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企业信息安全常见的防范措施有哪几方面伟创软件 -> 办公自动化系统
在病毒肆虐的时代，反病毒已经成为企业信息安全非常重要的一环。现在，企业客户的网络情况一般比较复杂，面对着日益严峻的信息安全威胁，企业用户需要考虑更多。以往单兵作战的方式显然无法满足企业反病毒的需求，集团军、主动、智能的作战方式，成为企业反病毒的必由之路。..
企业信息安全常见的防范措施有哪些伟创软件 -> 办公自动化系统
随着信息化时代的迅猛发展，企业信息化网络建设规模和稳定性成为当前各类企业面临的共同问题，例如防病毒、防攻击、带宽管理、行为控制等各方面。由于很多网络协议在设计时存在的漏洞或协议本身不完善的地方已无法更改，所以企业网络管理员除掌握防火墙、路由交换设备的使用和安全配置外还必须掌握各种个人及企业信息常见保护措施。..
企业信息安全在应用时应该注意哪几个方面伟创软件 -> 办公自动化系统
为了解除内外因素对企业造成的信息安全危机，把由其带来的经济损失降到最低，配备一个适合企业自身且行之有效的网络安全方案就显得迫在眉睫了。仅仅是单纯的网络安全产品已经不能满足企业的网络安全防护需求。企业用户的整体需求要求网络安全产品必须向综合方向发展，那么技术也就必须要朝融合的方向发展。用户需要能够系统地完善和保障自己的网络安全。..
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数据挖掘未来发展趋势的简单介绍 |
| 作者：佚名 来源：转载 |
| 导语：随着我国信息化的发展，数据的积累及计算机的广泛应用，加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力，商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。随着成功案例的增多，不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构，中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。信息化时代数据的潜力不容小觑，IT部门一直是企业的核心，而数据挖掘技术更是得到了前所未有的重视和期待。目前我国数据挖掘、商业智能技术的人才培养体系还未健全，而企业对这方面的需求却一直在增长。数据知识发展为核心竞争力是现在及未来必然的形势。因此数据挖掘、商业智能行业的前景还是非常可观的。 |
浅析数据挖掘技术在进销存系统中的应用 众所周知，现代的进销存管理系统迫切需要一种新技术。这种技术可以从一定时期的历史数据和大量的细节数据中找到规律，挖掘知识，从而为企业管理人员提供决策支持。而数据挖掘正是这样一种可以从大量数据中提取出隐藏在数据之后有用信息的技术，它可以为人们的正确决策提供了很大的帮助。从定义上讲，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，它是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。它是一种深层次的数据分析方法。数据more...
金融未来的核心在于大数据挖掘 时下，查询实时交通路况几乎成为我们出行前必不可少的事情，而这些躲避拥堵的方案真的是实时监控反馈的吗?答案当然是否定的，它主要在于数据分析，即通过带GPS功能的手机以及其他移动设备收集位置信息和移动速度信息，并加以计算转换成拥堵信息。事实上，这样的技术在制造业、零售业、信息技术服务业等领域已经逐步显现出重要性。那么，在金融领域，我们正在面临或即将面临怎样的改变呢?企业精准营销、集团业态整合、产品零售、交叉销售等都需要大数据的发挥，大数据不仅成为全球各国争相发展的技more...
大数据挖掘的粒计算理论与方法 从数据分析与处理层面看，粒计算通过将复杂数据进行信息粒化，用信息粒代替样本作为计算的基本单元，可大大提高计算效率。粒计算主要包括数据粒化、多粒度模式发现与融合、多粒度/跨粒度推理等核心研究内容。大数据的表现性态、大数据挖掘面临的挑战、基于大数据的复杂问题建模与粒计算框架的契合之处主要表现在以下3个方面。1、大数据经常具有多层次/多粒度特性 1990年，我国著名科学家钱学森先生在其论文《一个科学新领域|| 开放的复杂巨系统及其方法》 中就指出： \只有一more...
浅析数据挖掘技术在教学中的应用 近年来，数据挖掘技术得到了飞跃式发展，其应用领域也涉及到商业零售、电信数据分析、金融数据分析、生物医学分析、教育管理分析等多个领域。随着各行各业信息化建设的不断完善，大量的信息数据为数据挖掘技术的应用提供了基础和保障。本文将以教学为例，利用数据挖掘技术对学生学习成绩进行深入分析。1、数据挖掘在教育教学中应用的可行性分析
数据驱动学校，分析变革教育的大数据时代已经带来，利用数据挖掘技术对教育领域的相关数据进行分析，探索教育变量之间的关系，为教育教学的科more...
浅析网络数据挖掘技术 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有用的知识。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数 more...
互联网金融未来的核心在于大数据挖掘 大数据的步伐蔓延开来 从信息时代到算法时代，“互联网+”的出现如同催化剂一般发挥着它独有的功效，让信息不对等的状态逐步向市场化、功能化的方向演变，使得大数据能够以数据平台形式，在日益先进的管理技术下，得到越来越高品质的数据仓库，并以各种不同的数据服务模式提供信息服务，为用户带来不断优化的体验。这得益于互联网记录和传播特质所带来的高效信息共享，庞大的数据信息以及各关联信息的挂项整合具有极高的价值，而且大数据本身就能创造巨大的财富。更值得关注的是，大数据技术的more...
数据挖掘的时代已经来临 随着大数据时代的到来，数据对于一个企业的价值无需多说。如何收集商业数据以及从海量数据中提取价值已经成为每个企业必须面对的课题，通过项目数据分析师可以很好的为你做出明确规划。
今天，数据分析师对于理解和构建你的业务是如此的重要，以至于需要有人在上面评估什么样的数据业务应该收集，然后让他变得有价值。人们是否知道Netflix、Harrah’s、Amazon 和 Wal-Mart有什么共同之处？答案非常简单，他们利用数据分析把竞争对手打败。许多企业正试图做同样的事情，花费数百万美元在数据软件上。
然而为了从数据中挖掘商业价值，企more...
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