商务数据挖掘与应用案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
商务数据挖掘与应用案例分析
(4) 数据质量检测
检验数据质量，列举有关问题。例如数据是否完整、正确，是否存在 缺失值，数值型变量的范围是否落在允许的范围内，变量的含义与变 量值是否一致等质量问题。
2.4 数据准备 (1)
数据准备阶段的工作是对可用的原始数据进行一系列的组 织以及清洗等预处理，使之达到建模需求，而这些数据将 是模型工具的输入值。 数据准备阶段的任务有可能执行多次，并且没有任何规定 的顺序。这个阶段其任务包括：
2.1 概述 (2)
业务理解(Business Understanding) 数据理解(Data Understanding) 数据准备(Data Preparation) 建模(Modeling) 评估(Evaluation) 部署(Deployment)
商业数据挖掘案例
2.3 数据理解 （3）
(3) 数据探索
探索数据主要是详细分析引人注目的变量特征，识别潜在的特征，思 考和评估在描述数据过程中的信息和发现，提出假设并确定方案，阐 明数据挖掘的目标。 例如，电信公司想挖掘出移动业务之间的关联规则，那么，在描述数 据后，根据数据的特征，选择各种可能相关的业务进行挖掘，对于显 而易见的规则，则可以不作考虑。比如说开通上网功能的客户中绝大 部分客户也开通了飞信业务，则在探索数据时，不需要考虑这两个业 务之间的关联。
2.4 数据准备 (3)
(2) 数据清洗 数据挖掘过程是否成功，得出的结果模型是否可靠，取决 于数据质量的好坏。清理数据的任务恰恰是清理数据中包 含的噪声和与数据挖掘主题明显无关的数据，从而提高数 据的质量。清理数据通常包括：
填补空缺的数据值。例如忽略有空缺值的记录；人工填写空缺值；使 用一个全局变量填写空缺值；使用属性的均值填写空缺值。 清理噪声数据。对于噪声数据有以下几种处理方法：一是分箱，二是 聚类方法，通过聚类发现孤立点。三是计算机与人工相结合的方法， 四是回归分析，建立回归方程。 解决不一致问题。数据的不一致主要表现在数据的单位、命名、结构、 含义不一致。可以通过对数据的统一调整进行解决。
数据挖掘关联案例
数据挖掘关联案例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据挖掘关联案例数据挖掘是一种通过从大型数据集中发现模式、关系或规律来提取知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，数据挖掘成为了一种重要的技术手段。
通过数据挖掘，我们可以从海量数据中分析并提取出有价值的信息，帮助企业做出决策、改善生产效率、提升用户体验等。
关联分析是数据挖掘中的一项重要技术，通过发现数据集中的相关性规律，揭示事物之间的内在联系。
下面我们来看几个关于数据挖掘关联案例的实例。
1. 超市购物篮分析超市购物篮分析是一个经典的关联分析案例。
通过对超市的销售数据进行挖掘，可以找到一些有用的规律，比如客户购买某种商品的同时还会购买另一种商品，从而可以为超市制定更合理的促销策略。
通过数据挖掘可以分析到，顾客购买尿布的同时往往也会购买婴儿食品，这提示超市可以将这两种商品放在一起销售，提高销售额。
2. 电商推荐系统在电商领域，数据挖掘的关联分析也扮演了重要的角色。
电商平台通过用户的浏览、购买行为数据，可以挖掘出用户的偏好和行为习惯，进而为用户推荐更加符合其需求的商品。
当用户浏览了一款手机之后，系统可以根据其他用户的购买行为推荐相关配件或其他品牌的手机，提高用户的购买转化率。
3. 医疗预测模型在医疗领域，数据挖掘也有着广泛的应用。
医疗数据量大，包含着疾病的发展规律和治疗方案等信息。
通过对医疗数据进行关联分析，可以发现一些疾病之间的关联性，提前预测患者的病情发展，制定更加科学的治疗方案。
通过对慢性病患者的数据进行分析，可以找到某些疾病之间存在的相关性，从而更好地指导医生的诊治工作。
4. 金融风控在金融领域，风险控制是至关重要的一环。
借助数据挖掘技术，金融机构可以对用户的信用评分、贷款风险等进行预测和评估，避免不良风险的出现。
通过挖掘用户的消费、还款等数据，可以发现用户的借贷偏好和风险特征，制定更加有效的风险控制策略。
数据挖掘关联分析在各个领域都有着广泛的应用，可以帮助企业更好地了解用户需求，优化决策流程，提高生产效率。
数据分析在电子商务中的应用案例
数据分析在电子商务中的应用案例随着互联网的快速发展，电子商务成为了现代商业活动的重要形式之一。
在电子商务中，数据分析扮演着重要的角色，帮助企业了解市场趋势、优化运营以及提升用户体验。
本文将通过几个实际案例，探讨数据分析在电子商务中的应用。
