數據挖掘能實現什麼

A. 數據挖掘解決了騰訊的哪些實際問題

主要側重解決四類問題，分類、聚類、關聯、預測。
數據挖掘是一個高級數據分析師必須掌握的技能，通過建模和演算法，數據挖掘能夠創造比基礎的數據分析更大的價值。
1、分類問題，分類問題是最常見的問題。比如新聞網站，判斷一條新聞是社會新聞還是時政新聞，是體育新聞還是娛樂新聞，這就是一個分類問題，也就是對已知類別的數據進行學習，為新的內容標注一個類別。
2、聚類問題、聚類與分類不同，聚類的類別預先是不清楚的，我們的目標就是要去發現這些類別。聚類的演算法比較適合一些不確定的類別場景。比如我們出去玩，撿了一大堆不同的樹葉回來，你不知道這些樹葉是從什麼樹上掉落的，但是你可以根據它們的大小、形狀、紋路、邊緣等特徵給樹葉進行劃分，最後得到了三個較小的樹葉堆，每一堆樹葉都屬於同一個種類。
3、回歸問題，簡單來說，回歸問題可以看作高中學過的解線性方程組。它的最大特點是，生成的結果是連續的，而不像分類和聚類生成的是一種離散的結果。
4、關聯問題最常見的一個場景就是推薦，比如，你在京東或者淘寶購物的時候，在選中一個商品之後，往往會給你推薦幾種其他商品組合，這種功能就可以使用關聯挖掘來實現。

B. 數據挖掘應用在哪些領域

數據挖掘可以應用在金融、醫療保健、市場業、零售業、製造業、司法、工程和科學、保險業等領域。

數據挖掘，又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注，其主要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，並且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用於各種應用，包括商務管理，生產控制，市場分析，工程設計和科學探索等。

C. 數據挖掘的應用領域有哪些

數據挖掘的應用非常廣泛，只要該產業有分析價值與需求的資料庫，皆可利用數據挖掘工具進行有目的的發掘分析。常見的應用案例多發生在零售業、製造業、財務金融保險、通訊及醫療服務：
(1)商場從顧客購買商品中發現一定的關聯規則，提供打折、購物券等促銷手段，提高銷售額；
(2)保險公司通過數據挖掘建立預測模型，辨別出可能的欺詐行為，避免道德風險，減少成本，提高利潤；
(3)在製造業中，半導體的生產和測試中都產生大量的數據，就必須對這些數據進行分析，找出存在的問題，提高質量；
(4)電子商務的作用越來越大，可以用數據挖掘對網站進行分析，識別用戶的行為模式，保留客戶，提供個性化服務，優化網站設計；
一些公司運用數據挖掘的成功案例，顯示了數據挖掘的強大生命力：
美國AutoTrader是世界上最大的汽車銷售站點，每天都會有大量的用戶對網站上的信息點擊，尋求信息，其運用了SAS軟體進行數據挖掘，每天對數據進行分析，找出用戶的訪問模式，對產品的喜歡程度進行判斷，並設特定服務，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服務公司，其利用的數據大都是外部的數據，這樣數據的質量就是公司生存的關鍵所在，必須從數據中檢測出錯誤的成分。Reuteres用SPSS的數據挖掘工具SPSS/Clementine，建立數據挖掘模型，極大地提高了錯誤的檢測，保證了信息的正確和權威性。
Bass Export是世界最大的啤酒進出口商之一，在海外80多個市場從事交易，每個星期傳送23000份定單，這就需要了解每個客戶的習慣，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解決了上述問題。

D. 什麼是數據挖掘，簡述其作用和應用。

數據挖掘是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。

數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

人們迫切希望能對海量數據進行深入分析，發現並提取隱藏在其中的信息，以更好地利用這些數據，正是在這樣的條件下，數據挖掘技術應運而生。

數據挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的資料庫中查出某葯物和其副作用的關系。這種關系可能在1000人中也不會出現一例，但葯物學相關的項目就可以運用此方法減少對葯物有不良反應的病人數量，還有可能挽救生命。

(4)數據挖掘能實現什麼擴展閱讀

目前數據挖掘的演算法主要包括神經網路法、決策樹法、遺傳演算法、粗糙集法、模糊集法、關聯規則法等。

根據信息存儲格式，用於挖掘的對象有關系資料庫、面向對象資料庫、數據倉庫、文本數據源、多媒體資料庫、空間資料庫、時態資料庫、異質資料庫以及internet等。

數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。不是每件數據挖掘的工作都需要這里列出的每一步。

E. 目前，數據挖掘技術在我們身邊的具體應用有哪些大家可以在線交流交流......

數據挖掘系統的其它應用還有：
♦ 在對客戶進行分析方面：銀行信用卡和保險行業，利用數據挖掘將市場分
成有意義的群組和部門，從而協助市場經理和業務執行人員更好地集中於
有促進作用的活動和設計新的市場運動。
♦ 在客戶關系管理方面： 數據挖掘能找出產品使用模式或協助了解客戶行為，
從而可以改進通道管理 （如銀行分支和6等） 。 又如正確時間銷售就是基於顧客生活周期模型來實施的。
♦ 在零售業方面：數據挖掘用於顧客購貨籃的分析可以協助貨架布置，促銷活動時間，促銷商品組合以及了解滯銷和暢銷商品狀況等商業活動。通過
對一種廠家商品在各連鎖店的市場共享分析，客戶統計以及歷史狀況的分
析，可以確定銷售和廣告業務的有效性。
♦ 在產品質量保證方面：數據挖掘協助管理大數量變數之間的相互作用，並
能自動發現出某些不正常的數據分布，揭示製造和裝配操作過程中變化情
況和各種因素，從而協助質量工程師很快地注意到問題發生范圍和採取改
正措施。
♦ 在遠程通訊方面：基於數據挖掘的分析協助組織策略變更以適應外部世界
的變化，確定市場變化模式以指導銷售計劃。在網路容量利用方面，數據
挖掘能提供對客戶聚集服務使用的結構和模式的了解，從而指導容量計劃
人員對網路設施作出最佳投資決策。
♦ 在各個企事業部門，數據挖掘在假偽檢測及險災評估、失誤迴避、資源分
配、市場銷售預測廣告投資等很多方面，起著很重要作用。例如在化學及
制葯行業，將數據挖掘用於巨量生物信息可以發現新的有用化學成分；在遙感領域針對每天從衛星上及其它方面來的巨額數據，對氣象預報、臭氧
層監測等能起很大作用。

F. 數據挖掘的應用場景都有哪些

1.教育領域

數據挖掘技術的應用已經滲入到教育教學的各個方面，如支持教育科學決回策、實答施個性化教育、對學生的學業成績進行評估等。數據挖掘的實際應用逐漸突破了傳統的教學模式，改善了教學效果，促進了教學質量的提升。

2.風控領域

數據挖掘作為深層次的數據信息分析方法，能夠對各種因素之間隱藏的內在聯系進行全面分析。目前在風控領域可應用於信貸風險評估、交易欺詐識別、黑產防範及消費信貸四個方面，通過風險預警，可以讓風險管理者提前做好准備，從而為決策提供參考信息。

3.醫療領域

目前，醫院已經積累了涵蓋患者、費用、葯物以及相關管理信息等數據資源，數量龐大且類型復雜。數據挖掘技術則能夠幫助醫院從中提取出有價值的信息，滿足醫療服務各個環節的需求。其在醫療成本的預測和控制、慢性疾病的預警、醫療信息質量管理等方面，都起到了明顯的正向作用。

關於數據挖掘的應用場景都有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。