數據淘金

我與科學世界
方法篇 
  用電腦從數據中挖掘有用信息來發(fā)財
  在傳統的統計數學方法失靈時另起爐灶
  數據挖掘的步驟 
  模式識別法：在多維空間中看圖像
  人工神經網絡方法：利用軟件技術模擬人的神經網絡
  遺傳算法：模仿生物進化的尋優(yōu)算法
  模糊數學方法：先模糊，后清晰
  聚類分析方法：先分類，再研究
  支持向量機算法：數據樣本偏少時的“絕招”
   “十八般武藝一起上”
工業(yè)應用篇
  石油化工生產：應用數據挖掘最廣泛最有效
  鋼鐵生產：建設鋼鐵強國需要數據挖掘
  化工生產：提高收率，降低成本，防治污染
  催化劑研制：總結試驗數據中的規(guī)律
  新材料、新產品試制：建設“材料智能數據庫”
  新藥研制：藥物的分子設計
  機器檢修：建造機器故障診斷“專家系統”
  汽車制造：改善零部件質量的捷徑
  機器人研制：讓機器人當專家
  儀表研制：智能化儀表和“軟測量”技術
  地質勘探：提高鉆探命中率
社會應用篇 
  企業(yè)經營管理：評選先進中的去偽存真
  環(huán)境保護：幫助查明地方病病因
  商品打假：計算機“品酒師”查假酒
  風險分析：防范索羅斯
  股市分析：基礎分析和技術分析
  商品營銷：超市“貨籃分析”及其它
  刑偵破案：從數據中查找罪犯的蛛絲馬跡
  征服疾?。旱卣鹎罢椎木C合判別
科研應用篇 
  物質結構和性能關系研究：原子參數-模式識別方法
  制服“混沌”：材料的智能加工
  天文數據分析：幫助尋找“外星人”
  破譯遺傳密碼：掌握生命的終極秘密
  文史研究：考證《水滸傳》和《紅樓夢》后半部的作者是誰
展望篇
  展望明天
  寫在后面：并非危言聳聽