当前位置：首页 > 数据掘 > 正文

数据掘研究有哪些方面的应用

本文目录一览
⓵数据掘应用在哪些域?
金融中的数据掘，卫生保健，营销;零售，造业，正义工程与科学；可应用于保险等域。
数据掘；又译为数据探索、数据掘。 这是数据库知识搜索的一个步骤。 一般来说，数据掘是指自动大量数据中隐的具有特殊关系的信息的过程。 数据掘通常与计算机科学和统计学相关，执行分析；智力恢复；机器学习；上述目标是通过专家系统、模式识别等多种方法实现的。
数据掘近年来受到信息行业高度重的主要原因是存在大量广泛可用的数据，迫切需要对其进行改造。 将数据转化为有用的信息和知识。 获得的信息和知识、业务管理；产品控;场分析;可广泛应用于工程设计、科学研究等域。
⓶数据掘的应用场景都有哪些?
利用大数据可以实现智能交通、环境控、城规划和智能安防。
车辆追踪、车辆调度、通过路况分析调整公交路线、通过路段大数据分析车辆拥堵时间、交通拥堵缓解规划、一卡走遍全球一卡全联网实现，并记录所有用户行为。 大数据帮助我们训练团队、决定拍摄什么样的影、预测比赛结果。
实际的推送是通过用户关注的歌曲、等信息来完成的，包括使用手机时推送到眼前的广告。 看到的可能会不一样。

⓷数据掘专业有哪些应用啊，这是个什么样的专业，发展前景怎样？
数据掘是一个跨学科的主题。 随着计算机技术和数据仓库的发展，它已广泛应用于电信、银行、保险等多个业务域。 这里我就讲一些典型的应用，比如
1.客户细分：们聚集在一起。 客户细分或客户分组是现代营销的基础，通过聚类分析，对客户进行划分，获得每个客户群的不同特征，从而对客户群进行对性的营销或对特定的细分群体开发特定的产品来实现增加产品销量和提高客户忠诚度的目标。 例如，银行业将客户分为不同的群体，并为他们提供不同的定投资产品。
2.预测客户流失：研究表明，保留老客户的成本远低于获取新客户的成本。 然而，对所有客户进行忠诚度营销是不切实际且非常昂贵的。 通过掘客户行为模式，客户流失预测仅可能流失的客户。 有对性地保留这些客户可以降低营销成本，增加产品收入，这对于电信、银行、保险等拥有大量客户的行业来说是非常需要的。
3.客户价值分析：客户对公司做出不同的贡献。 一般来说，遵循“20-80”的原则。 有些客户占了公司的大部分，对公司的贡献是最好的客户吗？是否只是最近对收入贡献最大的群体？谁是潜在的好客户？通过客户价值分析，我们可以公司最好的客户，将有限的源用在能够带来最大价值的客户上。
4.异常：分析数据以异常。 例如，信用卡是当今广泛使用的金融产品，同时竞争加剧，银行竞相大力推广信用卡，也出现了一些不法分子。 借此机会利用虚假信息申请信用卡，取钱财。 通过数据掘学习和评估申请材料，可以申请存在信用诈行为，避免损失；通过务数据分析，可以漏行为；
5.交叉营销：通过分析商品和服务的组合营销模式，可以找出商品之间对应的销售模式。 使用这些模型，您可以设计交叉销售策略。 例如，在零售行业，对顾客的购物篮进行分析，并根据结果重新排列货架，以增加销售额；广播电台通过分析策展的收习惯来重新安排节目并提高收率。 数据掘技术分析客户的购买模式，并用于管理库存和抓住销售机会。
6.个性化服务：分析每个的消费情况，其他独特的消费习惯，以便我们提供有对性的服务或促销。 例如，在电子商务中，网站会根据过去的购买记录向顾客推荐新产品，根据大多数的购物行为，会向顾客推荐当前购买的产品之间的关系；
7.直接数据库营销：一般来说，如果随机向客户发送大量直接营销电子邮件，只有不到5%的客户可能会回复。 根据小规模直邮营销的反馈，数据掘创建了一个模型来识别最有可能做出回应的潜在客户，将回应率提高到15%，从而降低成本并增加销售额。
8.提高工作效率：通过日常工作或业务数据分析寻找优化模式，提高工作效率或业务流程。 例如，NBA使用各种数据掘工具来分析球员的动作，帮助教练找到组织进攻和防守的最佳方式；通过分析造商的日常供应链活动，最佳的供应链运作方法；通过分析生产计划、生产效率等数据，找到最有效的计划方法；生产技术与质量数据的关系，良好的生产工艺等。
9.科学：通过分析大量的科学实验数据并隐的模式，可以得出新的科学。 例如，通过对天文数据的数据掘和分析，新的恒星；通过生物信息的数据分析，通过分析具有良好性的新基因和蛋白质折叠，用于新的生产；分析医疗数据以物与疾病之间的关系等。
10.预：通过数据趋势分析，对可能发生的事件及时预。 例如，在电信行业，通过对过去的报数据进行分析，哪些常规报可能是严重问题的前兆，并及时发出报，防止发生已经利用数据分析的事件。 数据可识别重大质量问题的先兆。 采取必要措施避免产品质量检测的发生。
还有很多其他的。 这是一个非常发展的话题。

0赞

上一篇：数据掘在物联网中的应用

下一篇：数据掘应用场景

推荐文章