一、用户行为分析用户行为分析是电子商务中数据分析的重要方面之一。
通过分析用户在网站上的行为，企业可以了解用户的偏好、购买习惯以及潜在需求，从而优化产品和服务。
以某电商平台为例，通过分析用户在平台上的浏览、搜索和购买行为，该平台可以了解到用户对不同商品的兴趣和需求。
通过对用户行为的数据挖掘和分析，该平台可以向用户推荐个性化的商品，提高用户购买的转化率。
二、市场趋势分析市场趋势分析是电子商务企业制定战略和决策的重要依据。
通过对市场数据的分析，企业可以了解市场的发展趋势和竞争态势，从而制定相应的营销策略。
以某电商平台为例，通过对市场数据的分析，该平台可以了解到不同商品的热销情况、价格变动以及竞争对手的活动等信息。
通过对这些数据的分析，该平台可以及时调整自己的定价策略，推出促销活动，以应对市场的变化。
三、用户满意度分析用户满意度是电子商务企业成功的关键因素之一。
通过对用户满意度的分析，企业可以了解用户对产品和服务的评价，发现问题并及时改进，提升用户体验。
以某电商平台为例，该平台通过用户调研和反馈数据的分析，了解到用户对其物流配送服务的不满意。
通过分析物流数据，该平台发现了物流配送中存在的问题，并与物流合作伙伴合作改进物流服务，提升用户的满意度。
四、营销策略优化数据分析在电子商务中还可以帮助企业优化营销策略。
通过对用户数据的分析，企业可以了解到用户的购买偏好、消费能力以及购买周期等信息，从而制定个性化的营销策略。
以某电商平台为例，通过对用户购买数据的分析，该平台可以了解到用户的购买周期。
基于这一数据，该平台可以向用户发送定制化的促销信息，引导用户在适当的时间进行购买，提升销售额。
商务智能应用案例
商务智能应用案例
1. 瑞典移动运营商Telio使用商务智能工具分析客户数据，以提高客户留存率和销售额。
他们利用数据挖掘和数据可视化技术，分析了客户使用率、消费模式和趋势。
通过这种方式，他们能够更好地了解客户需求和行为，制定更有针对性的销售策略，并提供更优质的服务。
2. 美国连锁超市Publix使用商务智能工具管理其库存，以减少废品和节省成本。
他们使用数据分析和预测工具，帮助管理者分析销售数据、库存流动等各项指标，预测需求，并及时调整库存量和采购计划，从而最大限度地降低库存成本和废品率。
3. 加拿大银行RBC使用商务智能工具对客户进行分析，根据客户的交易历史、购买习惯和偏好等信息，制定个性化的金融服务和产品。
他们利用数据挖掘技术，根据数据模式和趋势，挖掘出潜在的销售和增值机会，并提供更优秀的客户服务。
4. 英国国家医疗保健服务（NHS）使用商务智能工具对病人数据进行分析，以改善患者的护理和医疗结果。
他们使用数据可视化技术，对病人数据进行可视化分析，帮助医生和护士更好地了解病情，并根据病情制定更精确定制的治疗方案，提高医疗效果，同时降低医疗费用。
5. 中国电信通过利用商务智能分析大数据进行网络安全监控。
对网络数据进行分析，发现异常点、黑客攻击，提供实时监控和警告。
同时，通过挖掘大数据和
用户数据，研究用户需求和行为，制定更精准的服务策略。
数据挖掘在电子商务中的应用分析
户访问模式 ， 不会失效 、 使用便捷 。 与传统数据库和数据仓库相 比， 网络 是一个庞大 的、 开放的 、 全球一体化 的信息 中心 ， 涵盖新 闻、 政治、 经济 、
军事 、 文化、 科技 、 艺术些数据最大特点就是呈碎 片状 、 非结构化 ， 而传统数据库 的数据结构 性很强 ． 是完全结 构化 的数据 。 面向网络 的数据挖掘 比传统的数据仓库 要复杂得多 ． 存在着一些更复 杂的问题 ， 主要有 ： （ １ １ 非结构化数据 。Ｗｅ ｂ 页面 以某 种格式呈现 的非结构化数 据 ， 结 构不规则或不 完整 ， 复杂程度远远高于普通的文本文件 ， 其数据结构隐 含、 模式信息量 大 、 模 式变 化快。 大量 的文档排列无任何顺序 ， 无分类索
户的满意度 。
容、 频率 、 时间等进行分析 ， 挖掘 出用户 的特征 ， 可 以为用户定制个性化 的页面 ． 这样可以极大程度地为产品推广提供便利 ， 并获得商业效益 。
二、 网 络 挖 掘 特 征 分 析 与 流 程 １ ． 网络 挖 掘 的特 征
网络挖掘技术具有许多特征 ， 可 以处理海量数据 ； 可 以动态获取用
应用 。
保定
０ ７ １ ０ ０ ２ ）
户 至上 ， 没有客户就没有效益 ， 掌握 、 了解客户 、 分析研究客户 信息 ， 知 己知彼 ， 才 能正确 引导客户消费 ， 掌握客户信息 ， 必然产生数据信息 ， 然
后对 电子商务 系统收集 的交 易数据进行分析并分类 ．根据不同用户的 需求 ， 采取不 同的营销措施 ， 灵活多变 ， 使企业获得更大的客户群 ， 促进
