1. 数据挖掘技术与应用
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，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。 “商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。”
数据挖掘是个技术概念，商务智能是商业领域综合利用数据的很宽泛的应用概念。狭义的说商务智能是数据挖掘技术在商业领域的应用。
2. 数据挖掘技术与应用书籍
指大数据技术与应用，研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的应用
3. 数据挖掘技术与应用论文
可以，说明原作者就行。综述是查阅了某一专题在一段时期内的相当数量的文献资料，经过分析研究，选取有关情报信息，进行归纳整理，作出综合性描述的文章。综述要"纵横交错"，既要以某一专题的发展为纵线，反映当前课题的进展;又要从本单位、省内、国内到国外，进行横的比较。只有如此，文章才会占有大量素材，经过综合分析、归纳整理、消化鉴别，使材料更精练、更明确、更有层次和更有逻辑，进而把握本专题发展规律和预测发展趋势。扩展资料：
1、让读者熟悉现有研究主题领域中有关研究的进展与困境；
2、提供后续研究者的思考，未来研究是否可以找出更有意义与更显著的结果；
3、对各种理论的立场说明，可以提出不同的概念架构，作为新假设提出与研究理念的基础，对某现象和行为进行可能的解释；
4、改进与批判现有研究的不足，推出另类研究，发掘新的研究方法与途径,验证其他相关研究。
4. 数据挖掘技术与应用教程
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据，正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命。
扩展资料
目前数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。
根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及internet等。
数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步。
5. 数据挖掘技术与应用教程电子版
应用统计专业一般指硕士专业，属专硕，一般是没有本科专业的。本科专业一般只有统计学或生物医学统计，后者最接近应用统计范畴。
但人大很特别，统计学院本科专业就有四个：统计学，应用统计，数据科学与技术，经济统计。这四个专业其实只有统计学和数据科学与技术是一级学科，应用统计（保险精算）与经济统计都属于应用统计范畴，是二级学科。硕士专业是没有数据科学与技术专业的，所以一般只有统计学硕博，再就是应用统计硕士，按实际应用领域分很多方面。人大的应用统计专硕有两个方向一是风险管理与精算，一是大数据分析。其它应用统计方向是学硕如：流行病与卫生统计，概率论与数理统计，风险管理与精算学。感觉很复杂比较乱，没有南开大学简单明了。
应用统计专硕有很多方向：经济与社会统计，生物统计，流行病与卫生统计，大数据处理与分析等这几个方向。目前最热门应用统计方向就是大数据。
应用统计大数据硕士课程不同学校有不同，但基本大同小异，我以南开大学和人民大学开设主要课程来说明：
南开大学应用统计主要学习：《动态数据分析》，《大数据统计学基础》，《数据采集方法》，《统计计算》，《统计案例实务》，《数据挖掘与应用》，《统计学习》，《应用多元统计》等，基本都是大数据处理与分析实务需要的知识；
人民大学应用统计主要学习：《大数据计算机基础》，《大数据分布式计算》，《大数据统计基础》，《大数据挖掘与机器学习》，《非结构化大数据分析》，《大数据案例》等六门。人大课程偏重计算机知识的导入，其他与南开大学相似，名称大同小异而已。
6. 数据挖掘技术与应用ppt
一般来看，数据分析需要哪些能力？
基本的理论知识：数理统计、模型原理、市场研究等。
常规分析工具的使用。常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。
一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标进行分析。
数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。
学习，建议从分析理论和工具实践
7. 数据挖掘技术与应用教程 科学出版社
理工科主要包括：通信工程、移动通信、数据通信、计算机科学与技术、计算机应用、计算机软件、软件工程、网络工程(安全)、计算机网络技术、信息工程、信息管理与信息系统、信息与通信技术、通信与信息系统、信号与信息处理、数据挖掘、电子工程、系统集成、互联网应用、大数据、云计算、多媒体技术等。
文科类主要包括：市场营销、财务、法律、人力资源管理、企业管理、工商管理、电子商务等管理学类专业；以及新闻学、传播学、媒体创意等。
8. 数据挖掘技术与应用学什么
挺难学的，主要学习面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等，大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。
9. 数据挖掘技术的应用
随着科技和经济的快速发展，物流市场日趋完善，在国内及国际物流市场的竞争机制的作用下，物流企业对于数据挖掘技术的应用表现出了极大的兴趣。
大多数生产型企业与零售企业为了快速发展经营规模、迎合当前物流市场的发展，迫切的需要借助数据挖掘技术来分析企业存在的问题并据此优化企业规划，提升企业的市场竞争力。
深入研究数据挖掘技术及其在物流管理、仓储、运输、配送、信息共享等环节的中的应用势必会进一步加快物流行业的快速发展。