应用数据挖掘技术构建了一套掘进机工况监测数据分析系统。该系统通过掘进机工况监测数据采集系统采集掘进机机械系统、液压系统、电气系统、传动系统的工况参数,并将这些参数通过互联网发送到掘进机工况监测数据分析平台,在该平台上应用数据挖掘技术分析、挖掘掘进机工况参数,实现掘进机的远程维护和快速故障定位及故障处理,并对掘进机工况运行数据分析经验库进行学习更新,为掘进机故障处理提供知识经验支持。

天文数据量以指数量级快速增长,使得天文数据挖掘面临前所未有的挑战。分布式集群技术和云计算平台的飞速发展,为海量数据处理和分析提供了新的研究思路和方法。其中基于内存计算的Hadoop分布式集群技术更是异军突起,并在迭代式机器学习和交互式数据挖掘应用等方面表现出明显的优势。基于最新释放的斯隆数字巡天测光数据集研究基于Hadoop平台的数据挖掘技术在海量天文巡天数据上的适用性和应用问题,为海量天文数据挖掘提供了新的手段和方法。

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数据仓库项目要完成的工作 典型的情况下，数据仓库项目包含有三个方面的工作： 系统架构：包括了所有与项目有关的技术平台，如软件硬件的安装、网络环境的安装、数据存储和发布平台和数据仓库管理平台构建 数据建设：包括获取数据、数据映射、数据衍生、数据传送、数据集成等多个方面 数据应用：包括收集业务需求、数据模型设计、数据结果分发等

数据采集处理过程(ETL)概述 数据采集处理在数据采集和数据仓库平台上运行，由数据采集工具进行管理，同时实施数据质量修补工作。 数据采集过程也叫做ETL（Extract－Transform－Load），通常包括获取数据、抽取、检验、转换、合并和加载几个过程。

数据挖掘技术在超市客户关系管理系统中的应用毕业论文

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本书针对数据的海量性、复杂性、高维性、模糊性和不完整性，对数据挖掘技术中的聚类分析和关联规则分析进行了系统的研究。设计与实现了基于密度和自适应密度可达聚类算法、基于簇特征的动态增量聚类算法、并行聚类算法、基于密度加权的模糊聚类算法、高唯复杂数据聚类算法、基于数据场的聚类算法、基于距离的量化关联规则和基于数据场的量化关联规则算法，给出了在矿产资源评价、遥感图像分类、矿业经济分析中的应用例证。全书共分11章，主要内容包括：绪论，基于密度和密度可达聚类分析，基于簇特征的动态增量聚类分析，并行聚类分析，基于密度加权的模糊聚类分析，高唯复杂数据聚类分析，基于数据场的聚类分析，基于距离的量化关联规则，基于数据场的量化关联规则，数据挖掘结果可视化和数据挖掘算法应用。

员工流失是企业员工管理中最为棘手的问题之一,以往研究员工流失问题一般集中在组织承诺、心理契约、员工满意度等隐性维度,对于流动量大的一线员工的管理、监控和预防并不时事奏效。研究以H集团零售连锁门店员工数据为例,收集该企业苏南某市在2013年间所有门店员工信息,建立挖掘数据库(N=5 277),采用挖掘技术中的决策树C4.5算法,对其门店员工的流失情况实施挖掘研究。经计算得到门店员工流失的六条规律,与非重复的验证数据库(N=1 066)实施百分数比较检验,六条流失规律均不存在显著差异。依据研究的结果,探究该企业门店员工流失现象的原因和预防对策,同时也建议数据挖掘技术可以在人力资源管理领域中进一步应用发展。