高搜索引擎的精准度 ， 确定用户最终找寻的页面。目前最广泛 的应用 当 属是电子商务领域 ， 通过对用户特征行为分析 ， 比如通过对用户访 问内
数据挖掘技术在电子商务市场分析中的应用及用户行为研究
数据挖掘技术在电子商务市场分析中的应用及用户行为研究引言：随着电子商务的迅速发展，海量的数据产生于各个渠道，数据挖掘技术成为电子商务市场分析的重要工具。
本文将介绍数据挖掘技术在电子商务市场分析中的应用，并重点讨论其在用户行为研究方面的作用。
通过深入分析用户行为数据，电子商务企业能够更好地了解用户需求、提高市场竞争力以及制定更精细化的营销策略。
一、数据挖掘技术在电子商务市场分析中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务领域最重要的应用之一。
通过数据挖掘技术，系统能够根据用户历史行为、购买记录、点击流量等数据，分析用户的兴趣偏好，推荐个性化的商品或服务。
个性化推荐系统的应用不仅提升了用户购物体验，还能帮助企业提高销售额。
2. 市场细分和目标定位数据挖掘技术可以帮助电子商务企业将市场细分为不同的目标群体。
通过对用户行为数据的分析，企业可以将用户分为不同的群体，如年龄、性别、地理位置等，并根据不同群体的特点制定相应的营销策略。
这样的目标定位能够提高营销效果，提升品牌知名度。
3. 价格优化和定价策略通过数据挖掘技术，电子商务企业可以分析用户对商品或服务的价格敏感度，以及对不同价格区间的偏好程度。
这样的分析能够帮助企业制定更合理的价格策略，提升销售额和市场份额。
4. 运营管理和风险控制数据挖掘技术还可应用于电子商务企业的运营管理和风险控制。
通过对用户行为数据的分析，企业可以发现潜在的欺诈行为和诈骗行为，及时采取相应措施保护企业和用户的利益。
此外，数据挖掘技术还能用于预测和规避供应链风险，提高供应链的稳定性和效率。
二、数据挖掘技术在用户行为研究中的应用1. 用户购买决策模型通过对用户购买行为的分析，电子商务企业可以建立用户购买决策模型，了解用户在购买商品或服务前所考虑的因素和决策过程。
这对企业制定营销策略和改善产品或服务质量具有重要意义。
2. 购物篮分析购物篮分析是通过对用户购物车中商品的组合进行分析，发现潜在的购买关联性。
电子商务中数据挖掘的基本算法与应用分析
近 些 年 来 ， 于 电子 计 算 机 性 能 的 不 断提 高 、 算 成 本 的不 断 下 降 以及 数 据 管 理 技 术 的成 功 运 用 ， 业 商 务 往 来 的 电 子 信 息 化 基 计 企 程 度 也 越 来 越 高 。 与 此 同 时 ， 也 造 成 了 大量 的数 据 积 累 ， 成 了 了“ 这 形 数据 丰 富 而 知 识 贫 乏 ” 的现 象 ， 使 得 信 息 决 策 者 难 以从 海 量 这 的数 据 中提 取 出具 有 信 息 价值 的知 识 ， 据挖 掘技 术 的运 用 很 好 的 解 决 了这 个 问题 。 数
摘 要 ： 据 挖 掘技 术是 近 些年 来发 展 起 来 的 一 门新技 术 ， 过 该 技 术 ， 们 可 以发 现 数 据 后 面潜 藏 的 有 价 值 的信 息 数 据 挖 掘 已经 数 通 人
成 为 解 决 当前 企 业 信 息 系统 中所 面 临 的 “ 据爆 炸 ” 况 的 最 有 效 的 方 法 ． 也 为 决 策 者 进 行 各 种 商 业 决 策提 供 了科 学 的 理 论 支 数 状 这 持 。 该 文将 对 数 据 挖 掘 的 含 义 与 基 本 算 法进 行 阐述 和 分 析 ， 并对 数 据 挖 掘 在 电 子 商务 中 的具 体 应 用 进 行 分析 探 讨 。 关键词 ： 电子 商务 ； 据 挖 掘 ： 本 算 法 ： 用分 析 数 基 应
ｃ ｒｅ ｎｔｒ ｉｅ ，ｈｓｔ ｃ ｎｏｏｇ ｌｏ ｐｒ ｖｉｅ ｃｅ ｉ ｃ ｔ ｅ ｙ ｓ ｐ ｕ ｒ ｎｔｅ ｅ ｐｒｓｓｔ ｉ ｅ ｈ ｌ ｙ ａｓ ｏ ｄ ｓａ ｓｉｎｔ ｈ ｏｒ ｕ ｐｏｒ ｏ ａ ｏ ｕｓｎ ｓ ｅ ｉｉｎ ａ ｎｇ ｉ ｆ ｔｆ ｒｖ ｒ ｕｓｂ ｉｅ ｓｄ ｃｓｏ ｍ ｋｉ ．Ｔｈｉ ｐａ ｒｗ ｉ ｉｃ ｓ ｎｄ ｉ ｓ ｐｅ ｌ ｄｓ ｕ ｓａ ｌ
数据挖掘技术在电商中的应用分析
数据挖掘技术在电商中的应用分析电子商务（E-commerce）是指使用互联网技术开展商品和服务交易的商业活动。
随着互联网技术的不断发展，电商交易规模越来越大，电商平台数据量也在不断增加。
如何利用这些数据成为了电商平台运营的重要问题。
在此背景下，数据挖掘技术应运而生，成为了电商平台运营的重要工具。
