问：数据挖掘的应用领域有哪些
- 答：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判哗的发掘分析。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昌链生大量的数据，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，这样数据耐冲孙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。 - 答：目前擞据挖掘的应用领域包括以下八个方面：
金融孝森、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巧虚亩作誉运用。 - 答：数据分析、数据库，可以用在各个需要数据分析的行业
- 答：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：
，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。数据挖掘一般悔旦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。数据挖掘通常与有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、、配肢专家系统和等诸多方法来实现上培前世述目标。
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，，市场分析，工程设计和科学探索等。 - 答：数据挖掘在应用领虚局猛域实施成功的两个关键因素是：一个大且完整的数据池，和一套可以将这个数据池按照用户、行为二维进行拆分的系统，下边举例：
1.一家超市可以通过每笔小票的订单信息看到：通常买卫生纸的顾腊册客也会买牙刷；通常买酸奶的顾客，也会捎带手买两包面包片。而现在商场里边的商品摆放位置也多是按照这个规则进行摆放的
2.一家电商网站或者是APP，部署了类似神策这种数据分析，你就能看到网站/APP里边有多少用户点击了口红，购买口红之后，下边的三个额外连接：洗面奶，擦脸油和粉底中，粉底的点击量和购买量最多，你就知道了口红一般搭配粉底会比搭配洗面奶，擦脸油售卖能获得更高的收益
以这种方式理解，只要满足这两点，数据挖掘就可以应用到生活中的方方面差桥面 - 答：网络舆情监控系统、企业竞争情报系瞎游统、全文检索、企业搜索等。我们就是应用数据州猛挖掘册神桥技术做产品的。可以沟通交流
- 答：数据挖掘可以应用在医学、金融、电信领域。
1、应用于敬源医学领域，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、让稿乱应用于金融领域，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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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
金融行业一直哗并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, 客户岁吵忠诚度分析等等
4.电信业
客户流失乎芦侍分析, 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
亿信华辰豌豆DM可视化数据挖掘平台深入洞察企业数据规律，充分挖掘数据潜在价值，多维度深度分析更精准。
直观全程的可视化建模
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问：如何有效地进行数据挖掘和分析
- 答：建议你看看《谁说菜鸟不会数据分析》这本书。
- 答：数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的没哗东西，以此来辅助决策。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。
这里可以使用亿信华辰一站式数据分析平台ABI，亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理桥察陪、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，敏蠢挖掘数据的潜在价值。
问：企业如何应用数据挖掘提高企业竞争力
- 答：企业应该将数据挖掘视为一大法宝，利用它将数据转化为锋迹商业智能，提高企业的核心竞争力。数据激增是当今社会的一大特性，如何有银正并效的利用数据挖掘方法，从海量信息中提取出有用的模式和规律而不仅仅是“望洋兴叹”，已经成为人们迫切的需求。从投资的角度来看，如果对数据研究所支付的费用少于研究成果所带来的价值，数据挖掘就值得去做。正如修行的省悟过清答程一样，要将数据挖掘引入公司，并非只有一种途径。我们的最终目的是解决企业的业务问题，为企业提供更大的商机。想要将数据挖掘有效应用到企业主要有四个途径：1、购买成熟的模型；2、使用行业应用软件；3、聘请专家实施项目；4、量身定做开发自己的数据挖掘平台。
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