基于网络的电力营销数据挖掘系统

以跨行业数据挖掘过程标准 (CRISP-DM) 六个阶段为基础，构建电力决策支持系统数据挖掘流程。并针对电力决策支持的不同应用领域，如安全稳定性评估、电力负荷预测、电力系统故障分析和电力营销策略支持等，选择合适的数据挖掘算法进行应用分析。

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

精确营销实施 - techpackage.net - 数据挖掘技术及应用 精准营销的成功实施离不开数据挖掘技术的支持。通过数据挖掘，企业可以构建精准营销的基础，包括： 确定目标客户群体 进行数据准备和清洗 建立预测模型 对模型进行检验和评估 研究思路 利用数据挖掘技术实施精准营销，需要遵循以下研究思路： 构建数据仓库: 整合企业内外部数据，建立统一的数据平台。 效益评估: 对数据挖掘项目进行可行性和效益评估。 方案设计: 制定详细的数据挖掘方案，包括数据分析方法、模型选择等。 实施方案: 根据方案进行数据挖掘模型的开发和部署。 发现机会: 利用数据挖掘结果，识别潜在客户、优

【基于数据挖掘技术的网络安全防护系统】是为了解决现有网络入侵检测系统存在的问题而提出的解决方案，通过整合数据挖掘技术，以提升检测的效率和准确性。详细介绍了如何应用数据挖掘技术于入侵检测系统，并提出了一个基于Snort模型的新型入侵检测系统。在当前网络安全日益紧要的背景下，传统入侵检测系统常见的缺陷包括响应速度慢和高误报率等，而数据挖掘技术能够通过分析大量审计数据，发现潜在的入侵行为模式，从而改进这些问题。数据挖掘在入侵检测系统中的主要应用包括关联性分析、分类和序列分析。关联性分析发现网络活动中频繁出现的模式，例如源IP和目标IP的组合。分类通过训练数据学习分类器，以便预测新的审计数据是否异常。

入侵检测技术是网络安全的核心，随着网络带宽流量的增加，快速检测成为入侵检测系统的重要需求。Snort入侵检测系统通过数据抓取和规则匹配来判断是否遭受攻击，规则质量直接影响系统性能。结合数据挖掘技术，设计并实现基于关联规则的分析器插件，以增强Snort对入侵的识别能力。利用Apriori算法挖掘Snort生成的告警日志，探索潜在的攻击模式，并将关联规则转化为Snort规则。通过SYN Flood攻击测试规则的增强，改进后的Snort系统显著提高了对SYN Flood攻击的检测效率。

Bing Liu 著

随着技术的进步，精确营销已经成为营销领域的重要策略之一。从2xxx年3月中旬开始，推广“彩信精品盒”给目标客户，业务发展如下：03月至07月，案例1中的产品“彩信精品盒”在客户数方面表现显著，客户数从0.32万增长到25.79万，展示了其在市场中的广泛接受和营销创新的有效性。

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精准营销案例：利用数据挖掘构建精准营销基础数据 业务目标： 客户定位、产品关联性分析 模型说明： LIFT值表示业务一用户中使用业务二用户比例相对于全体用户中使用业务二用户比例的提升倍数。 目标业务：* 彩信* 彩铃* 点对点短信* 手机邮箱* 手机游戏* 手机报纸* WAP娱乐* WAP新闻 分析维度：* 承载与业务* 业务与业务* 客户个人信息与业务数据* 业务与语音行为