本文将详细介绍数据挖掘技术在电商中的应用分析。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘技术（Data Mining），又称知识发现于数据库（KDD），指从大量数据中提取有效、未知且可理解的信息的过程。
它主要使用机器学习、统计学、神经网络等技术来实现数据的分析，从而帮助人们发现数据中的规律和趋势，探索数据中的隐含知识，提供决策支持和预测分析。
二、1. 用户行为分析数据挖掘技术可以对用户在电商平台上的行为进行分析，如浏览记录、购买记录、收藏记录等。
通过对这些行为的分析，可以了解用户的兴趣爱好、购买习惯以及消费能力等，从而为电商平台提供有针对性的服务和产品。
例如，通过对购买记录的分析，电商平台可以为用户推荐类似的商品，提高用户的购买率和满意度。
2. 商品趋势预测数据挖掘技术可以实现对商品的趋势预测。
通过对历史销售数据和市场需求的分析，可以对商品的销售情况进行预测。
例如，通过对销售数据的分析，可以预测热门商品的销售高峰期，从而调整商品上架时间，提高销售效益。
3. 价格优化策略数据挖掘技术可以实现对商品价格的优化策略。
通过对市场竞争数据和用户购买数据的分析，可以制定最佳价格策略，提高商品的销售量和盈利水平。
例如，通过对竞争对手的价格策略进行分析，可以确定自己的价格分区，从而占据市场份额。
4. 营销策略优化数据挖掘技术可以实现对营销策略的优化。
通过对用户购买历史记录、社交媒体互动情况、搜索行为等数据进行分析，可以制定更为精准的广告投放和促销策略，提高转化率和销售额。
例如，通过对用户搜索关键词的分析，可以决定广告的投放内容和位置。
数据挖掘在生活中的应用案例
数据挖掘在生活中的应用案例1. 背景数据挖掘是从大量数据中发现未知、有价值的信息的过程。
它通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，寻找数据背后的模式和关联性，为决策提供支持。
在生活中，数据挖掘已经广泛应用于各个领域，包括市场营销、医疗保健、金融服务等。
本文将介绍三个具有代表性和启发性的数据挖掘应用案例，分别是：电商推荐系统、疾病预测和信用评分模型。
2. 电商推荐系统背景随着电子商务的快速发展，用户面临了越来越多的选择。
为了提高用户体验和销售额，电商平台需要根据用户的兴趣和行为进行个性化推荐。
数据挖掘技术可以帮助平台根据用户历史行为和其他用户的行为模式进行商品推荐。
过程1.数据收集：电商平台收集用户浏览历史、购买记录、评价等多种信息。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重和归一化等处理，以便后续分析。
3.特征提取：根据用户的行为数据，提取用户的特征，如购买偏好、浏览频率等。
4.模型训练：使用机器学习算法，如协同过滤、关联规则挖掘等，构建推荐模型。
5.推荐生成：根据用户的特征和模型预测，生成个性化的推荐结果。
结果通过电商推荐系统，用户可以获得个性化的商品推荐，提高购物效率和满意度。
同时，电商平台也可以通过推荐系统增加销售额，并提高用户粘性。
3. 疾病预测背景疾病预测是医疗保健领域中的一个重要应用。
通过分析患者的病历数据和其他相关信息，可以帮助医生准确预测患者是否可能患上某种疾病，并采取相应措施进行治疗或干预。
过程1.数据收集：医院或诊所收集患者的基本信息、体检数据、家族病史等多种信息。
2.数据清洗和整合：对收集到的数据进行清洗、去除异常值和缺失值，并将不同来源的数据整合到一起。
3.特征选择：根据疾病预测的目标，选择与之相关的特征，如年龄、性别、血压等。
4.模型训练：使用机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机等，根据历史病例数据构建预测模型。
5.预测结果：根据患者的特征和模型预测，给出患病概率或风险评估。
电子商务中的数据挖掘技术
电子商务中的数据挖掘技术在当今的信息时代，数据已经成为企业赖以生存和发展的重要资源，而电子商务业更是如此。
有了越来越多的电子商务交易数据，企业如何有效地从中挖掘出有用的信息并进行分析？这就需要借助数据挖掘技术。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘技术是一种利用计算机技术和统计学方法，自动探查大量数据集以发现其中隐含的、以前未知的、有意义的模式和规律的过程。
通过数据挖掘技术，企业可以从丰富多彩的交易数据中提取出有用的信息，如顾客群体、消费习惯、产品趋势等，以加强市场营销和经营决策。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类模型、异常检测等。
二、电子商务中的数据挖掘技术电子商务业作为一个高度信息化的行业，拥有着丰富的数据资源。
