中冶赛迪区域生产数据处理系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘技术,区域生产数据处理系统,KNIME,数据挖掘算法,决策树的论文, 主要内容为生产型企业的发展中总会伴随问题不断暴露,数据量暴增的时代带来的不仅是商机,同时也是严峻的考验。在数据呈现4V(大量、多样、高速、低价值密度)体征下的环境中,如何将企业各环节所得数据加以合理利用是问题所在。对此,普遍通过对数据去噪、去重、建立关联规则后,使用挖掘技术分析清洗后数据,并利用可视化手段向用户展示其价值趋势,从而充分利用数据价值来达到企业级决策支持,进一步推动企业发展。本文研究的区域生产数据处理系统依托于中冶赛迪公司在区域生产中的实际开发项目,旨在解决中冶赛迪公司内部的业务数据、实时数据、离线存储数据巨量、冗杂等问题,通过开源数据挖掘工具将多种数据源进行采集、预处理、分析和挖掘,以帮助指导生产、管理和运营等。整个系统自底向上划分为数据采集层、数据预处理层、分析挖掘层和可视化展示层。本文主要完成了以下3个方面的工作:(1)通过研究数据挖掘的原理、挖掘数据类型、挖掘流程、数据挖掘原型以及数据挖掘算法,结合分析中冶赛迪公司需求,针对公司内部海量的数据建立了数据挖掘机制,为后续系统的开发打下了良好的基础。(2)通过对选题背景、领域现状及完成该系统所涉及的相关理论、算法和工具进行了概述,确立了如下的技术路线:选取Springboot+Spring MVC+Mybatis框架集搭建系统整体架构;在应用层使用API调用KNIME进行数据挖掘处理分析,采用workflow(工作流程图模型)方式将数据挖掘算法具现化为模型建立;利用技术相对成熟的ECharts作为可视化工具,以折线图、柱状图、散点图等形式展现挖掘数据结果。(3)为了使用挖掘处理技术有效利用和分析数据,深入剖析了用户需求,以决策树算法为例,完成了区域生产数据处理系统的设计与实现。详尽阐述了系统结构、功能和挖掘模型的设计。主要论述了数据挖掘应用中读取数据、分离数据、标记分类、建立决策树、预测分类、评价决策树的功能实现,并针对于实现过程中决策树的相关表现,利用PMML(Predictive Model Markup Language)对原模型进行了改进。结果表明该模型改进更能有效的处理区域生产数据处理系统中数据分类和模型移植问题。
基于B/S架构的贷记卡业务统计分析系统的设计和实现
这是一篇关于贷记卡,风险控制,数据挖掘技术,分类,贝叶斯定理,数据模型的论文, 主要内容为近年来,贷记卡(信用卡)业务在中国进入高速发展期,但随着业务的高速增长各银行都开始面临同样的问题:数据统计分析工作严重滞后,业务风险的判处比较困难。为解决这个问题,本文以数据仓库和数据挖掘技术作为研究方向,风险分析作为主要目标,以A银行业务系统为支撑,构建适应其贷记卡业务发展的统计分析系统。风险分析是本文研究的重点,本文认真参考了国内外类似课题的主流研究成果,确定了运用数据挖掘技术的分类、关联分析法建立一些风险判定、预警、处置等数据模型的研究方法,主要对贝叶斯定理进行了深入研究,利用贝叶斯分类法构建了贷记卡持卡人以及商户的风险分类模型。模型提供了较多的风险指标项设置,运用银行数据仓库中的大量交易数据作为训练样本,得到了风险等级的分类标准,通过模型可以对贷记卡持卡人、商户准确进行风险判别(风险等级概率判定),及时反馈风险规模、快速定位风险点,帮助管理层和决策层做出合理决策以规避风险。除以上风险控制内容外,在数据统计分析方面还涵盖了客户关系管理、市场营销和业务运营分析等方面内容。基于本文研究内容的业务系统则运用了 B/S架构、数据库存储、条件筛选、表结构设计、JAVA等技术手段得以实现。本文以贷记卡业务风险控制为主要目标,深入研究了数据仓库和数据挖掘技术在实际工作中的应用,验证了在训练样本充足条件下贝叶斯分类法概率模型的科学性和准确性,通过建立针对具体目标的数据模型帮助A银行提升了贷记卡业务的发展质量和速度,对分类法的研究以及理论指导实践是本文研究的两大收获。
