数据挖掘 网站 论文

问：数据挖掘论文的摘要

1. 答：数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
2. 答：论文摘要主要分这几部分
   1、提出问题
   2、分析问题
   3、解决问题
   4、结果
   对于不同的期刊摘要字数有限制，参阅你要投稿的期刊仔细写，摘要要简洁明了，论点突出，祝你的论文能早日录用

问：数据挖掘论文可以有什么题目？

1. 答：数据挖掘得概念，关键技术及应用
   数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用
   数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程

问：数据挖掘中关于神经网络的论文怎么写

1. 答：我给你发个摘要吧随着4G时代的到来，电信市场的竞争越来越激烈，客户资源成为电信企业竞争的焦点。而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分，因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析，挖掘出有趣的信息，并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足，结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分，帮助电信企业实现电信客户的合理分类，从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析，采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则，并根据这些信息进一步分析，为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。本文的研究思路是对样本数据进行预处理后，将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体，再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组，得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究，利用Apriori算法产生频繁项集，依据频繁项集产生简单关联规则，挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系，总结出相应的规律，帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯，以此为基础，对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。