通过数据挖掘技术的应用，企业可以更好地了解市场和消费者，从而更加精准地制定产品和营销策略，提升企业的竞争力。
1. 顾客群体挖掘企业可以通过数据挖掘技术，对顾客的消费行为、购买偏好等进行分析，以识别出顾客群体的特征和消费习惯。
例如，通过聚类分析可以将顾客分为不同的群体，进一步了解他们的消费行为和需求，并为企业提供个性化的营销服务。
2. 产品趋势分析通过对大量的销售数据进行分析，企业可以预测市场的需求趋势和产品热度，以制定相应的产品策略。
例如，通过关联规则挖掘，可以找出哪些产品经常一起购买，以进一步推动促销活动。
3. 营销策略优化通过分析顾客的购买行为和偏好，企业可以制定更加个性化、准确和有效的营销策略。
例如，通过分类模型可以识别出哪些顾客有购买某种产品的潜在意向，从而定向推送相关产品广告，并将其纳入营销活动的目标客户群。
三、数据挖掘技术在电子商务中的应用案例1. 京东零售京东零售作为中国规模最大的B2C电商企业之一，通过数据挖掘技术，实现了从顾客、供应链、商家等多个角度的数据采集和分析，以推动产品优化和营销策略制定。
例如，京东通过在系统中设置关键词识别技术，实现了对售前、售中、售后等多个环节的顾客反馈信息的收集和分析，并向相关部门提供有效的参考意见。
数据挖掘在电子商务中的应用
数据挖掘在电子商务中的应用随着互联网和电子商务的快速发展，人们的购物行为愈发复杂多样。
如何更好地洞察消费者需求，提供个性化的产品推荐和服务成为了电商行业的重要课题。
而数据挖掘技术的出现，为电子商务提供了宝贵的解决方案，帮助企业发现隐藏在数据中的商机，并优化运营和市场策略。
一、个性化推荐在大数据时代，电子商务平台积累了大量的用户行为数据，这些数据包括用户浏览记录、购买历史、点击行为等等。
通过数据挖掘技术，企业可以分析、挖掘这些数据中的规律，从而为用户提供个性化的推荐。
比如，当用户浏览某个商品页面时，系统可以根据用户的浏览历史、购买记录以及其他用户的相似行为，推荐给用户可能感兴趣的商品。
这种个性化推荐能够提高用户的购物体验，增加用户的满意度。
二、市场分析与需求预测电子商务企业还可以利用数据挖掘技术对市场进行深入分析，了解市场的需求、趋势和竞争情况，从而为企业制定更有效的市场策略。
通过分析用户的购买行为和偏好，企业可以精确把握市场的需求，准确预测产品的销售量和销售趋势，以便更好地调整产品结构和供应链管理。
此外，还可以通过对竞争对手的数据进行挖掘，分析他们的定价策略、促销活动等，进一步优化自己的市场策略，提高企业的竞争力。
三、欺诈检测与风险控制在电子商务中，欺诈行为和风险控制是企业面临的一大挑战。
通过数据挖掘技术，企业可以通过对用户行为数据进行分析，发现潜在的欺诈行为和风险因素，提前防范和控制风险。
比如，通过对用户的登录地域、购买金额、购买频次等数据进行分析，可以识别出异常行为，及时采取相应措施，保护用户和企业的利益。
四、精准营销数据挖掘技术还可以帮助电子商务企业进行精准营销。
通过对用户数据的分析，企业可以了解用户的偏好和需求，从而制定更有针对性的营销策略。
比如，企业可以将用户分群，针对不同群体的用户推送不同的广告和促销活动，提高广告的点击率和转化率。
此外，还可以通过挖掘社交网络数据，分析用户的社交关系和口碑影响力，制定更有效的社交媒体营销策略。
商务数据挖掘与应用案例分析
例如，根据银行客户信用贷款的历史数据，使用分类可以构造‘拖欠 贷款’和‘非拖欠贷款’两类客户的模型，对于将要申请信用贷款的 客户，可以根据分类模型和该客户的特征来预测该客户是否会拖欠贷 款，从而决定是否同意给该客户贷款。
分类方法已被广泛应用于各行各业，如在金融市场预测、信用评估、 医疗诊断、市场营销等诸多实际应用领域。在证券市场中，分类器被 用于预测股票未来的走向；在银行、保险等领域中，利用已有数据建 立分类模型，评估客户的信用等级；在市场营销中，利用历史的销售 数据，预测某些商品是否可以销售、预测广告应该投放到哪个区域、 预测某客户是否会成为商场客户从而实施定点传单投放等。
第4章 分类
4.1 概述>> 4.2 决策树分类方法>> 4.3 朴素贝叶斯分类方法>> 4.4 最近邻KNN分类方法>> 4.5 集成分类器>> 4.6 分类方法评价>> 4.7 综合例子>>
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2020/8/13
开篇案例 （1）
一家著名高尔夫俱乐部的经理，被每天需要的雇员数量问题所困扰。因为某些 天很多人都来玩高尔夫，以至于所有员工都忙得团团转还是应付不过来，而有些天 不知道什么原因却一个人也不来，俱乐部因为雇员数量不合适而浪费了不少资金。 经理希望通过下周天气预报寻找什么时候人们会打高尔夫，以适时调整雇员数量。 因此首先他必须了解人们决定是否打球的原因。在2周时间内他们记录了每天的天 气信息以及顾客是否光顾俱乐部的信息:
