。

它基于相关边的权值来组合所有的输入，处理一些计算，然后将处理的结果传给下一层。