中冶赛迪区域生产数据处理系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘技术,区域生产数据处理系统,KNIME,数据挖掘算法,决策树的论文, 主要内容为生产型企业的发展中总会伴随问题不断暴露,数据量暴增的时代带来的不仅是商机,同时也是严峻的考验。在数据呈现4V(大量、多样、高速、低价值密度)体征下的环境中,如何将企业各环节所得数据加以合理利用是问题所在。对此,普遍通过对数据去噪、去重、建立关联规则后,使用挖掘技术分析清洗后数据,并利用可视化手段向用户展示其价值趋势,从而充分利用数据价值来达到企业级决策支持,进一步推动企业发展。本文研究的区域生产数据处理系统依托于中冶赛迪公司在区域生产中的实际开发项目,旨在解决中冶赛迪公司内部的业务数据、实时数据、离线存储数据巨量、冗杂等问题,通过开源数据挖掘工具将多种数据源进行采集、预处理、分析和挖掘,以帮助指导生产、管理和运营等。整个系统自底向上划分为数据采集层、数据预处理层、分析挖掘层和可视化展示层。本文主要完成了以下3个方面的工作:(1)通过研究数据挖掘的原理、挖掘数据类型、挖掘流程、数据挖掘原型以及数据挖掘算法,结合分析中冶赛迪公司需求,针对公司内部海量的数据建立了数据挖掘机制,为后续系统的开发打下了良好的基础。(2)通过对选题背景、领域现状及完成该系统所涉及的相关理论、算法和工具进行了概述,确立了如下的技术路线:选取Springboot+Spring MVC+Mybatis框架集搭建系统整体架构;在应用层使用API调用KNIME进行数据挖掘处理分析,采用workflow(工作流程图模型)方式将数据挖掘算法具现化为模型建立;利用技术相对成熟的ECharts作为可视化工具,以折线图、柱状图、散点图等形式展现挖掘数据结果。(3)为了使用挖掘处理技术有效利用和分析数据,深入剖析了用户需求,以决策树算法为例,完成了区域生产数据处理系统的设计与实现。详尽阐述了系统结构、功能和挖掘模型的设计。主要论述了数据挖掘应用中读取数据、分离数据、标记分类、建立决策树、预测分类、评价决策树的功能实现,并针对于实现过程中决策树的相关表现,利用PMML(Predictive Model Markup Language)对原模型进行了改进。结果表明该模型改进更能有效的处理区域生产数据处理系统中数据分类和模型移植问题。
基于数据挖掘的电信价值客户流失预警软件设计与实现
这是一篇关于数据挖掘技术,分类模型应用,客户流失预防,客户价值管理的论文, 主要内容为通信行业的高速发展,带给了人们非常优质的生活,也给社会带来很多的变革。通信行业的发展给人们在信息的共享方面带来了很多便捷。在人们的工作上,通信行业大幅度的提高了工作的效率;在社会的数字信息化进程方面,通信行业同样有着重大的影响。人们享受到了通信行业带来的好处,生活也变得简洁方便,与此同时人们也越来越依赖通信行业。随着我国社会主义市场经济的繁荣和运营商的重组及发展,电信公司也逐步实现市场化。为了使得企业在市场内占据一席之地,就需要做好防止价值客户流失相关工作。对于电信公司来说,尤其在市场经济的环境下,企业的盈利多少和客户的流失有着必然的联系。只有将客户流失预防与企业信息化技术相结合,开发出一个智能、高效的系统,才是电信企业发展的新出路。本文围绕电信价值客户流失预警所做的主要工作和成果包括:1、预警分析当前电信企业的客户流失现状,通过对客户流失现状进行预警分析和研究,得出当前电信企业客户流失系统开发的重要性。2、详细介绍了数据挖掘流程、技术与算法,另外对本文中客户流失系统开发用到的J2EE平台和SQL Server技术等相关理论技术做了具体介绍。3、通过对数据挖掘电信价值客户流失系统进行需求预警分析,从系统功能以及可行性对系统模块进行划分,将系统划分为客户理解模块、模型管理模块、预警策划和评估模块、系统管理模块。4、搭建系统开发环境,对客户流失系统进行设计与实现,主要包括架构模块、功能模块以及数据库设计等几个方面,向用户展示了系统界面。5、从系统功能方面对系统进行测试,预警分析不足,针对各个模块进行验证,系统通过测试并可以投入使用。
基于B/S架构的贷记卡业务统计分析系统的设计和实现