5
rain
68
80
FALSE yes
6
rain
65
70
TRUE no
7 overcast
64
65
数据挖掘的实战案例
数据挖掘的实战案例在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成并存储在各个领域。
这些数据中蕴含着宝贵的信息，如果能够有效地挖掘出来，将会为企业决策、市场分析、产品改进等方面带来巨大的价值。
数据挖掘作为一种从大规模数据集中提取知识和信息的技术，逐渐被应用于现实生活中的各个领域。
本文将以几个实际案例来介绍数据挖掘的应用。
案例一：金融领域的客户分类随着金融行业的快速发展，银行等金融机构积累了大量的客户数据。
如何利用这些数据来提高客户服务水平和投资策略成为一个亟待解决的问题。
通过数据挖掘技术，可以对客户进行分类，以便更好地了解客户需求和风险承受能力。
在这个案例中，我们可以将客户数据进行聚类分析，找出不同群体的共同特征，并针对性地开展营销活动。
案例二：电子商务领域的用户购买行为分析在电子商务平台上，用户的购买行为是一项重要的研究对象。
通过对用户购买历史、浏览记录等数据进行挖掘，可以揭示用户的偏好、购买动机等信息。
例如，通过关联规则挖掘，我们可以发现购买某一产品的用户可能还会购买另外一类产品，从而可以有针对性地进行销售推荐。
通过购买行为分析，电商企业可以提高销售额和客户满意度。
案例三：医疗领域的疾病诊断医疗领域是一个充满挑战和机遇的领域。
数据挖掘在医疗领域的应用可以帮助医生进行疾病诊断和预测，提高精准医疗水平。
通过对患者的病例、病史和检查数据进行分析，可以建立诊断模型，辅助医生做出准确的诊断。
此外，数据挖掘还可以对大规模医学数据库进行分析，发现疾病的发生规律和可能的风险因素，为疾病预防和公共卫生政策制定提供科学依据。
案例四：交通领域的交通流预测交通拥堵是许多城市面临的一个普遍问题。
通过对交通数据进行挖掘和分析，可以准确预测交通流量，并制定合理的交通管理策略。
例如，通过分析历史交通数据和天气数据，可以建立交通流量预测模型，预测未来某一时段某个交通路段的流量，从而合理安排交通管制和调度。
综上所述，数据挖掘在各个领域的实际应用案例丰富多样。
数据挖掘算法的应用案例
数据挖掘算法的应用案例随着数据的大量积累和快速获取能力的提升，数据挖掘算法逐渐成为处理和分析大数据的关键工具。
数据挖掘算法通过从大量的数据中发现模式、关联和规律，帮助机构和企业做出决策，提高效率和竞争力。
本文将以几个实际应用案例来展示数据挖掘算法的重要性和它们在不同领域的应用。
案例一：电子商务的个性化推荐系统在当今数字时代，电子商务的发展突飞猛进。
每天都有海量的用户在各种电商平台上搜索和购买商品。
为了提高用户的购物体验和销售量，许多电商企业开始使用个性化推荐系统。
个性化推荐系统是建立在数据挖掘算法的基础上的。
通过分析用户的历史购买记录、浏览行为以及兴趣特征，数据挖掘算法可以从大数据中提取出相关模式和特征，为每个用户推荐个性化的商品。
这样的个性化推荐系统不仅提高了用户的购物满意度，也增加了电商平台的销售额。
案例二：金融风险分析金融行业面临着各种不确定性和风险。
数据挖掘算法可以提供一种有效的手段来评估和管理这些风险。
例如，银行可以使用数据挖掘算法来识别潜在的信用卡欺诈行为。
通过分析大量的交易数据和历史欺诈案例，算法可以构建出一个模型，用于识别哪些交易有欺诈嫌疑。
据此，银行可以及时采取措施防止欺诈行为发生，保护客户资产安全。
案例三：医疗诊断和预测数据挖掘在医疗领域的应用也是非常广泛的。
医疗数据中包含了大量的病历、病人信息和医学图像等。
通过分析这些数据，可以帮助医生做出准确的临床诊断和预测。
例如，在肿瘤诊断中，数据挖掘算法可以从医学图像中提取出特征，帮助医生鉴别恶性和良性肿瘤。
在疾病预测方面，算法可以从病人的历史病例和基因数据中挖掘出潜在的风险因素和预测模型，用于早期诊断和干预。
案例四：社交网站的用户行为分析社交网站成为人们交流和分享信息的重要平台。
在海量的用户行为数据中，数据挖掘算法可以从中提取出用户兴趣、社交关系和行为模式等信息，用于改善用户体验和个性化服务。
例如，社交网站可以根据用户的兴趣特征和社交网络拓扑结构，推荐感兴趣的内容和好友，提高用户留存率和活跃度。
Python中的数据挖掘案例分析
Python中的数据挖掘案例分析数据挖掘是指从大量数据中发现规律、模式和趋势的过程，用以帮助人们做出决策或预测未来的趋势。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术正发挥越来越重要的作用。
