数据挖掘的应用场景都有哪些?
数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技；数据挖掘本身融合了统计学、数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是新的技术。
数据挖掘之所以能够应用不是因为算法，算法是以前就有的。数据挖掘应用的原因是大数据和云计算。比如阿尔法狗的后台有上千台计算机同时运行神经网络算法；
数据初期的准备工作，也称Data Warehousing。通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。在前期你需要做大量的数据清洗和字段扩充的工作。数据挖掘和报告展现只占30%左右；
数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）。
目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类
1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告；
2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析；
3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。
你自己的定位与学习
基于以上的介绍，你大概可以明确你需要努力的方向。如果你不是致力于科研方向，那么你需要掌握如下的技能：
1. 需要理解主流机器学习算法的原理和应用。按照需要解决的问题，主要分为三大类，见下图：
2. 需要熟悉至少一门编程语言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。
关于软件，有三个原则：只要能达到目标的软件就是好软件；你研究的领域啥软件好用就用啥软件；不要妄想用一个软件解决所有问题。
3. 需要理解数据库基本原理，能够熟练操作至少一种数据库，如MySQL，OracelDB2等。
4. 熟悉数据挖掘常见的运用场景。如客户生命周期管理、客户画像和客户分群、客户价值预测模型构建、推荐系统设计等，这些需要依托于不同行业。
5.经典图书推荐：《数据挖掘：概念与技术》、《数据挖掘导论》、《机器学习实战》、《数据库系统概论》、《R语言实战》。
数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务：
(1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；
(2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；
(3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；
(4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；
一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：
美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。
Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。
车辆监控，车辆调度，通过流量分析，进行公交线路调整，通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间，制定缓解交通拥堵方案，通过一卡通全国联网，实施一卡走天下，记录用户所有行为轨迹。
大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题材的影视作品，以及预测比赛结果。
通过用户关注的歌曲、视频等信息做精准推送，包括使用手机过程中被推送到眼前的广告都是精准投放的结果，每个用户看到的广告可能都是不同的。
1.教育领域
数据挖掘技术的应用已经渗入到教育教学的各个方面，如支持教育科学决策、实施个性化教育、对学生的学业成绩进行评估等。数据挖掘的实际应用逐渐突破了传统的教学模式，改善了教学效果，促进了教学质量的提升。
2.风控领域
数据挖掘作为深层次的数据信息分析方法，能够对各种因素之间隐藏的内在联系进行全面分析。目前在风控领域可应用于信贷风险评估、交易欺诈识别、黑产防范及消费信贷四个方面，通过风险预警，可以让风险管理者提前做好准备，从而为决策提供参考信息。
3.医疗领域
目前，医院已经积累了涵盖患者、费用、药物以及相关管理信息等数据资源，数量庞大且类型复杂。数据挖掘技术则能够帮助医院从中提取出有价值的信息，满足医疗服务各个环节的需求。其在医疗成本的预测和控制、慢性疾病的预警、医疗信息质量管理等方面，都起到了明显的正向作用。
关于数据挖掘的应用场景都有哪些，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。
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深度技术中，具体哪个更好取决于具体的应用场景和需求。深度技术涉及多个领域，如深度学习、数据挖掘、自然语言处理等，每个领域都有其独特的技术和工具。因此，无法一概而论哪个深度技术更好。在选择深度技术时，应根据个人的兴趣、背景和实际需求来决定。深度学习的技术如神经网络、卷积神经网络等在计算机...
数据挖掘的基本特点有哪些?
再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。点击预约免费试听课。
描述性挖掘和数据挖掘的核心区别
描述性挖掘和数据挖掘的核心区别是处理的方法不同。方法是指：1.根据挖掘的数据库类型分类：数据挖掘系统可以根据挖掘的数据库类型分类。数据库系统本身可以根据不同的标准（如数据模型、数据类型或所涉及的应用）分类，每一类可能需要自己的数据挖掘技术。这样，数据挖掘系统就可以相应分类。2.根据挖掘的知识...
数据分析师的就业前景如何?
