数据挖掘在哪些行业或产业上应用

『壹』 大数据应用与哪些行业

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

10、生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

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七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技悉指培术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知睁唯。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连逗改锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

『贰』 数据挖掘的应用场景都有哪些

1.教育领域

数据挖掘技术的应用已经渗入到教育教学的各个方面，如支持教育科学决回策、实答施个性化教育、对学生的学业成绩进行评估等。数据挖掘的实际应用逐渐突破了传统的教学模式，改善了教学效果，促进了教学质量的提升。

2.风控领域

数据挖掘作为深层次的数据信息分析方法，能够对各种因素之间隐藏的内在联系进行全面分析。目前在风控领域可应用于信贷风险评估、交易欺诈识别、黑产防范及消费信贷四个方面，通过风险预警，可以让风险管理者提前做好准备，从而为决策提供参考信息。

3.医疗领域

目前，医院已经积累了涵盖患者、费用、药物以及相关管理信息等数据资源，数量庞大且类型复杂。数据挖掘技术则能够帮助医院从中提取出有价值的信息，满足医疗服务各个环节的需求。其在医疗成本的预测和控制、慢性疾病的预警、医疗信息质量管理等方面，都起到了明显的正向作用。

关于数据挖掘的应用场景都有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『叁』 学习数据挖掘以后就业方向是什么

数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：
1.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；
2.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；
3.数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类:
数据分析师：利用各项数据在电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询。
数据挖掘工程师：在互联网、多媒体、电商等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。
科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，CDA数据分析师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；要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。真正给企业提出可行性的价值方案和价值业务结果。点击预约免费试听课。

『肆』 数据挖掘专业有哪些应用啊，这是个什么样的专业，发展前景怎样

数据挖掘是一门交叉学科，随着计算机技术和数据仓库的发展，在电信、银行、保险等许多商业行业得到广泛的应用，下面我说几个典型的应用，如
1、客户细分：人以类聚，客户细分或客户分群是现代营销的基础，通过聚类分析的方法，对客户进行划分，获得各个客户群不同的特征，从而对客户群进行针对性的营销，或者面向特定细分群开发特定产品，从而达到提高产品销量，提升客户忠诚度的目的。例如，银行业将客户分成不同的群体，向其提供不同的个性化投资产品。
2、客户流失预测：研究表明，保留老客户的成本远低于获取新客户的成本。但是，对所有的客户进行挽留营销不切实际并且非常昂贵，通过对客户行为模式的挖掘，客户流失预测仅找出那些可能会流失的客户，对这些客户进行针对性的挽留，可降低营销成本，提高产品收入，这对于有大量客户的电信、银行、保险等行业非常必要。
3、客户价值分析：客户对企业的贡献不同，一般来说遵循“20-80”原则，少数客户对企业的贡献占大都分比例，那么，哪些客户是企业最好的客户？仅仅是最近奉献收入最多的群体吗？哪些是潜在的好客户？通过客户价值分析，发现企业的最好客户，把有限的资源使用在能带来最大的价值客户的身上。
4、异常发现：通过对数据进行分析，找出其中的异常点，例如，信用卡是当今广泛使用的金融产品，随着竞争的加剧，各银行竞相大力推广信用卡，有少数不法分子趁机使用假资料申请信用卡，骗取钱财。通过数据挖掘对申请资料进行学习评分，可以发现信用欺诈的申请者，避免损失；通过对税务数据的分析，发现偷税漏税行为等。
5、交叉营销：通过对商品和服务组合营销模式的分析，能够发现商品之间的搭配销售模式。利用这些模式，能够设计交叉销售策略。例如，在零售业进行客户购物摇篮分析，根据结果对货架重新摆放，从而提高销售量；电台通过对馆长观看习惯的分析，重新编排节目，提高收视率；零售业巨头沃尔玛使用数据仓库和数据挖掘技术分析客户的购买模式，用于对库存的管理和销售机会的把握。
6、个性化服务：对每个人的消费进行分析，发现其余众不同的消费习惯，可有针对性地提供服务或进行促销。例如，在电子商务中，网站会根据过往购买记录项向客户推荐新到商品；根据大多数人购买商品的行为，向客户推荐当前所买商品的关联关系。
7、数据库直销：一般来说，向客户随机发出大量直销邮件，可能仅有不到5%的客户会做出响应。根据小规模邮件直销的结果反馈，数据挖掘建立一个模型，找出潜在最有可能做出响应的客户，将响应率提高到15%，从而削减了成本，提高了销量。
8、 改进工作效率：通过对日常工作或业务数据分析，找到优化的模式，从而改进工作效率或业务流程，例如，NBA使用一套数据挖掘工具，分析球员的运动，以帮助教练找到最优组织进攻和防守的方法；通过对制造厂商供应链日常活动的分析，找出供应链的最优运作方式；通过对生产计划及生产效率等数据的分析，找到最有效的排班方式；通过对生产工艺和质量数据的关系的分析，发现好的生产工艺流程等。
9、科学发现：通过对大量科学实验数据进行分析，发现其中隐藏的模式，可导致新的科学发现的产生。例如，通过对天文数据的数据挖掘分析，发现新的星体；通过对生物信息数据的分析，发现新的基因和蛋白质折叠；识别具有良好药物特性的分子，以用于制造新药；通过对医疗数据的分析，发现药物和疾病之间的关系等。
10、预警：通过对数据中趋势的分析，对将要可能发生的事件提出预警。例如，在电信行业，通过对以往预警数据的分析，发现有哪些常规报警可能是重大问题的前兆，并提出预警，阻止事故的发生；对工厂生产数据的分析，识别重大质量问题的前兆，已采取必要措施，避免产品质量试过的发生。

