学年论文开题报告

经管系学年论文开题报告

题目数据挖掘技术在商务智能中的应用研究

专业名称信息管理

班级学号098304115

学生姓名郭俊求

指导教师刘元洪

E – mail 376413917@

成绩

填表日期2012 年 6 月15 日

一、选题的依据及意义：

随着信息技术的不断推广与应用，企业进入一个信息爆炸的时代，空前的信息量使得企业决策过程越来越复杂，严重影响了企业对市场的响应速度。因此，在这个全球经济步入信息分析的时代，管理者需要将大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据转化为有用的商业信息。

二、国内外研究概况及发展趋势（含文献综述）：

商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，为企业的各种经营活动提供决策信息。

数据挖掘技术是商务智能中经常被使用的一项重要技术。以Clementine为代表的数据挖掘软件，因其有效的将束之高阁的数据挖掘理论成果解放到数据分析实践中，已普遍应用于商业、社会、经济、教育、金融、医学等领域。论文在分析数据挖掘技术在商务智能中的应用时，结合了数据挖掘软件Clementine重点分析了决策树和神经网络这两种算法在市场预测中的具体应用。

三、研究内容及主要特色：

本课题研究的主要内容如下：

第一章国内外相关研究综述........................ 错误！未定义书签。

1.1商务智能相关介绍.............................. 错误！未定义书签。

1.1.1商务智能概念............................. 错误！未定义书签。

1.1.2商务智能的意义......................... 错误！未定义书签。

1.1.3商务智能的体系结构................. 错误！未定义书签。

1.1.4商务智能的核心技术................. 错误！未定义书签。

1.1.5商务智能的典型应用................. 错误！未定义书签。

1.1.6商业智能的实施过程................. 错误！未定义书签。

1.2数据挖掘在商务智能中的应用.......... 错误！未定义书签。

1.2.1数据挖掘的定义......................... 错误！未定义书签。

1.2.2数据挖掘技术............................. 错误！未定义书签。

1.2.3数据挖掘的功能......................... 错误！未定义书签。

1.2.4数据挖掘的主要方法................. 错误！未定义书签。

1.2.5数据挖掘的过程......................... 错误！未定义书签。

1.2.6数据挖掘目前的研究现状及存在的主要问题错误！未定义

书签。

1.3课题研究的目的和主要内容.............. 错误！未定义书签。

1.4课题研究的预期成果和论文的整体结构错误！未定义书签。

1.4.1课题研究的预期成果................. 错误！未定义书签。

1.4.2论文的整体结构......................... 错误！未定义书签。

主要特色：商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析的过程，目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。

四、工作进度安排：

1、第1周：查阅资料，撰写开题报告。

2、第2周：细化学年论文写作大纲。

3、第3周：完成并提交学年论文初稿。

4、第4周：根据指导教师意见修改提交并学年论文。

五、参考文献：

[1]李晓峰;我国企业信息资源管理研究[J];经济体制改革;2003年03期.

[2]赵卫东，商务智能（第2版）.北京：清华大学出版社，2011。

[3]谢邦昌，商务智能与数据挖掘Microsoft SQL Server应用.北京：机械工业出版社，2008。

[4]安淑芝等:数据仓库与数据挖掘[M].北京:清华大学出版社，2005

[5]中国人民大学统计学系数据挖掘中心，“建立数据挖掘为基础的客户关系管理体系”，统计与信息论坛，2002（4）。

[6]薛薇，陈欢歌《Clementine数据挖掘方法及应用》。北京：电子工业出版社 2010.9

[7]纪希禹主编，韩秋明，李微，李华锋等编著《数据挖掘技术应用实例》北京：机械工业出版社，2009.4

[8]Margaret H.Dunham(邓纳姆)著；郭崇慧，田凤占，靳晓明等译《数据挖掘教程》北京：清华大学出版社，2005.5

[9](美)康塔尼克著；闪四清等译《数据挖掘——概念、模型、方法和算法》北京：清华大学出版社，2003

[10]张晓航，郭天松．数据挖掘过程中的五大错误．通信企业管理，2005，13(10)：43-213.

[11]朱世武，崔嵬，张尧庭，谢邦昌．数据挖掘运用的理论与技术．统计研究，2003，15(8)：19-98.

[12]张喆著《数据挖掘及其在客户关系管理中的应用》复旦大学出版社 2007年

[13]Denis L.Nkweteyim,Stephen C. Hirtle: A New Joinless Apriori Algorithm for Mining Association Rules. PRIS 2005: 234-243

[DBLP:conf/pris/NkweteyimH05]

[14]Chin-chen Chang, Yu-Chiang Li,Jung-San Lee: An Efficient Algorithm for Incremental Mining of Association Rules. RIDE 2005: 3-10 [DBLP:conf/ride/ChangLL05]