简介：摘要：近年来，按照中国气象局要求，气象业务呈现自动化、智慧化特点，全国自动化气象探测设备布点越来越密集，数据量每年以PB级增长，传统的数据分析技术的劣势不断凸显。如何利用高效的方法或算法挖掘隐藏在海量数据背后的价值，是目前气象人需要着重关注的点。本文通过介绍数据挖掘和可视化技术在气象业务中应用，进一步分析未来的发展前景。

简介：摘要：随着科技的不断发展和气象数据的快速积累，气象数据挖掘技术逐渐受到了越来越多的关注和重视，在气象科学、气象预测和气象灾害预警等方面都有着广泛的应用。本文通过介绍气象数据挖掘技术及其特点，深入探讨在云计算环境下气象数据挖掘技术的应用，并对目前尚存的问题进行归纳分析，仅供相关部门参考。

简介：气象预测是现代世界最重要和最有挑战的问题，准确的气象预测常需要使用比较先进的方法和计算机模型。本文分析了数据挖掘方法在气象预报中应用的国内外研究现状，简要介绍了目前在大气科学领域应用的一些数据挖掘方法的相关概念、原理和特点，综述了数据挖掘方法在气象预报中的最新应用研究进展，讨论了这些数据挖掘方法在气象预报中的优缺点。最后指出了当前基于数据挖掘方法的气象预报技术存在的一些困难，并对未来的研究重点和和发展趋势进行展望。

简介：摘要：本论文旨在研究大数据技术在气象科技服务领域的应用与挖掘，以改善气象预测和服务的准确性和效率。通过分析现有的气象数据和采用先进的大数据技术方法，可以提取有价值的信息，为气象科学研究和气象服务提供更精确的预测和决策支持。

简介：数据挖掘（DataMining）是从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。数据挖掘的目的在于提高市场决策能力、在过去的经验基础上预言未来趋势等。例如，超市可以通过分析其原始交易数据，得出某几种商品销售量之间的相互关系，然后作出决策，比如将方便面与火腿肠摆放在一起，达到促进销售的目的。

简介：对数据挖掘国内外研究现状、挖掘方法、应用前景进行综述，并对挖掘过程中可能存在的问题做出客观分析。最后提出未来研究方向。

简介：数据采掘是数据库技术、人工智能、机器学习、统计分析、模糊逻辑、模式识别、人工神经网络等多个学科相结合的产物。其中的关联数据采掘因其广泛的应用性与极高的商业价值成为当前数据采掘研究的热点之一。

简介：数据挖掘是当前热门的、具有广阔商业应用前景的一个研究领域。通过对国内外数据挖掘研究现状、算法和应用进行分析,发现国内数据挖掘的应用仍处于初级阶段,最后探讨了数据挖掘的发展趋势,这对我国的数据挖掘研究具有一定的参考价值。

简介：用户访问数据中往往存在大量无用或与当前信息挖掘无关的数据，我们通过数据清洗从挖掘对象中去除不相关的数据，并实现了用户识别、会话识别、格式化等步骤，对WEB信息进行预处理，为进一步的操作提供了较好的数据格式，提高了挖掘效率。同时，因特网上的信息往往具有非结构化或半结构化特性，难以得到传统数据挖掘技术的支持，我们通过事务识别技术解决了这一问题，将访问序列组织成逻辑单元以表示事务或用户会话，将所有事务组成一个事务数据库，识别出事务后就可以利用对传统数据挖掘的方法对WEB数据进行挖掘：事务识别技术有多种实现形式，不同形式有不同的应用场合，本文根据特定挖掘任务，实现了以时间维来分割事务的算法，并给出了一些实验数据。

简介：数据挖掘拥有悠久的历史,它可以追溯到探索性数据分析（Tukey,1977）,且目前已经形成了有效的、可推广的方法。本文将讨论教育数据挖掘研究与实践中逐渐兴起的一些工具,以及在更广泛的层面上数据挖掘和数据科学研究者所使用的相关工具,近40种教育领域数据挖掘与分析的常用工具,包括数据处理与特征工程工具、算法分析工具、可视化效果工具,以及EDM和LA的特殊应用,如贝叶斯知识跟踪工具、文本挖掘、社会网络分析、过程与序列挖掘、PSLC服务站等。本文将为初次接触这一领域的研究者提供有用的信息,以帮助他们找到有用的工具。

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简介：从数据库的应用发展方面,描述了数据挖掘的概念,讨论了数据挖掘的主要算法,给出了数据挖掘的应用概况及其实例.

简介：1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。

简介：　　一、数据挖掘的定义　　数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系,粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系

简介：摘要社会经济的发展，使得电力资源在其中发挥的作用也日益提高，成为支撑社会持续发展不可获取的有力资源之一。为了更好地满足人们不断提高的用电需求，在电力营销中应用新技术、新的管理方式已经成为众多电力企业改革与发展的重点。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行一定的分析。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行具体分析，以期促进电力企业更好地适应新时代的发展需求。

简介：主持人语：随着计算机技术的发展,社会进入了大数据时代。如何从海量的数据中获得数据之间内在的关联,以及从已有的数据中归纳出具有决策意义的信息,以便为决策者做出合理决策提供科学的依据,这就是数据挖掘技术需要解决的问题。数据挖掘技术在商业领域的应用己经取得了长足的进步和发展,但是在教育领域的应用仍处于萌芽和实验阶段。

简介：数据挖掘是近年来计算机科学领域非常热门的研究方向之一,是由数据仓库技术和机器学习发展而来.数据挖掘是指从海量的数据中找出隐藏的关系,是数据分析的高级阶段.在对数据挖掘的算法研究中,涌现出了很多优秀的算法.本文选择了IEEE评选出的十大经典算法,对其中的每个算法的原理、背景、发展、优缺点、应用领域等做了深入浅出的介绍,为相关专业领域的学习及研究提供参考.

简介：摘要随着信息技术特别是网络技术的飞速发展，人们收集、存贮、传输数据的能力不断提高。数据出现了爆炸性增长，与此形成鲜明对比的是对决策有价值的知识却非常匮乏。知识发现与数据挖掘技术正是在这一背景下诞生的一门新学科。数据挖掘要在实际应用中发挥作用，高性能挖掘算法和数据挖掘软件平台是重要的技术基础。文章以数据挖掘最基本问题、频繁模式与关联规则挖掘为切入点，研究高时间效率、高空间可伸缩性的挖掘算法和分布，异质、海量数据的协同挖掘软件模型，并探讨了数据挖掘过程中的隐私保护问题。