基于联机数据挖掘技术的高校招生分析系统的设计与实现.pdf

基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统的设计与实现的中期报告.docx 基于数据挖掘技术的上市公司分析评价系统的设计与实现的中期报告一、研究背景及意义随着信息技术的发展，数据挖掘技术已成为一种重要的技术手段。在金融领域中，数据挖掘技术的应用也日益广泛，其中包括对上市公司的分析和评价。为了更准确地评价一家上市公司的业绩和前景，本研究旨在通过数据挖掘技术，设计和实现一种针对上市公司的分析评价系统。该系统能够综合考虑不同指标，通过对历史数据和市场动态的分析，提供全面、客观、实用的评价结果，为投资者提供决策依据和参考，对于完善投资决策具有重要意义。二、研究内容 1.数据采集和预处理本研究采用Wind数据库中的财务数据和市场数据作为分析的数据源。根据分析需要，对数据

2024-04-21 约1.38千字 3页立即下载

基于数据挖掘技术的济南移动经营分析系统的设计与实现的中期报告.docx 基于数据挖掘技术的济南移动经营分析系统的设计与实现的中期报告中期报告 1.研究背景近年来，移动通信技术的迅速发展与移动用户基数的持续增长，为电信运营商提供了大量的商业机会。然而，随着竞争的加剧和用户需求的不断变化，电信运营商需要及时了解和把握市场动态，掌握用户需求，制定有效的经营策略，以保持竞争优势。济南市是中国的省会城市，也是重要的电信市场之一。针对济南市移动通信市场，本课题基于数据挖掘技术，设计和实现了一个济南移动经营分析系统，旨在帮助济南移动运营商更好地了解市场情况和用户需求，进一步提高经营效益。 2.研究目标本课题的研究目标是基于济南市移动通信市场的历史数据进行分析和挖掘，构建

2024-04-25 约1.04千字 3页立即下载

基于数据挖掘的高校管理信息系统设计与实现.pdf 2008年第2期(总第60期) 中国现代教育装备 基于数据挖掘的高校管理信息系统 设计与实现 查欣淄博职业学院山东淄博 255314 摘要：本文从开发数据挖掘高校管理信息系统的目的、设计目标、总体设计、功能实现等几个方面介绍了基于数据挖掘 的高校管理信息系统的设计与实现。关键词：数

2015-07-21 约字 3页立即下载

数据挖掘技术在高校招生中的应用.docx PAGE 1- 数据挖掘技术在高校招生中的应用一、数据挖掘技术在高校招生中的背景与意义 (1)随着我国教育事业的快速发展，高校招生规模不断扩大，招生工作面临着日益复杂和多样化的挑战。在传统的高校招生模式中，主要依靠人工审核学生的申请材料，这种方法不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致招生过程缺乏科学性和公平性。因此，将数据挖掘技术应用于高校招生领域，成为提高招生效率、优化招生流程、提升招生质量的重要手段。 (2)数据挖掘技术作为一种处理和分析大量复杂数据的方法，能够从海量的招生数据中挖掘出有价值的信息，为高校招生决策提供科学依据。通过数据挖掘，可以分析学生的学业成绩、综合素质、兴趣爱

2025-03-20 约3.02千字 6页立即下载

高校人才培养分析的数据挖掘系统设计与实现.pdf ISSN1009-3044E-mail：wltx@ ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术 第21卷第2期(2025年1月)ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术 http：// Vol.21,No.2,January2

2025-03-16 约1.43万字 4页立即下载

数据挖掘系统设计技术分析.pdf 数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（BusinessIntelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计 技术。【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府

2024-12-17 约5.01千字 5页立即下载

数据挖掘系统设计技术分析.pdf 好学近乎知，力行近乎仁，知耻近乎勇。——《中庸》 数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（BusinessIntelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计 技术。【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金

2025-01-08 约6.47千字 5页立即下载

2025-03-16 约3.16千字 6页立即下载

基于数据挖掘的信息化系统的设计和实现.doc 基于数据挖掘的信息化系统的设计和实现　　摘要：随着现代化技术的不断发展，在信息管理的过程中也需要采用现代化的技术对信息进行有效的管理。尤其是现在倡导科教兴国，对信息管理的方式更为重要。数据库作为一个新的技术得到了很大的发展，而且随着数据库管理系统的不断应用，人民对数据的积累量也逐渐的增多，在大量的数据背后，则需要对数据中隐藏的重要信息进行挖掘，本文就针对数据挖掘技术进行分析，然后介绍基于数据挖掘的信息化系统的设计与实现。　　关键词：数据挖掘；信息化系统；设计与实现 　　中图分类号：TP311.13 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）016-000-01 　　一

