钢铁企业生产成本关键工序数据挖掘应用研究

数据挖掘作为一门从海量数据中提取有用信息的交叉学科，近年来发展迅速，并在各个领域得到广泛应用。将对数据挖掘技术进行全面概述，涵盖其起源、定义、发展历程、研究内容、主要功能、常用技术、常用工具以及未来研究方向等方面。 一、 数据挖掘概述 数据挖掘技术的起源与发展背景 数据挖掘的定义及内涵 数据挖掘的研究历史、现状及发展趋势 数据挖掘的研究内容、本质及与其他学科的关系 二、 数据挖掘技术 数据挖掘的主要功能和目标 常用的数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等 各种数据挖掘技术的优缺点比较 不同数据挖掘技术在实际应用中的选择策略 三、 数据挖掘工具与平台 常用的数据挖

运用数据挖掘技术，商业银行可挖掘客户数据，分析消费行为，优化营销策略，提升风险管理能力，提高运营效率。

Weka 的数据挖掘操作，真的是前端之外也能玩得挺溜的。用的是罗马尼亚一个城市的房价数据，项目不大，但用得比较巧妙。线性回归和J48 决策树都安排上了，价格、预测走势，挺实用。尤其适合你如果平时也接触点数据可视化之类的，嗯，结合着前端搞点图表展示还不错。 数据集是真实来源，报纸抓的，看得出来不是那种理想化的“教科书案例”，更贴地气一些。Weka本身基于 Java，虽然界面比较复古，但胜在功能全，操作简单。算法执行完，误差也低，公寓价格算得挺准的。想自己跑一遍也不难，Weka 下个包直接上。 像J48这个分类器其实就跟你写条件判断逻辑差不多，搞个决策树图形一目了然，业务逻辑说得清楚。Linear

这篇论文深入探讨了数据挖掘在电子商务系统中的重要性，适合正在撰写毕业论文的同学参考。

贝叶斯算法的数据挖掘应用，真的是个挺值得一看的干货。讲得不光是原理清晰，连落地案例也做得蛮接地气，是那个农业地力预测的应用，结合 SQL Server 的实现步骤，走得比较细。对你要入门或者做预测模型优化都挺有参考价值的。哪怕你不搞农业，换个领域照着来，问题也不大，思路通用。

该论文探讨了模糊聚类分析在数据挖掘中的应用。

数据挖掘技术是从大量、无序、静态的数据中发现有价值规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点后，探讨了客户管理的独特需求。讨论了算法选择、模型构建、工具应用等关键环节，提出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案。最后进行了简要的效果评价与分析，对类似应用具有参考价值。

随着通讯事业的迅速发展，基站的正常运转至关重要。为保障基站工作的可靠性与稳定性，需要进行安防巡检和设备故障排除。数据挖掘技术在基站巡检系统中的应用，成为提升效率的重要工具。研究发现，这些技术不仅能有效减少巡检成本，还能提前预测设备故障，有力支持通讯网络的持续运行。

商业银行中有多种数据挖掘技术的应用方法正在研究中。