2、入门相对简单数据分析是一门跨领域技术，不需要很强的理工科背景，反而那些有市场销售、金融、财务或零售业背景的人士，分析思路更加开阔。3、薪资待遇高1-2年工作经验的大数据分析岗位的平均月薪可达到13k左右的水平。岗位的薪酬和经验正相关，越老越值钱。4、行业适应性强几乎所有的行业都会应用到...
实时算法的应用场景包括哪些?
非实时算法：这类算法的输出不需要在给定的时限内得到，但是它们必须能够在可接受的时间内完成。可接受延迟算法：这类算法的输出不需要在给定的时限内得到，它们允许一定的延迟，并且输出的质量不受限制。实时算法的应用场景包括实时监控、调度和控制等，非实时算法的应用场景包括数据挖掘、机器学习和搜索引擎...
教你如何合理有效地选择数据挖掘工具
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应用场景如下:一、对市场部:1、用最少场次的活动覆盖最多的目标客户用AI挖掘你的目标客户全历史行为数据,分析目标客户往年参与过的所有活动,以此算出他们都喜欢参与的是哪些活动,以及什么属性的活动在未来他们仍会持续保持较高参与度。2、选哪些媒体做传播能实现触达最大化就是用AI把你所有目标客户的行为数据都...
贸京凯时： 数据挖掘的应用领域: 1、科学研究 2、商业应用(1)市场营销(2)金融投资(3)欺诈甄别 3、Web挖掘
开封县18295204063： 数据挖掘在智能商业中的应用有哪些 - ？
贸京凯时： 数据挖掘应用程序提供的可计量的收益,包括降低企业经营成本,提高盈利能力,以及更出色的服务.这样的好处在包括保险,直邮营销,电信,零售,和医疗保健行业得以证实.保险和直邮产业是依赖于数据挖掘,做出有利的商业决策的两个...
开封县18295204063： 什么是数据挖掘 - ？
贸京凯时： 数据挖掘是一种技术,将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合,从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程. 数据挖掘技术应用广泛,如: 1. 在交通领域,帮助铁路票价制定、交通流量预测等. 2. 在生物学当中,挖掘基因与疾病之间的关系、蛋白质结构预测、代谢途径预测等. 3. 在金融行业当中,股票指数追踪、税务稽查等方面有重要运用. 4. 在电子商务领域,对顾客行为分析、定向营销、定向广告投放、谁是最有价值的用户、什么产品搭配销售等.
开封县18295204063： 数据挖掘技术涉及哪些技术领域 - ？
贸京凯时： 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.
开封县18295204063： 举例说明数据挖掘技术可以应用于市场营销做什么 - ？
贸京凯时： 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.
开封县18295204063： 数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面 - ？
贸京凯时： 一,现有客户的保持 客户关系管理理论中有一个经典的2/8原则,即80%的利润来自20%的客户.通过数据挖掘中的分类分析算法对客户消费行为、盈利能力进行分析,从而将客户进行分类.数据挖掘分类分析可以把大量的客户分成不同的类,...
开封县18295204063： 数据挖掘在电气领域有哪些应用 - ？
贸京凯时： 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...
开封县18295204063： 数据挖掘在客户关系管理中的应用 - ？
贸京凯时： 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...
开封县18295204063： 大数据分析工具有哪些应用场景? ？
贸京凯时： 大数据分析工具有很多应用场景,举例来说:1)基于客户行为分析的产品推荐,通过对客户行为数据的分析,精准个性化推荐产品;2)基于数据分析的广告投放,根据广告被点击和购买的效果数据分析,针对性进行广告投放与策划;3)基于社区热点的趋势预测,社区热门话题、搜索引擎热点分析,通常具有先兆性特征,能够成为一种流行趋势的预测;4)基于客户异常行为的客户流失预测,根据客户行为模型,如投诉增多、购买量减少等,预测客户流失的可能性,并采取针对性措施;等等.
开封县18295204063： 在军事上哪些方面会用到数据挖掘技术, - ？
贸京凯时：美国一些科学家不久前在拉特格斯大学开会,探讨如何把“次序理论”(抽象数学中关于等级关系的一个分支)应用于反恐行动.会议认为,恐怖分子利用网络组织实施恐怖活动,来...
