数据挖掘管理建议
在这个商业活动和信息系统关系越来越紧密的今天，企业同“海量数据”无时无刻不在打着交道。让海量数据为我所用，给海量数据注入活力，将是“Big Data”时代将会面临的一个长久课题。
医院通常是最繁忙的地方，不过加拿大多伦多市儿童医院的新生儿重症监护病房(NICU)却能够处理比以往更多的事情。这一切要归功于新技术合作伙伴的帮助。目前该医院正在使用分析学来更为精准的预测哪些早产儿出现疾病和感染的风险更大。
2008年的9月23日，IBM在中国庆祝DB2 25周年。用邓宏的话说，“今天，我们的目的非常明确。第一，要对DB2 25年的发展做一个回顾。第二，希望透过对DB2 25年历史的回顾，除了给大家概括IBM在IOD（Information ON Demand，信息随需应变）、数据库技术等各方面最新的进展外，还希望与大家一起梳理、思考、展望数据库技术的未来。”
舞弊审计难度大、风险高，信息环境更隐秘的舞弊方式和海量数据使之更加困难。为此本文试图建立基于数据挖掘技术的舞弊发现模型，将能够处理海量信息的数据挖掘技术应用于舞弊审计，以提高审计效率和效果。本文分析了数据挖掘技术在舞弊审计中的必要性，在此基础上对数据挖掘在舞弊审计中的应用进行了研究，并提出基于数据挖掘技术的舞弊发现模型。
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