2017-04-10 约2.56千字 5页立即下载

2025-03-20 约2.06千字 4页立即下载

基于数据挖掘的高校教务系统设计论文(五模版).docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目： 基于数据挖掘的高校教务系统设计论文(五模版) 学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期： 基于数据挖掘的高校教务系统设计论文(五模版) 摘要：随着高校教务系统在教育教学中的重要作用日益凸显，传统的教务管理系统已经无法满足现代教育信息化发展的需求。本文针对当前高校教务系统存在的问题，提出了一种基于数据挖掘的高校教务系统设计方案。通过分析高校教务系统数据，挖掘学生、教师、课程等多方面的关联信息，实现对教务系统的智能化管理。本文首先对数据挖掘技术进行了概述，然后详细介绍了基于数据挖掘的高校教务系统设计思路、系统架构和功能模块

2025-04-06 约1.01万字 20页立即下载

基于数据挖掘的高校教务系统设计论文(五模版).docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目： 基于数据挖掘的高校教务系统设计论文(五模版) 学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期： 基于数据挖掘的高校教务系统设计论文(五模版) 摘要：随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用。高校教务系统作为教育信息化的重要组成部分，其数据量庞大且复杂，为数据挖掘提供了丰富的资源。本文针对高校教务系统，设计了一种基于数据挖掘的教务系统，旨在提高教务管理的效率和准确性。首先，分析了高校教务系统的现状和需求，提出了基于数据挖掘的教务系统设计框架。其次，详细介绍了数据挖掘技术在教务系统中的应用，包括学生学业分析、

2025-04-09 约1.35万字 25页立即下载

基于数据挖掘与智能技术支撑的持续审计系统的设计与实现.pdf 摘要大数据时代的到来推动了社会信息化技术的发展，业务和财务信息化系统的 更新迭代使企业的管理更加向精细化、实时化方向进行调整。而当下传统审计的时间密集性和劳动密集性的特点，使审计无法实时有效的将业务和财务发展中的问题呈现出来，可能使管理者在资源分配、战略规划中做出错误的决策，对企业生产效率的提升，业务的发展产生阻碍。审计作为国家严肃财经纪律、提高经济效益、保证经济体制改革顺利进行的重要组成部分，在面对社会信息化技术快速发展的同时，如何给审计信息使用者更加及时、可靠、准确的建议，这对审计模式的变革提出了新的要求。因此，基于数据挖掘与智能技术支撑的持续审计系统 的设计与实现的研究就具

2025-03-29 约8.55万字 84页立即下载

基于数据挖掘技术的求职招聘系统设计与实现的中期报告.docx 基于数据挖掘技术的求职招聘系统设计与实现的中期报告一、项目概述随着互联网的普及和信息化程度的提高，求职招聘已经成为人们日常生活中常见的事情，越来越多的人选择使用网络来寻求求职机会或发布招聘信息。而现在的求职招聘网站大多是以关键字匹配为基础的，存在信息过载和精准度不高等问题。因此，本项目旨在设计并实现一个基于数据挖掘技术的求职招聘系统，提高求职招聘匹配的精准度和用户体验。二、项目进展 1. 需求分析阶段在需求分析阶段，我们详细梳理了用户的需求、功能需求和非功能需求，并制定了相应的需求规格说明书。根据市场调查和分析，我们发现当前求职招聘市场的人才需求和人才供给不够匹配，同时大量重复、冗余和

2023-10-23 约1.39千字 3页立即下载

基于数据挖掘技术的数字档案管理信息系统的设计与实现.pptx 基于数据挖掘技术的数字档案管理信息系统的设计与实现;;01;;;研究内容：本项目主要研究基于数据挖掘技术的数字档案管理信息系统的设计与实现，包括系统架构设计、数据挖掘算法研究与应用、系统功能开发与实现等方面。;02;;;;03;;;数据挖掘技术：采用数据挖掘技术对档案数据进行深度分析和挖掘，发现数据之间的关联和规律，为档案管理和利用提供有力支持。选择该技术的原因是其能够处理海量数据并发现隐藏的信息和知识。数据库技术：选用关系型数据库管理系统（RDBMS）作为系统的数据存储和管理平台，确保数据的安全性和完整性。同时，利用数据库技术实现对档案数据的高效检索和查询。云计算技术：采用云计算技术构建

2024-06-17 约小于1千字 30页立即下载