Python作为一种强大的编程语言，在数据挖掘中广泛应用，并且拥有丰富的库和工具，方便进行各种数据分析任务。
本文将通过几个实际案例，展示Python中的数据挖掘应用。
案例一：销售预测一家电子商务公司希望预测未来一段时间内的销售情况，以便有效管理库存和制定营销策略。
他们拥有大量的销售数据，包括时间、地点、价格、促销活动等信息。
使用Python中的数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和建模，以预测未来的销售量。
具体步骤包括数据清洗、特征选择、模型训练和评估等。
通过Python的机器学习库，如scikit-learn，可以方便地完成这些任务。
案例二：用户行为分析一个社交媒体平台希望了解用户的行为模式，以改善用户体验和精准推荐相关内容。
他们通过Python中的数据挖掘技术，分析用户的点击、评论、分享等行为数据，探索用户的兴趣和喜好。
通过数据可视化工具，如matplotlib和seaborn，可以将分析结果以图表形式展示，直观地了解用户的行为特征。
案例三：航空公司客户细分一家航空公司需要进行客户细分，以精确制定营销策略。
他们拥有大量的乘客数据，包括航班信息、消费金额、会员等级等。
使用Python中的数据挖掘技术，可以对这些数据进行聚类分析，将乘客划分为不同的细分群体，如商务旅客、休闲旅客、高消费乘客等。
通过这样的细分，航空公司可以有针对性地开展推广活动和服务改进。
案例四：信用评分银行机构需要对申请贷款的个人或企业进行信用评分，以决定是否批准贷款以及贷款额度。
他们可以通过Python中的数据挖掘技术，分析个人或企业的信息，如年龄、收入、借款记录等，建立信用评分模型。
通过Python的统计分析库，如pandas和numpy，可以方便地进行数据处理和特征工程。
数据挖掘的32个实际案例
数据挖掘的32个实际案例数据挖掘的32个实际案例引言：数据挖掘作为一门利用统计学、机器学习和人工智能等技术从大规模数据中提取知识和信息的学科，正逐渐成为各个领域的重要工具和技术。
在本文中，将介绍32个实际案例，展示数据挖掘在各行各业中的应用和价值。
从中我们可以深入了解数据挖掘的各个方面，并对其能力和应用进行全面、深入和灵活的理解。
一、电子商务领域案例：1. 个性化推荐系统：通过分析用户的历史购买记录和行为习惯，为用户提供个性化的产品推荐，提高购物体验和销售额。
2. 交易风险评估：基于大量的历史交易数据，通过数据挖掘的方法分析交易模式，提前识别潜在的诈骗和欺诈行为。
3. 市场细分：将用户数据进行分析，识别不同的市场细分，制定相应的销售和营销策略，提高销售效率。
4. 购物篮分析：分析不同产品之间的关联关系，为电商平台提供交叉销售的机会，提高销售额。
二、金融领域案例：5. 信用评估：通过分析个人或企业的历史信用信息和各类数据，进行信用评估，帮助金融机构决策。
6. 欺诈检测：通过对交易数据进行分析，发现潜在的欺诈模式和异常行为，预防金融欺诈事件的发生。
7. 股市预测：通过对历史股票数据进行挖掘，建立股市预测模型，辅助投资者做出投资决策。
8. 风险管理：通过对大规模的金融数据进行挖掘，分析不同风险因素对投资组合的影响，提供风险管理策略。
三、医疗健康领域案例：9. 疾病预测：基于患者的个人信息和病历数据，预测患者可能患上某些疾病的概率，提前进行干预和治疗。
10. 药物研发：通过对已有研究和药物数据进行分析，挖掘新的药物治疗方案和疗效评估方法。
11. 医疗资源优化：通过对医疗数据进行挖掘，医院可以更好地管理和调整资源，提高医疗服务的效率和质量。
12. 健康风险评估：基于个人健康数据和生活习惯，评估个体的健康风险，并提供相应的健康管理建议。
四、交通运输领域案例：13. 智能交通调度：通过分析交通流量数据和道路网络信息，优化交通调度和信号灯配时，减少交通拥堵和延误。
数据挖掘中的决策树算法应用案例分析
数据挖掘中的决策树算法应用案例分析决策树算法是一种常用的数据挖掘方法，它通过构建一棵树型模型来对数据进行分类或预测。
决策树算法的应用非常广泛，涵盖了许多领域，例如金融、医疗、销售等。
本文将通过分析几个实际案例，介绍决策树算法在数据挖掘中的应用。
案例一：银行行销在银行的行销活动中，如何判断哪些客户更有可能购买银行的产品是一个重要问题。
一家银行通过收集客户的个人和金融信息，利用决策树算法构建了一个模型来预测客户是否会购买银行的产品。
该模型的输入特征包括客户年龄、工作类型、婚姻状况等，输出为客户是否购买产品。
通过训练决策树模型，银行可以根据客户的个人信息判断其购买意愿，从而有针对性地进行行销活动，提高销售效果。
案例二：疾病诊断决策树算法在医疗领域也有着广泛的应用。
