商场内部的数据挖掘技术应用

商场管理软件是一种综合性的应用系统，主要用于商业环境中的库存管理、销售记录、客户关系维护及员工管理等业务操作。系统支持商品的增删改查功能，通过关系型数据库如MySQL或Oracle存储商品信息，利用Eclipse提供的数据访问对象（DAO）设计模式简化数据库交互。用户登录功能涉及身份验证和授权，通过加密存储的用户表实现安全登录，并通过验证码和session管理确保安全性。员工管理功能包括权限控制和职位分配，订单处理功能涵盖订单状态管理和库存自动更新。系统可能采用MVC架构，提高业务逻辑、数据和用户界面的分离，同时考虑并发访问和性能优化。

数据挖掘技术在各行各业的应用日益广泛，其教材内容深入浅出，适合不同层次的学习者。

基于数据库的知识发现（KDD）是指从海量数据中提取有效、新颖、潜在有用、最终可理解模式的非平凡过程。

这本由我校教师编著，并由顾冠群院士生前审阅的书籍，深入探讨了数据挖掘技术，及其在各个领域的应用。

韩佳炜的经典数据挖掘教材，广泛应用于南京大学研究生课程和西安电子科技大学本科生课程。

Clementine、Darwin、Enterprise Miner、Intelligent Miner、PRW Scenario等算法在数据挖掘领域中各具特色，涵盖决策树、神经网络、回归分析、Radial Basis Functions、最近邻、最近均值、Kohonen Self-Organizing Maps等方法，以及聚类和关联规则的应用。

介绍了五种数据挖掘预测算法，并通过实例比较它们的适用情况，以帮助分析客户的不同需求。

数据挖掘是指从大量数据中提取出潜在的、先前未知的、可用于决策支持的信息或模式的过程。它涉及到统计分析、人工智能、机器学习等多个领域的技术和方法。

聚类分析是数据建模中简化数据的一种方法，作为多元统计分析的主要分支之一，它已被广泛研究多年。从机器学习的角度看，聚类是一种无监督学习过程，用于发现隐藏在数据中的模式。在实际应用中，聚类分析是数据挖掘的核心任务之一，高效处理大型数据库和数据仓库。