电网企业中数据挖掘技术的应用需求分析 (2012年)

单机游戏营销数据挖掘的关键需求分析

背景：数据挖掘的目的是从大量看似杂乱的数据中提取信息，揭示单机游戏营销中的关键需求。数据挖掘是有目的地收集和分析数据的过程，支持质量管理体系。在单机游戏的整个生命周期中，从市场调研到售后服务及最终处理，数据分析过程至关重要，以提升各个阶段的有效性。

SQLServer 12 2024-07-28

客户分析中的数据挖掘技术应用

介绍了五种数据挖掘预测算法，并通过实例比较它们的适用情况，以帮助分析客户的不同需求。

数据挖掘 17 2024-07-18

2012年数据挖掘技术发展概述

随着时间的推移，数据挖掘技术在2012年呈现出显著的发展趋势。

数据挖掘 12 2024-07-23

微博应用中的数据挖掘技术分析

本资源探讨了在数据仓库与数据挖掘技术的基础上，微博如何快速崛起，以及其在崛起过程中运用了哪些数据挖掘相关技术。

数据挖掘 13 2024-07-12

数据挖掘技术在效益分析中的应用

全球通品牌的数据业务客户分群达27.3万，动感地带品牌的数据业务客户分群达22.8万。彩信增量销售模型达23.7万，彩铃增量销售模型达19.5万，产品关联性分析模型达11.2万，总计投入104.5万。利用数据挖掘技术构建精确的营销基础。

算法与数据结构 11 2024-10-11

基于混合遗传算法的数据挖掘技术（2012年）

随着数据库应用的不断深化，数据库规模急剧膨胀，人们需求对这些数据进行分析，找出有价值信息。但数据库管理系统本身未提供有效工具和方法来利用这些数据，因此数据挖掘成为当前研究热点。基于混合遗传算法，深入探讨了数据挖掘中的算法问题。

数据挖掘 15 2024-08-16

智能电网调度技术研究基于数据挖掘的创新应用

为满足智能电网调度系统对高精度调度技术的需求，探讨了数据挖掘技术在智能电网调度平台中的应用，并构建了相应的调度挖掘模型。针对电力负荷预测，提出了基于粒子群优化和支持向量机的新方法，并详细描述了关键模块的实施过程。最后，通过实际负荷曲线对比分析，证明了该方法相对于传统ID3预测算法更为准确可靠。这些成果为推动先进智能电网调度系统的发展提供了重要支持。

数据挖掘 11 2024-07-15

数据库设计实验范例中的需求分析过程

将任何系统抽象为数据流、数据存储、信息要求、数据来源处理和数据输出处理要求是数据库设计实验中的典型需求分析过程。

MySQL 9 2024-07-26

解决需求分析中的挑战 - 数据库课程更新

在解决需求分析的过程中，设计人员必须采用有效的方法与用户深入交流，以确保准确捕捉用户的实际需求。

SQLServer 13 2024-08-03