数据挖掘实际应用,数据挖掘实际应用中用户最关心的问题

数据挖掘的应用领域有哪些

1、数据挖掘可以应用在金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业等领域。数据挖掘，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

2、可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。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。

3、应用及就业领域：当前数据挖掘应用主要集中在电信（客户分析），零售（销售预测），农业（行业数据预测），网络日志（网页定制），银行（客户欺诈），电力（客户呼叫），生物（基因），天体（星体分类），化工，医药等方面。

4、数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

数据挖掘的应用场景都有哪些?

1、可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。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。

2、还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。

3、数据挖掘的应用范围非常广泛，包括商业智能、市场研究、医疗健康等领域。以下对数据挖掘进行更详细的解释：数据挖掘的概念与特点 数据挖掘是一种基于计算机技术的数据分析方法。它通过特定的算法和模型，对大量数据进行处理和分析，从而发现数据中的潜在规律和有价值的信息。

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。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》。

5、对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景，传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在公交卡普及后可以看到，对于OD流量数据完全可以从公交一卡通中采集到相关的交通流量和流向数据，包括同一张卡每天的行走路线和换乘次数等详细信息。

数据挖掘的应用现状

1、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产业。

2、聚类分析。聚类分析就是将数据对象按照一定的特征组成多个类或者簇，在同一个簇的对象之间有较高的相似度，而不同的簇之间差异则要大很多。在过程上看，聚类分析一定程度上是分类与预测的逆过程。

3、数据挖掘是计算机科学中数据分析与知识发现的一个重要分支。它涉及大量算法和技术的运用，如统计分析、机器学习、模式识别等，这些技术都是计算机科学领域的核心内容。通过数据挖掘，可以处理和分析结构化和非结构化的数据，发现数据中的规律、趋势和关联，为决策提供支持。

4、比如，分析大量交易数据得到房屋价格、成交量与附近配套设施的关联；再比如，对房屋进行归类时采用数据挖掘技术代替目前的人工判断方式。其中用户提出的一个小应用点让我很感兴趣，就是户型图对比。

简述数据挖掘在电子商务中的应用。

数据挖掘能够分析出适合交叉销售的产品，增强交叉销售的有效性。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

数据挖掘在电子商务的应用早已落地。归根到底，电商本质也是卖东西，就是要在合适的时间地点把商品卖给合适的人。个人经营中的数据量一般不会很大，但若是掌握了数据挖掘技术的思想，进行数据驱动的决策，找到商品买卖的脉搏，因地制宜，就会降低企业经营风险，卖出更多的东西。长此以往，雪球就会越滚越大。

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。是留住访问客户。

在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。（2）Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。

数据挖掘算法与生活中的应用案例

1、空间数据准备：选择合适的多种数据来源，包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数据等。（2）空间数据预处理和特征提取：数据预处理目的是去除数据中的噪声，包括对数据的清洗、数据的转换、数据的集成等。特征提取是剔除掉冗余或不相关的特征并将特征转化为适合数据挖掘的新特征。

2、卡迪尔算法的缺点包括：精度受限：卡迪尔算法的估计值受到桶的数量和大小的影响，如果桶的数量和大小选择不当，会导致估计值的精度下降。不支持删除操作：卡迪尔算法只能用于估计数据集中不同元素的数量，不支持删除操作。

3、离散数学是一门研究离散结构和离散对象的数学学科，它包括了图论、组合数学、逻辑、算法理论、数论等多个分支。离散数学在实际生活中的应用非常广泛，它为我们解决各种问题提供了有力的工具和方法。

4、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。