數據挖掘有哪些應用

㈠ 常用互聯網數據挖掘技術有哪些

1、統計技術

數據挖掘涉及的科學領域和技術很多，如統計技術。統計技術對數據集進行挖掘的主要思想是：統計的方法對給定的數據集合假設了一個分布或者概率模型(例如一個正態分布)然後根據模型採用相應的方法來進行挖掘。

2、關聯規則

數據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之I司存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。

3、連接分析

連接分析，Link analysis，它的基本理論是圖論。圖論的思想是尋找一個可以得出好結果但不是完美結果的演算法，而不是去尋找完美的解的演算法。連接分析就是運用了這樣的思想：不完美的結果如果是可行的，那麼這樣的分析就是一個好的分析。利用連接分析，可以從一些用戶的行為中分析出一些模式;同時將產生的概念應用於更廣的用戶群體中。

4、決策樹

決策樹提供了一種展示類似在什麼條件下會得到什麼值這類規則的方法。

5、神經網路

在結構上，可以把一個神經網路劃分為輸入層、輸出層和隱含層。輸入層的每個節點對應—個個的預測變數。輸出層的節點對應目標變數，可有多個。在輸入層和輸出層之間是隱含層(對神經網路使用者來說不可見)，隱含層的層數和每層節點的個數決定了神經網路的復雜度。

6、差別分析

差別分析的目的是試圖發現數據中的異常情況，如噪音數據等異常數據，從而獲得有用信息。

7、概念描述

概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，並概括這類對象的有關特徵。概念描述分為特徵性描述和區別性描述，前者描述某類對象的共同特徵，後者描述不同類對象之間的區別，生成一個類的特徵性描述只涉及該類對象中所有對象的共性。

㈡ 數據挖掘的應用有哪些

數據挖掘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技；數據挖掘本身融合了統計學、資料庫、機器學習、模式識別、知識發現等學科，並不是新的技術。

數據挖掘之所以能夠應用不是因為演算法，演算法是以前就有的。數據挖掘應用的原因是大數據和雲計算。比如阿爾法狗的後台有上千台計算機同時運行神經網路演算法；

數據初期的准備工作，也稱Data Warehousing。通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。在前期你需要做大量的數據清洗和欄位擴充的工作。數據挖掘和報告展現只佔30%左右；

數據挖掘技術更適合業務人員學習（相比技術人員學習業務來的更高效）。

目前國內的數據挖掘人員工作領域大致可分為三類

1）數據分析師：在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢，商務智能，出分析報告；

2）數據挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析；

3）科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。

你自己的定位與學習

基於以上的介紹，你大概可以明確你需要努力的方向。如果你不是致力於科研方向，那麼你需要掌握如下的技能：

1. 需要理解主流機器學習演算法的原理和應用。按照需要解決的問題，主要分為三大類，見下圖：

2. 需要熟悉至少一門編程語言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。

關於軟體，有三個原則：只要能達到目標的軟體就是好軟體；你研究的領域啥軟體好用就用啥軟體；不要妄想用一個軟體解決所有問題。

3. 需要理解資料庫基本原理，能夠熟練操作至少一種資料庫，如MySQL，OracelDB2等。

4. 熟悉數據挖掘常見的運用場景。如客戶生命周期管理、客戶畫像和客戶分群、客戶價值預測模型構建、推薦系統設計等，這些需要依託於不同行業。

5.經典圖書推薦：《數據挖掘：概念與技術》、《數據挖掘導論》、《機器學習實戰》、《資料庫系統概論》、《R語言實戰》。

㈢ 數據挖掘的方法有哪些

神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。

遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。

決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。

粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。

覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。

統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。

模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

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㈣ 舉例說明數據挖掘技術可以應用於市場營銷做什麼

數據挖掘技術應用於企業市場營銷，是以市場營銷學生物市場細分及消費者行為分析原理為基礎，通過加工、處理、分析涉及消費者消費行為的大量信息，確定特定消費群體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，以及相關環境發生變化可能性幾率，就可以推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為，然後以此為基礎，對所識別出來的消費群體進行特定內容定向營銷，這與傳統的不區分消費者對象特徵的大規模營銷手段相比，不僅大大節省了營銷成本，提高了營銷效果，而且能防範營銷風險，從而為企業帶來更多的利潤。在市場營銷中利用數據挖掘技術可以解決的問題有：識別有價值的顧客及他們的性格特徵，預測消費者的購買行為，顧客流失分析，評估廣告效果，評估及劃分信用風險，評估潛在消費者交叉銷售和向上銷售直接目標銷售，欺詐發現關於環境變化的狀態參數及可能性概率。

