目前，数据挖掘技术在我们身边的具体应用有哪些？大家可以在线交流交流......

在线数据分析4大常用功能~

1、在线数据分析的重点是可视化分析
在线数据分析中，可视化分析是比较重要的，这面向的对象包含普通用户或大数据分析专家等等。用户对于大数据分析，最为简单的一种要求就在于，可视化的分析能够快速的呈现出大数据有价值的信息，也更容易被读者所接受，在看完之后也会发现这就好像看图画一般简单明了。
2、在线数据分析支持数据挖掘
大数据分析过程中，数据挖掘算法也是一大核心，各种不一样的数据挖掘法都能够体现在线数据分析的实际用处和价值。
一方面，也就是因为数据挖掘算法是全世界统计学家都会认可的统计方式，能挖掘出所公认的一种价值。另外一方面，正是因为这些数据挖掘的算法，才能够快速的处理大量的数据，如果一个数据挖掘算法需要花好多年的时间才得出结论，那么就根本体现不出所拥有的价值。
3、在线数据分析包含预测性分析能力
在线数据分析过程中，也包含预测性分析内容。
4、在线数据分析结合语义引擎
在线数据分析早就已经作用在当前的网络中，用户在使用时，可以结合标签关键词，又或者是搜索关键词等等，软件算法能够迅速判断用户的需求，最终有效达到更好的用户体验，更具有广告匹配的效果。
5、在线数据分析经验总结
在线数据分析包含众多的内容，比如说以上的这几种，都是各大行业企业常用的。大数据分析，最主要的就体现上面的这几个内容能够有效渗透到其中，带来更好的一种效果。
关于在线数据分析4大常用功能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

知识管理系统，全称（Knowledge management system）KM知识管理系统，是企业收集、处理、分享一个组织的全部知识信息的管理系统。


知识管理系统的作用：企业知识管理可以分为三大块，即：将所有的企业知识信息积累起来；将积累的企业知识信息分类整理出来；将分类整理出来的企业知识信息应用起来
企业引入知识管理的必要性：知识管理可以将企业现有的知识资源存储进系统中，并在企业有需要时可以很快的调取出来，同时一个企业能否在未来有很好的发展就取决于企业文化和制度，企业的思想知识财富能否传承保留下去。

数据挖掘系统的其它应用还有：
♦ 在对客户进行分析方面：银行信用卡和保险行业，利用数据挖掘将市场分
成有意义的群组和部门，从而协助市场经理和业务执行人员更好地集中于
有促进作用的活动和设计新的市场运动。
♦ 在客户关系管理方面： 数据挖掘能找出产品使用模式或协助了解客户行为，
从而可以改进通道管理 （如银行分支和6等） 。 又如正确时间销售就是基于顾客生活周期模型来实施的。
♦ 在零售业方面：数据挖掘用于顾客购货篮的分析可以协助货架布置，促销活动时间，促销商品组合以及了解滞销和畅销商品状况等商业活动。通过
对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析，客户统计以及历史状况的分
析，可以确定销售和广告业务的有效性。
♦ 在产品质量保证方面：数据挖掘协助管理大数量变量之间的相互作用，并
能自动发现出某些不正常的数据分布，揭示制造和装配操作过程中变化情
况和各种因素，从而协助质量工程师很快地注意到问题发生范围和采取改
正措施。
♦ 在远程通讯方面：基于数据挖掘的分析协助组织策略变更以适应外部世界
的变化，确定市场变化模式以指导销售计划。在网络容量利用方面，数据
挖掘能提供对客户聚集服务使用的结构和模式的了解，从而指导容量计划
人员对网络设施作出最佳投资决策。
♦ 在各个企事业部门，数据挖掘在假伪检测及险灾评估、失误回避、资源分
配、市场销售预测广告投资等很多方面，起着很重要作用。例如在化学及
制药行业，将数据挖掘用于巨量生物信息可以发现新的有用化学成分；在遥感领域针对每天从卫星上及其它方面来的巨额数据，对气象预报、臭氧
层监测等能起很大作用。

FineBI数据挖掘内置了多元线性回归模型，该模型支持使用各种类型的值作为因素预测数值类型的值。当模型自动对各种类型的值进行类型转化和数值归一化后，亦可以看做是最小二乘标准下的解超定方程组的回归过程。回归公式就是推断出预测值的依据。

