数据挖掘技术在港口企业中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-25页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·数据爆炸但知识贫乏 | 第10页 |
| ·支持数据挖掘技术的基础 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘逐渐演变的过程 | 第11页 |
| ·中国港口企业亟待解决的问题 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的研究历史和现状 | 第12-14页 |
| ·研究历史 | 第12-13页 |
| ·出版物及工具 | 第13页 |
| ·国内现状 | 第13页 |
| ·业界观点 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的热点和未来研究方向 | 第14-16页 |
| ·研究热点 | 第14-15页 |
| ·其它方向 | 第15-16页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第16-17页 |
| ·课题研究的目的 | 第16页 |
| ·课题研究的意义 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘研究内容和本质 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘技术在港口企业中的应用 | 第19-25页 |
| ·我国港口企业经营管理现状 | 第19页 |
| ·国外港口企业经营管理现状 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘应用在港口企业渐成热点 | 第22页 |
| ·数据挖掘技术在港口企业中的应用形式 | 第22页 |
| ·港口企业实施数据挖掘的步骤 | 第22-25页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第25-32页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第25-26页 |
| ·技术上的定义 | 第25页 |
| ·商业角度的定义 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘与传统分析方法的区别 | 第26页 |
| ·数据挖掘的分类及系统结构 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的系统结构 | 第27页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘的常用技术 | 第28-29页 |
| ·关联(Association)规则挖掘 | 第29-30页 |
| ·聚类(Clustering)规则挖掘 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘应考虑的问题 | 第31-32页 |
| 第三章 港口企业货物的关联分析 | 第32-44页 |
| ·关联分析算法 | 第32-35页 |
| ·APRIORI算法 | 第32-34页 |
| ·APRIORI的性质 | 第34页 |
| ·产生关联规则 | 第34-35页 |
| ·数据预处理 | 第35-41页 |
| ·数据的清理 | 第38-40页 |
| ·数据的转换 | 第40-41页 |
| ·数据关联分析 | 第41-44页 |
| ·规则发现 | 第41-42页 |
| ·规则可视化 | 第42-44页 |
| 第四章 港口企业船舶的聚类分析 | 第44-55页 |
| ·聚类所基于的数据类型 | 第44页 |
| ·聚类分析的方法 | 第44-45页 |
| ·船舶聚类的商业分析 | 第45-46页 |
| ·船舶聚类的数据分析 | 第46-48页 |
| ·船舶聚类的模型建立 | 第48-55页 |
| ·船舶分群的模型评估 | 第50页 |
| ·船舶分群的模型发布 | 第50-55页 |
| 第五章 港口企业的数据挖掘系统实现 | 第55-63页 |
| ·系统简介 | 第55页 |
| ·用户界面与操作简介 | 第55-63页 |
| ·系统主窗口 | 第55-56页 |
| ·关联规则分析 | 第56-60页 |
| ·聚类分析 | 第60-63页 |
| 第六章 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 在学研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