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㈤ 數據挖掘技術有哪些

關聯規則

關聯規則使兩個或者多個項目之間的聯系以確定它們之間的模式。比如，超市可以確定顧客在買草莓時也常買鮮奶油，反之亦然。關聯通常用於銷售點系統，以確定產品之間的共同趨勢。

應用領域包括物品的實物擺放組織、市場營銷和產品的交叉銷售和上銷。

分類

我們可以使用多個屬性來標記特定類別的項。分類將項目分配到目標類別或類中，以便准確地預測該類內部會發生什麼。

某些行業會將客戶進行分類。例如，一家信貸公司可以使用分類模型來確定貸款申請人的低、中或高信用風險。其他組織將當前和目標受眾分為不同年齡和社會團體進行營銷活動。

聚類

聚類是將數據記錄組合在一起的方法，通常這樣做是為了讓最終用戶對資料庫中發生的事情有一個高層次的認識。

查看對象分組情況可以幫助市場細分領域的企業。在這個例子中可以使用聚類將市場細分為客戶子集。然後，每個子集可以根據簇的屬性來制定特定的營銷策略，例如在一個簇中與另一個簇中的客戶的購買模式的對比。

㈥ 大數據挖掘都有哪些方面的應用

1、大數據挖掘可以使混亂且無規則的數據變得清晰且具有高可用性

大數據具有兩個典型特徵，一個是大量數據，另一個是復雜的計算。與傳統資料庫相比，大數據的結構化程度，可用性，數據提取和數據清理都是一項繁重的工作。

典型的典型生產和銷售企業的業務系統數據是隔離，拆分，銷售，生產，財務，客戶等的，不同方面實際上是為自己的業務目標和輸出構建自己的IT系統甚至被外包給不同的IT集成商或軟體開發人員，因此系統相對獨立。

2、讓數據與數據之間的關系，這種關系可能產生化學反應

啤酒和尿布，口香糖和避孕套的著名例子可以發現典型數據之間的隱含關系。通過對消費者行為的數據進行建模和分析，可以發現理論上這兩個原本不相關的事物，當用戶購買某商品時產生了關聯，針對此發現優化貨架商品可以增加銷售額。

3、監視數據生成過程以發現異常，並作出預警和錯誤糾正

通過時間對系統生成的數據進行建模，可以記錄平均值以及每個時間點和時間段的上下間隔。如果某個節點發生異常情況，則系統可以快速找到問題並進行預警和故障排除。當然，這只是技術系統的價值。

在業務系統中，這種數據異常會給您業務狀況的警告，幫助您比較歷史時間維度，確定事物發生變化的原因，並為您提供必要的時間，數據和相關信息參考用於決策分析。

4、通過數據挖掘建立知識模型以提供決策支持信息

IT系統正在發揮更大的價值，因為它可以幫助您通過信息集成來提供決策參考信息。過去，有一個術語稱為KDD(知識發現)。隨著互聯網信息內容的豐富和以及各大例如億信華辰BI軟體等公司的發展，網路信息的價值和有效性也在增加。

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㈦ 國內的數據挖掘，大數據應用的案例有哪些

國內數據挖掘，大數據運用主要有以下幾類：
1、電子商務的推薦系統。基本都是基於協同過濾的推薦系統：背後的演算法是基於內容、基於用戶行為、基於產品等。
2、另外一個可以就是對網路用戶行為分析。來分析用戶在網站的點擊行為。從而為產品設計、改進產品提供指導。
3、當然目前很流行就是文本挖掘，因為以前都是點擊流數據，對於用戶評論的文字信息，提煉的很少，主要用Google、垂直搜索引擎會用到排序之類的。
如果說有一家科技公司准確定義了「大數據」概念的話，那一定是谷歌。根據搜索研究公司comScore的數據，僅2012年3月一個月的時間，谷歌處理的搜索詞條數量就高達122億條。谷歌的體量和規模，使它擁有比其他大多數企業更多的應用大數據的途徑。

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㈧ 數據挖掘可以應用在哪些領域

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。
介紹：

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。

發展歷程：

需要是發明之母。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。

㈨ 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，如支持教育科學決策、實施個性化教育、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。

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㈩ 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。

(10)數據挖掘有哪些應用擴展閱讀

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。