这是一篇关于贷记卡,风险控制,数据挖掘技术,分类,贝叶斯定理,数据模型的论文, 主要内容为近年来,贷记卡(信用卡)业务在中国进入高速发展期,但随着业务的高速增长各银行都开始面临同样的问题:数据统计分析工作严重滞后,业务风险的判处比较困难。为解决这个问题,本文以数据仓库和数据挖掘技术作为研究方向,风险分析作为主要目标,以A银行业务系统为支撑,构建适应其贷记卡业务发展的统计分析系统。风险分析是本文研究的重点,本文认真参考了国内外类似课题的主流研究成果,确定了运用数据挖掘技术的分类、关联分析法建立一些风险判定、预警、处置等数据模型的研究方法,主要对贝叶斯定理进行了深入研究,利用贝叶斯分类法构建了贷记卡持卡人以及商户的风险分类模型。模型提供了较多的风险指标项设置,运用银行数据仓库中的大量交易数据作为训练样本,得到了风险等级的分类标准,通过模型可以对贷记卡持卡人、商户准确进行风险判别(风险等级概率判定),及时反馈风险规模、快速定位风险点,帮助管理层和决策层做出合理决策以规避风险。除以上风险控制内容外,在数据统计分析方面还涵盖了客户关系管理、市场营销和业务运营分析等方面内容。基于本文研究内容的业务系统则运用了 B/S架构、数据库存储、条件筛选、表结构设计、JAVA等技术手段得以实现。本文以贷记卡业务风险控制为主要目标,深入研究了数据仓库和数据挖掘技术在实际工作中的应用,验证了在训练样本充足条件下贝叶斯分类法概率模型的科学性和准确性,通过建立针对具体目标的数据模型帮助A银行提升了贷记卡业务的发展质量和速度,对分类法的研究以及理论指导实践是本文研究的两大收获。
基于数据挖掘的郫县豆瓣质量安全风险分析及预测研究
这是一篇关于郫县豆瓣,质量安全,数据挖掘技术,预测模型,风险预测系统的论文, 主要内容为郫县豆瓣在复合调味品中占有重要地位,近年来产业发展迅速并远销海外,已成为全国烹饪川菜必备品。然而郫县豆瓣生产过程中因其发酵周期长、发酵环境复杂,使得质量安全风险潜藏于各个环节中。因此,本文基于数据挖掘技术对郫县豆瓣质量安全展开风险识别、分析和预测,剖析郫县豆瓣风险现状,挖掘抽检数据属性间的关联规则,通过模型预测郫县豆瓣质量合格率的变化规律,掌握风险趋势。设计一套风险预测系统,以实现郫县豆瓣质量安全风险的监控。主要研究结果如下:(1)郫县豆瓣质量安全风险识别与现状分析。结合抽检数据具体分析郫县豆瓣总体质量安全情况和目前郫县豆瓣现存标准体系现状,并进一步构建郫县豆瓣风险指标评价体系。结果表明,郫县豆瓣风险主要为微生物污染及质量指标不达标,其质量安全受到生产企业工业化、标准化程度的影响。在郫县豆瓣的风险评价指标中,原辅料验收及生产加工是影响郫县豆瓣质量安全的关键环节;供应商许可证及产品合格文件、原辅料生产前污染物检测、加工过程产品及微生物监控、食品添加剂使用制度是影响郫县豆瓣质量安全的主要风险因素。(2)提出一种基于Apriori算法的郫县豆瓣质量安全风险关联规则挖掘方法。结合郫县豆瓣质量安全数据特征,通过数据处理-检测指标与属性关联-高支持度关联规则分析设计算法流程,将关联规则挖掘技术应用于检测指标与属性之间的关联性研究,运用算法得出八项检测指标与抽样时间之间产生强关联规则,检验指标中黄曲霉素B1(AFB1)与第二季度关联性最强。(3)通过构建预测模型对郫县豆瓣进行质量安全风险分析。针对郫县豆瓣质量合格率的时间序列特征,构建基于支持向量机回归(support vector regression,SVR)、梯度提升(gradient boosted decision tree,GBDT)预测模型,通过对SVR模型和GBDT模型的预测效果进行对比分析,结果表明,SVR(MSE=0.0724,RMSE=0.2708,MAE=0.2365)的预测结果稍优于GBDT(MSE=0.0734,RMSE=0.2719,MAE=0.2375),该模型算法能够为郫县豆瓣风险预测分析管理系统的构建提供技术支持。(4)构建风险信息监测平台,实现抽检数据有效利用。使用C/S服务器架构模式设计郫县豆瓣质量安全风险预测分析管理系统,采用React框架及Antd组件实现系统用户分析、数据录入管理、风险预测分析等功能。将SVR模型应用于系统风险预测分析功能模块中,实现郫县豆瓣质量安全合格率预测,以期辅助监管人员开展风险决策。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设项目助手 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/50191.html
