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数据挖掘技术是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,是一种新的数据处理技术,它能自动分析数据仓库的海量数据,挖掘出丰富和客观的预警知识,并运用于危机预警。将数据挖掘技术运用于高等院校学生的学业预警领域,具有重要的理论意义与应用价值。以某高校教务管理系统中学生成绩数据信息为蓝本,进行课程相关性分析及初步的课程关联规则挖掘,为学生的学业预警和学习效果评价做理论和实践的指导。 相似文献
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数据仓库技术是90年代开始兴起的一门新兴技术。数据仓库技术有效地解决了数据存储和组织,数据仓库具有按主题进行存储的特点。数据挖掘就是从大量的、模糊的、不完全的、有噪声的、随机的数据中提取隐含的、人们事先不知道的有用的信息和知识的过程。数据挖掘能带来所需的知识信息,而数据仓库的支持使得数据挖掘更加有效。虽然在数据仓库的基础上进行数据挖掘能够获得重大的商业价值,但并不是所有企业都适合,都能立即获得可观的利润。要考虑以下三方面的因素。第一,与数据仓库相关的费用问题。数据挖掘并不一定非要在数据仓库中应用,但数据… 相似文献
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本文依据最新的电子病历系统,提出了用数据挖掘的方法,以电子病历做为数据源建立重大疾病预警机制,描述了基于数据仓库的疾病预警系统的框架,并讨论了其中的关键技术. 相似文献
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吴金炎 《福建教育学院学报》2010,11(4):126-128
电子商务的产生改变了企业的经营理念、管理方式和支付手段,给社会的各个领域带来了巨大的变革。文章在简要介绍了数据仓库、数据挖掘技术和电子商务概念的基础上,详细分析了数据仓库、数据挖掘技术在电子商务中的应用,帮助企业把数据转化为有用的信息并帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。 相似文献
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。OLAP与数据挖掘都是数据仓库的重要分析工具,用于对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识。本文介绍了数据仓库及其构建过程,结合OLAP和数据挖掘技术,探讨了数据仓库在教育管理中的应用。 相似文献
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数据仓库与数据挖掘是90年代开始兴起的新兴技术,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。本文介绍了数据仓库的数据挖掘概念及分类,以及两者之间的关系进行了阐述,并举例说明这两种信息技术在企业中的应用。 相似文献
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随着社会的进步,信息技术的发展,高校也在不断地采用新的管理理念、信息手段来代替传统方式,整合资源、提高效率.数字化校园的建设成果更是把信息技术融合到学校的管理教学当中,并且对现有体制、组织、方式、资源进行有效合理地重组和改革.在此过程中积累了大量的信息数据,如何合理有效地利用现有的教学、管理信息,更好的为学校的科研、教学、决策提供有力的支持,如何克服"数据爆炸、知识贫乏"的窘迫局面?传统的面向数据操作的数据库已经不能满足发展的需要,数据仓库工程应运而生,它是体系结构化环境的核心,是决策支持系统(DSS)处理的基础.完整的数据仓库主要包括数据仓库技术、联机分析处理技术(Online Analytical Processing,简称 OLAP)和数据挖掘技术(Data Mining). 相似文献
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本文通过对数据仓库、数据挖掘技术和决策支持系统的研究，提出了基于数据挖掘的高校管理决策支持系统。该系统能为高校决策提供科学的依据和指导其发展方向。 相似文献
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张宁 《河北软件职业技术学院学报》2010,12(2):42-44
在现代研究生招生领域中应用数据仓库与数据挖掘技术,能发现各种潜在的有价值信息,为招生和培养提供有效的决策支持.以数据仓库技术为基础,利用数据挖掘进行知识发现,能够帮助导师从众多的考生中找出适合本专业研究的人选.在一定程度上实现了数据仓库的挖掘应用. 相似文献
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数据挖掘技术浅析 总被引：1，自引：0，他引：1
梁瀚 《辽宁教育行政学院学报》2003,(7)
快速、高效的收集和分析信息是企业提高决策水平与核心竞争力的重要手段。随着数据库技术和数据库系统的广泛应用 ,人工采集、处理数据的方法已不切合实际 ,需要一种能够对数据进行较高层次处理的技术。解决这一问题的关键是数据挖掘技术 (简称“数据挖掘”)。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取有用信息的一种新型技术手段。目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联 ,发现被忽略的因素。数据挖掘涉及数据库、人工智能、机器学习和统计分析等多种技术 相似文献
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数据仓库技术是决策支持系统处理中的核心技术,是CRM中数据挖掘和决策分析的基础。数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据问关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。本文意在通过对数据仓库的概念及设计入手,设计一个在检验检疫实验室CRM中进行数据挖掘的星型模型。 相似文献
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随着教育市场化与信息化进程的推进,学生保持越来越受人关注了,而传统的学生资源管理方法已经很难适应新的教育环境。在此篇文章中我们简述了分类挖掘技术并分析了学生保持工程中的学生流失问题,在此基础上,我们将决策树分类模型运用到学生资源数据仓库的挖掘系统中,并取得了较好的效果。 相似文献
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欧振永 《北京工业职业技术学院学报》2010,9(3):29-33
随着信息技术的发展,数据收集、数据访问、数据仓库和决策支撑、高性能并行计算等技术为数据挖掘的发展奠定了基础。如今,数据挖掘技术已经被应用到各行各业,并创造出了巨大的价值。介绍了现今数据挖掘的基本技术,并通过实际的商业应用程序实例阐述其与现在的商业环境之间的关系。通过数据挖掘技术,从数据仓库中为最终用户带来潜在的商业价值。 相似文献
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随着知识经济的发展,信息技术得到广泛的应用,本文详细描述了使用数据仓库和数据挖掘的方法,对高职院校的招生录取数据进行挖掘分析,为招生录取提供有用信息,为高职院校跨省招生专业决策提供技术支撑,使高职院校能够合理的分配跨省招生专业计划,减少招生计划的浪费,提高学生的报到率。 相似文献
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利用数据挖掘技术对电大在校学员的数据进行分析、推理,可以找出导致学员流失的主要原因。文章从数据仓库主题的分析开始到模型的建立,系统的实现,最后随机抽取一组数据进行分析,详细的介绍了如何将数据挖掘技术应用于电大学员流失问题中。 相似文献
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如何从大量的教育数据中获取能够真正反映教育状况的有效信息,从而为领导决策提供科学支持,是教育部门普遍关心的问题。本文给出了一个结合实时联机分析(OLAP)和实时联机挖掘(OLAM)技术的教育决策支持系统的框架,该系统实现了对教育信息的有效存储,并能针对教育管理决策需要,对数据进行多层次、多维度的加工处理,从而揭示与教育活动相关的规律,为教育的宏观决策提供量化的、科学的数据支持。 相似文献
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维度建模技术作为数据仓库的主导技术,在数据仓库的应用中起着关键作用.本文重点探讨了维度建模技术的设计原则,并将其应用于学生成绩分析系统的数据仓库建模过程. 相似文献
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刘耀南 《广东技术师范学院学报》2012,(6):10-15
为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果. 相似文献
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章介绍了数据仓库及数据仓库系统的有关概念，探讨了数据仓库技术在图书馆的决策支持、提高服务质量和数字图书馆建设中的应用问题，分析了建设数据仓库所需要的需求推动力、认识基础、数据基础和人才基础，提出了图书馆实现数据仓库的策略和数据仓库系统开发的方法。 相似文献