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数据挖掘的应用领域有哪些?

发布网友 发布时间:2022-04-29 10:42

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3个回答

懂视网 时间:2022-05-06 23:42

1、数据挖掘解决的典型商业问题 需要强调的是,数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前,在很多领域,数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词,尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括:

  1、数据挖掘解决的典型商业问题

  需要强调的是,数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前,在很多领域,数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词,尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括:数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为,以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。

  2、数据挖掘在市场营销的应用

  数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用,它是以市场营销学的市场细分原理为基础,其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。

  通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息,确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为,然后以此为基础,对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销,这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比,大大节省了营销成本,提高了营销效果,从而为企业带来更多的利润。

  商业消费信息来自市场中的各种渠道。例如,每当我们用信用卡消费时,商业企业就可以在信用卡结算过程收集商业消费信息,记录下我们进行消费的时间、地点、感兴趣的商品或服务、愿意接收的价格水平和支付能力等数据;当我们在申办信用卡、办理汽车驾驶执照、填写商品保修单等其他需要填写表格的场合时,我们的个人信息就存入了相应的业务数据库;企业除了自行收集相关业务信息之外,甚至可以从其他公司或机构购买此类信息为自己所用。

  这些来自各种渠道的数据信息被组合,应用超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术手段进行处理,从中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。这种数据信息是如何应用的呢?举一个简单的例子,当银行通过对业务数据进行挖掘后,发现一个银行帐户持有者突然要求申请双人联合帐户时,并且确认该消费者是第一次申请联合帐户,银行会推断该用户可能要结婚了,它就会向该用户定向推销用于购买房屋、支付子女学费等长期投资业务,银行甚至可能将该信息卖给专营婚庆商品和服务的公司。数据挖掘构筑竞争优势。

  在市场经济比较发达的国家和地区,许多公司都开始在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工,以构筑自己的竞争优势,扩大自己的营业额。美国运通公司(American Express)有一个用于记录信用卡业务的数据库,数据量达到54亿字符,并仍在随着业务进展不断更新。运通公司通过对这些数据进行挖掘,制定了“关联结算(Relation ship Billing)优惠”的促销策略,即如果一个顾客在一个商店用运通卡购买一套时装,那么在同一个商店再买一双鞋,就可以得到比较大的折扣,这样既可以增加商店的销售量,也可以增加运通卡在该商店的使用率。再如,居住在伦敦的持卡消费者如果最近刚刚乘英国航空公司的航班去过巴黎,那么他可能会得到一个周末前往纽约的机票打折优惠卡。

  基于数据挖掘的营销,常常可以向消费者发出与其以前的消费行为相关的推销材料。卡夫(Kraft)食品公司建立了一个拥有3000万客户资料的数据库,数据库是通过收集对公司发出的优惠券等其他促销手段作出积极反应的客户和销售记录而建立起来的,卡夫公司通过数据挖掘了解特定客户的兴趣和口味,并以此为基础向他们发送特定产品的优惠券,并为他们推荐符合客户口味和健康状况的卡夫产品食谱。美国的读者文摘(Reader''s Digest)出版公司运行着一个积累了40年的业务数据库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资料,数据库每天24小时连续运行,保证数据不断得到实时的更新,正是基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势,使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务,极大地扩展了自己的业务。

  基于数据挖掘的营销对我国当前的市场竞争中也很具有启发意义,我们经常可以看到繁华商业街上一些厂商对来往行人不分对象地散发大量商品宣传广告,其结果是不需要的人随手丢弃资料,而需要的人并不一定能够得到。如果搞家电维修服务的公司向在商店中刚刚购买家电的消费者邮寄维修服务广告,卖特效药品的厂商向医院特定门诊就医的病人邮寄广告,肯定会比漫无目的的营销效果要好得多。

热心网友 时间:2022-05-06 20:50

数据挖掘的应用领域非常广泛,目前来说在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务、电信、零售、农业、电力、生物、天体、化工等方面,未来将会应用在更多的领域之中。

近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,一般只要该产业有分析价值需求的数据库,就可以利用数据挖掘工具进行有目的的对比分析,再将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括市场分析、生产控制、医疗服务、工程设计和科学探索等。比如某商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则,可以提供打折、购物券等促销手段,提高销售额;某医院内部医疗器具的管理、病人档案资料整理等工作,引进数据挖掘技术,能够深入分析疾病之间的联系及规律,帮助医生诊断和治疗,以达到诊断事半功倍的目标,且为保障人类健康等提供强大的技术支持。诸如此类的应用,还有很多。

了解数据挖掘的应用领域,推荐上CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维,通过数字化工作方法来探查业务问题,通过近因分析、宏观根因分析等手段,再选择业务流程优化工具还是算法工具,而非“遇到问题调算法包”。真正理解商业思维,项目思维,能够遇到问题解决问题。点击预约免费试听课。

热心网友 时间:2022-05-06 22:08

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。

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;

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;

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;

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。
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