在电子商务中的应用
在电子商务中，运用Web挖掘技术从服务器和浏览器端日志记录中自动发现隐藏在数据中的模式信息，对此进行分析加工，通过对客户进行分类和聚类，从中可得到商家用于向特定消费群体或个体进行定向营销的决策信息。了解系统的访问模式以及用户的行为模式，从而做出预测性分析。同时有效地对这些Web日志进行定量分析，提示其中的关联关系、时序关系、页面类属关系、客户类属关系和频繁访问路径、频繁访问页面等，从而为企业更有效地确认目标市场、改进决策获得更大的竞争优势提供帮助。
2.在搜索引擎中的应用
利用Web数据挖掘技术，通过对网页内容的挖掘，可实现对网页的聚类和分类，实现网络信息的分类浏览与检索；运用网络内容挖掘技术改进关键词加权算法，提高网络信息的标引准确度，从而改善检索效果；通过对用户所使用的提问式的历史记录的分析，可以有效地进行提问扩展，提高用户的检索效率。
3.在网站设计中的应用
在网站建设中，使用Web挖掘通过对网站内容的挖掘，可有效地组织网站信息，例如采用自动归类技术实现网站信息的层次性组织;分析用户的Web访问行为，可为用户提供智能化、个性化服务。比如,可根据客户的访问兴趣、访问频度、访问时间，动态地调整页面结构,迎合每个客户的浏览兴趣,使客户在浏览时感觉自己是网站的惟一客户;另外，网站还可以根据实际用户的浏览情况，挖掘用户的兴趣点，定期为用户推送相关信息，以及调整网站中网页的链接结构和内容，为用户提供个人的定制服务。

数据挖掘就是，利用数据挖掘系统，将现在所拥有的众多的数据，提取出有用的知识的过程。
在通信、航空、银行、交通、金融等诸多方面都有重要应用

生物学、银行、营销等等。太多了........

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美兰区15924121462： 数据挖掘技术涉及哪些技术领域 - ？
爱新觉罗胜盐酸： 目前擞据挖掘的应用领域包括以下八个方面:金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业 在选择一种数据挖掘技术的时候,应根据问题的特点来决定采用哪种数据挖掘形式比较合适.应选择符合数据模型的算法,确定合适的模型和参数,只有选择好正确的数据挖掘工具,才能真正发挥数据挖掘的作用.

美兰区15924121462： 数据挖掘技术主要包括哪些 - ？
爱新觉罗胜盐酸： 数据挖掘技术主要有决策树 、神经网络 、回归 、关联规则 、聚类 、贝叶斯分类6中. 1、决策树技术. 决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术.在决策树里,所分析的数据样本先是集成为一个树根,然后经过层层分枝,最终形成...

美兰区15924121462： 数据挖掘在电气领域有哪些应用 - ？
爱新觉罗胜盐酸： 数据挖掘在电气领域的应用主要突出在客户群的深度分析、智能计算与建模等,其他方面的应用并不多见,建议还是查看专业文献资料吧.另外给你篇论文参考一下:http://www.bjx.com.cn/files//wx/dlxtjqzdhxb/2003-1/1.htm (数据挖掘技术能够从...

美兰区15924121462： 举例说说我们生活中的大数据技术案例,并解析其技术原理 - ？
爱新觉罗胜盐酸： 最明显的啤酒和尿布问题,虽说是数据挖掘.还有比如天气数据,数据量之大,也只有大数据处理才能满足了

美兰区15924121462： 数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘 - ？
爱新觉罗胜盐酸： 1,数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析,广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘,我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析. 2,数据分析(狭义): 定义:简单来说,数据分析就是对数据进行分析.专业的说...

美兰区15924121462： 举例说明数据挖掘技术可以应用于市场营销做什么 - ？
爱新觉罗胜盐酸： 1. 识别客户,让你知道哪些是你的潜在客户,哪些客户的忠诚度比较高,根据这些数据得到你的客户分类; 2. 对不同类型的客户实施精细化分级管理,满足客户需求,同时能够节省成本、增加效率,最终保有和提升客户的忠诚度; 3. 准确定位客户的购买行为,通过需求分析、购买力分析、满意度分析等数据分析挖掘,不断改进货品和服务,能够更好的满足客户需求,增加销量、节约成本,以达到营销的目的.

美兰区15924121462： 数据挖掘在客户关系管理中的应用 - ？
爱新觉罗胜盐酸： 数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用客户获取客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户.这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大.数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的...

美兰区15924121462： 数据挖掘是做什么的 - ？
爱新觉罗胜盐酸： 数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤.数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等. 数据挖掘能...

美兰区15924121462： 常用的大数据技术有哪些 - ？
爱新觉罗胜盐酸： 大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现. 1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节.根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4...

美兰区15924121462： 有哪些常用的数据挖掘技术? - ？
爱新觉罗胜盐酸： 各种统计方法,比如假设检验,方差分析,回归分析,逻辑回归,聚类分析,因子分析等等,还有关联规则,决策树,支持向量机,神经网络,朴素贝叶斯等等好多呢.