数据挖掘能实现什么

A. 数据挖掘解决了腾讯的哪些实际问题

主要侧重解决四类问题，分类、聚类、关联、预测。
数据挖掘是一个高级数据分析师必须掌握的技能，通过建模和算法，数据挖掘能够创造比基础的数据分析更大的价值。
1、分类问题，分类问题是最常见的问题。比如新闻网站，判断一条新闻是社会新闻还是时政新闻，是体育新闻还是娱乐新闻，这就是一个分类问题，也就是对已知类别的数据进行学习，为新的内容标注一个类别。
2、聚类问题、聚类与分类不同，聚类的类别预先是不清楚的，我们的目标就是要去发现这些类别。聚类的算法比较适合一些不确定的类别场景。比如我们出去玩，捡了一大堆不同的树叶回来，你不知道这些树叶是从什么树上掉落的，但是你可以根据它们的大小、形状、纹路、边缘等特征给树叶进行划分，最后得到了三个较小的树叶堆，每一堆树叶都属于同一个种类。
3、回归问题，简单来说，回归问题可以看作高中学过的解线性方程组。它的最大特点是，生成的结果是连续的，而不像分类和聚类生成的是一种离散的结果。
4、关联问题最常见的一个场景就是推荐，比如，你在京东或者淘宝购物的时候，在选中一个商品之后，往往会给你推荐几种其他商品组合，这种功能就可以使用关联挖掘来实现。

B. 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。

C. 数据挖掘的应用领域有哪些

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。

D. 什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

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。

人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据，正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。

数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命。

(4)数据挖掘能实现什么扩展阅读

目前数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及internet等。

数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步。

E. 目前，数据挖掘技术在我们身边的具体应用有哪些大家可以在线交流交流......

数据挖掘系统的其它应用还有：
♦ 在对客户进行分析方面：银行信用卡和保险行业，利用数据挖掘将市场分
成有意义的群组和部门，从而协助市场经理和业务执行人员更好地集中于
有促进作用的活动和设计新的市场运动。
♦ 在客户关系管理方面： 数据挖掘能找出产品使用模式或协助了解客户行为，
从而可以改进通道管理 （如银行分支和6等） 。 又如正确时间销售就是基于顾客生活周期模型来实施的。
♦ 在零售业方面：数据挖掘用于顾客购货篮的分析可以协助货架布置，促销活动时间，促销商品组合以及了解滞销和畅销商品状况等商业活动。通过
对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析，客户统计以及历史状况的分
析，可以确定销售和广告业务的有效性。
♦ 在产品质量保证方面：数据挖掘协助管理大数量变量之间的相互作用，并
能自动发现出某些不正常的数据分布，揭示制造和装配操作过程中变化情
况和各种因素，从而协助质量工程师很快地注意到问题发生范围和采取改
正措施。
♦ 在远程通讯方面：基于数据挖掘的分析协助组织策略变更以适应外部世界
的变化，确定市场变化模式以指导销售计划。在网络容量利用方面，数据
挖掘能提供对客户聚集服务使用的结构和模式的了解，从而指导容量计划
人员对网络设施作出最佳投资决策。
♦ 在各个企事业部门，数据挖掘在假伪检测及险灾评估、失误回避、资源分
配、市场销售预测广告投资等很多方面，起着很重要作用。例如在化学及
制药行业，将数据挖掘用于巨量生物信息可以发现新的有用化学成分；在遥感领域针对每天从卫星上及其它方面来的巨额数据，对气象预报、臭氧
层监测等能起很大作用。

F. 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。