等等很多，是一门很有发展的学科。

『伍』 数据挖掘的应用有哪些

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。比如阿尔法狗的后台有上千台计算机同时运行神经网络算法；

数据初期的准备工作，也称Data Warehousing。通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。在前期你需要做大量的数据清洗和字段扩充的工作。数据挖掘和报告展现只占30%左右；

数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）。

目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类

1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告；

2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析；

3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

你自己的定位与学习

基于以上的介绍，你大概可以明确你需要努力的方向。如果你不是致力于科研方向，那么你需要掌握如下的技能：

1. 需要理解主流机器学习算法的原理和应用。按照需要解决的问题，主要分为三大类，见下图：

2. 需要熟悉至少一门编程语言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。

关于软件，有三个原则：只要能达到目标的软件就是好软件；你研究的领域啥软件好用就用啥软件；不要妄想用一个软件解决所有问题。

3. 需要理解数据库基本原理，能够熟练操作至少一种数据库，如MySQL，OracelDB2等。

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。

5.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》。

『陆』 数据挖掘应用在哪些领域

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。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。

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。

『柒』 数据挖掘的前景怎么样，主要是就业方面的

数据挖掘就业的途径主要有以下几种：
1、做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)；
2、做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）；
3、数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）。

现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。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。薪酬方面就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。

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『捌』 数据挖掘在智能商业中的应用有哪些

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。例如保险公司必须能够准确地评估由投保人有无竞争力的保险费所带来的风险。例如，对低风险的投保人丛运薯滥悄圆收费用的投诉会促使他们寻找其他较低保费的公司。少收高风险的投保人会由于较低的保费吸引更多的人。在任一情况下，必然成本增加、利润降低。有效的数据分析使准确的预测模型的建立是解决这些问题的关键。

交易数据在被用于数据挖掘应用前的转换是臭名昭著的要求。这些数据包括对个人和事件的记录。一个例子是将一家集零售客户购买的物品，组合成一个“市场篮子”。另一种是一组由一个特定的上网请求的Web页面从网站上得到的分组会话。公司全球范围内收集的大量有关交易数据的能力已经远远超过了他们进行分析的能力。从渗者数据挖掘的角度看，由于多种因素的影响，这是特别具有挑战性的交易数据。