数据挖掘与智能代理技术

许多参与动态市场的企业需要及时制定产品定价和有效利用库存资源的决策。我们介绍了一系列统计模型，结合经济环境特征和未来经济状况预测能力，用于战术（短期）和战略（长期）决策，例如产品定价和产成品库存管理。我们的模型采用循环统计模式表征经济状况，名为经济体制，具有明确的解释性。展示了如何利用这些模型预测价格趋势及以给定价格接收客户订单的概率。这些制度模型基于历史数据进行统计分析开发，并实时用于市场状况表征及多时间尺度市场状况预测。我们使用供应链管理贸易代理竞争(TAC SCM)测试平台评估了模型，该平台特点是竞争性采购、销售市场及动态定价。研究结果表明，我们的方法在短期定价决策和长期资源分配方面优于

《SQL数据挖掘与商业智能技术应用案例》是一份专注于数据挖掘和商业智能领域的实践资料，包含实例程序和数据库文件，帮助用户深入理解和应用这些技术。为了最大化利用此资源，用户需首先安装Visual Studio 2005和SQL Server 2005作为开发和运行环境。数据挖掘是数据分析的核心部分，利用统计学和机器学习技术从大数据中发现模式、趋势和关联。SQL Server 2005提供强大的数据挖掘工具，包括Analysis Services，支持多种算法如决策树、聚类分析和时间序列预测。通过这些工具，用户能够建立预测模型，预测客户行为和销售趋势，优化业务策略。商业智能（BI）将数据转化为可操

汇聚众多领域专家智慧结晶，《基于智能体的数据挖掘》探索智能体与数据挖掘技术的深度融合，揭示智能体如何利用数据挖掘提升决策能力和适应性。

数据挖掘模型新视角：智能体技术赋能 该文档深入探讨了如何利用智能体技术构建高效的数据挖掘模型。不同于传统方法，智能体驱动的模型展现出在复杂数据环境下的优越性，例如： 自主学习和适应性: 智能体能够动态地从数据中学习并根据环境变化调整自身行为，无需持续的人工干预。 分布式计算和协作: 多个智能体可以并行工作，分担计算压力，并通过相互协作完成复杂的数据挖掘任务。 智能决策和预测: 通过模拟人类的决策过程，智能体能够识别数据中的隐藏模式，并进行更精准的预测。 这份研究为数据挖掘领域注入了新的活力，为构建更智能、更高效的数据分析工具提供了理论基础和实践方向。

数据模型概览 数据预处理技术剖析 数据仓库及其应用 大型数据挖掘深入 数据分类方法详解

数据挖掘的概念与技术深入浅出，循序渐进，全面且透彻地介绍了数据挖掘的理论、技术和应用，内容丰富翔实，深入浅出，条理清晰，是数据挖掘领域不可多得的参考书。

数据挖掘技术已成为信息处理中不可或缺的一部分。

数据挖掘是一门研究如何从大量数据中自动发现有用知识的学科。随着信息技术的进步，数据挖掘已成为数据分析领域的重要工具之一。技术的发展和应用领域的拓展，企业和社会积累了大量的数据资源，通过对这些数据进行深度挖掘，可以帮助企业发现隐藏在其内部的信息，为决策支持提供依据。数据挖掘不仅涉及传统的统计学方法，还包含了机器学习、人工智能等多种技术手段。传统的关系型数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用，如SQL Server、Oracle等，都是数据挖掘的主要应用场景。数据挖掘的功能包括概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。在实际应用中，挖掘出来的模式需根据具体需求

数据挖掘概念与技术 第一版 中文版 这本书是数据挖掘领域的经典教材，被业内认为是科学巨著，凝聚了知名学者的智慧，由华人学者完美汇总。