数据挖掘的应用领域有哪些

2025-02-25 15:11:56

推荐回答（5个）

回答1：

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。

回答2：

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。

介绍：

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。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

发展历程：

需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要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，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。

回答3：

数据挖掘可以应用在医学、金融、电信领域。

1、应用于医学领域，可以提高诊断准确率。医院内部医疗器具的管理、病人档案资料整理等方面涉及数据，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。
2、应用于金融领域，可以提高工作有效性。利用数据挖掘技术管理和应用这些数据信息，能够帮助金融机构更好地适应互联网金融时代的发展趋势。提高金融数据完整、可靠性，为金融决策提供科学依据。
3、应用于电信领域，可以实现经济效益最大化目标。电信网、因特网等网络融合已经成为必然趋势，采取聚类等方法查找异常状态及盗用模式等，不断提高数据资源利用率，更为深入地了解用户行为，促进电信业务的推广及应用，从而实现经济效益最大化目标。

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回答4：

数据挖掘的基础是数据, 所以应用做的好的领域肯定是信息化程度高的领域
1.互联网
现在用户的每一步操作都是有痕迹的, 都有数据记录, 推荐系统就是现在最成功的数据挖掘应用, 像电商的广告推荐, 媒体的新闻推荐, 客户管理等
2.金融
金融行业一直都在使用数据分析技术,并很早就开始使用数据库来存储业务数据, 信用评估, 异常交易识别, 贷款风险管理等等都用到了数据挖掘技术
3.零售业
数据挖掘最广为流传的故事, 啤酒和尿布的分析, 就是来自零售业, 零售业使用数挖掘技术做了订单分析, 客户忠诚度分析等等
4.电信业
客户流失分析, 营销响应分析, 客户细分都是数据挖掘在电信行业的应用
5.生物化学
数据挖掘技术在生物化学试验中大量应用, 通过分析试验数据, 寻找规律

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回答5：

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。

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