商场内部的数据挖掘技术应用

数据挖掘的技术和应用算是我最近挺推荐的一份资料，内容讲得还蛮系统的。开头就直接讲清楚了数据挖掘到底干啥的——简单说，就是从一堆数据里扒出有用的信息，帮你少走弯路、做决策更靠谱。 模式识别、统计这些词听着挺吓人，其实你理解成：用各种办法把看不出来的规律给找出来。比如银行用来识别信用卡诈骗、或者电信公司查通话记录找可疑行为，都靠它。 还有一部分讲了蛮多行业应用的例子，像是精准营销、客户细分这些。你要是搞 CRM 系统或者电商平台，这些案例可以给你不少灵感。 有意思的是它还讲了几个常见流程模型，比如SPSS 的 5A 模型和SAS 的 SEMMA，看起来有点像项目流程图那味，但其实还挺实用，适合新手

ETL技术，即DTS SQL Server的数据转换服务（Data Transformation Services，简称DTS），提供了一套基于OLE DB的COM对象，利用VBScript、PerlScript或Microsoft Jscript脚本语言描述，用于创建数据转换程序，实现不同OLE DB数据源之间的数据转换操作。

基于数据库的知识发现（KDD）是指从海量数据中提取有效、新颖、潜在有用、最终可理解模式的非平凡过程。

韩佳炜的经典数据挖掘教材，广泛应用于南京大学研究生课程和西安电子科技大学本科生课程。

这本由我校教师编著，并由顾冠群院士生前审阅的书籍，深入探讨了数据挖掘技术，及其在各个领域的应用。

数据挖掘技术其实是个蛮有意思的领域，涵盖了从数据仓库到 OLAP 技术，再到数据挖掘本身，层次挺丰富的。对于电信行业的应用，数据挖掘更是发挥了大的作用。嗯，数据仓库和 OLAP 技术是基础，你整理和数据，而数据挖掘则是让这些数据变得有价值。比如，电信领域通过数据挖掘可以精准客户行为，提高运营效率。至于工具，市场上有一些不错的，比如 R 和 Python 这类开源工具，它们在数据上表现得稳，适合各种规模的项目。如果你有兴趣深入了解，可以看看这篇资料，里面有多实际的案例哦。

数据挖掘技术在各行各业的应用日益广泛，其教材内容深入浅出，适合不同层次的学习者。

商场管理软件是一种综合性的应用系统，主要用于商业环境中的库存管理、销售记录、客户关系维护及员工管理等业务操作。系统支持商品的增删改查功能，通过关系型数据库如MySQL或Oracle存储商品信息，利用Eclipse提供的数据访问对象（DAO）设计模式简化数据库交互。用户登录功能涉及身份验证和授权，通过加密存储的用户表实现安全登录，并通过验证码和session管理确保安全性。员工管理功能包括权限控制和职位分配，订单处理功能涵盖订单状态管理和库存自动更新。系统可能采用MVC架构，提高业务逻辑、数据和用户界面的分离，同时考虑并发访问和性能优化。

刘 数据挖掘技术及其应用