以疾病诊断为例，医生需要根据患者的症状和检查结果判断其可能的疾病类型。
一个医院利用决策树算法构建了一个疾病诊断模型，通过输入患者的病症特征，模型能够输出患者可能患有的疾病类型及其概率。
这有助于医生做出更准确的诊断，从而提高治疗效果。
案例三：客户信用评级在金融领域，客户信用评级是一项重要的任务。
一家信用卡公司利用决策树算法构建了一个客户信用评级模型，通过客户的个人信息、财务状况等特征，模型可以预测客户的信用等级。
这对信用卡公司来说非常有价值，它可以根据客户的信用等级制定相应的信用额度和利率，并更好地管理风险。
案例四：商品推荐电子商务平台通过推荐系统来为用户推荐感兴趣的商品。
其中，决策树算法常被用来构建商品推荐模型。
通过分析用户的购买历史、浏览行为等特征，模型可以预测用户对某个商品的喜好程度，并给出相应的推荐。
这种个性化推荐不仅能提高用户体验，还可以促进电商平台的销售额。
案例五：道路交通流量预测交通流量的预测在城市规划和交通管理中起着重要作用。
以道路交通流量预测为例，一个研究团队利用决策树算法构建了一个交通流量预测模型。
模型利用历史交通数据、天气情况、时间等特征，可以预测未来某个时间段某条道路的交通流量。
电商经济背景下大数据分析技术及实用案例
欧盟“跨行业数据挖掘过程标准”
• 构建模型不是项目的终 点。在模型建立并验证之 后，还需要一个“部署— 监控—更新”的过程，以 使模型的作用最大化。
模型发布
商业理解
• 将模型输出的结果与现 实生活中发生的结果进行 对比，从而进一步评估模 型准确性。 • 合理性、简单性、稳定 性、预测能力
模型评估
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渠道
情报的多渠道来源——不同渠道的情报内容不同
•国家经济指标
•房地产
•消费水平
•股市资讯
提
经济来源分支
炼
销售 人员
竞争 对手
时效
情报圈
甄 别
•信息收集 •信息分析 •情报储存 •信息情报传递
技术技源来术分源来支分支
同行合 作伙伴
公司分支
广告宣传 活动
客户
分析报表、CEOS
人力资源分支
朋友
网络
内部信息
析
括传统的模式识别方法和数学分类学。
的
概念描述
功
• 对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。
能
• 分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间 的区别。
偏差检测
• 数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜 在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量 值随时间的变化等。
• 电信：客户流失 • 银行：客户细分；交叉销售 • 百货公司/超市：购物篮分析 • 保险公司：客户细分；流失 • 信用卡：欺诈探测；客户细分 • 税务部门：偷税漏税行为探测 • 医学：医疗保健 • 电子商务：网站日志分析 • 物流行业：货物追踪
商务数据分析案例
05
案例五：沃尔玛的库存管理优化
背景介绍
沃尔玛是一家全球知 名的零售商，面临库 存管理方面的挑战。
沃尔玛希望通过数据 分析优化库存管理， 提高效率和销售业绩 。
库存管理不当可能导 致库存积压或缺货现 象，影响销售和客户 满意度。
数据收集与分析
数据来源
收集沃尔玛全球门店的商品销售数据、库存数据、 采购数据等。
商务数据分析案例
汇报人:
汇报时间：
目
CONTENCT
录
• 案例一：亚马逊的商品推荐算法 • 案例二：谷歌的广告投放优化 • 案例三：星巴克的定位策略分析 • 案例四：特斯拉的客户行为分析 • 案例五：沃尔玛的库存管理优化
01
案例一：亚马逊的商品推荐算法
背景介绍
亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要为数 亿用户推荐合适的商品
商品推荐算法的构建
基于协同过滤算法、内 容过滤算法和混合过滤 算法等多种技术构建商 品推荐模型
协同过滤算法通过分析 用户行为数据，找出相 似用户或商品，进行推 荐
内容过滤算法根据商品 属性、描述等数据，推 荐与用户兴趣偏好相关 的商品
混合过滤算法结合协同 过滤和内容过滤，提高 推荐的准确性和多样性
品牌定位
星巴克通过推广其独特的咖啡 豆、咖啡制作工艺和品牌文化 ，塑造了一个高品质、独特口 感和独特文化的品牌形象。
竞争策略
星巴克通过不断创新、扩大门 店网络和建立强大的品牌形象 ，与竞争对手保持了距离，并 在市场中占据了主导地位。
结论与启示
星巴克的定位策略的成功之处在于其能够准确把握市场和消费者的需求，并提供 相应的产品和服务。
随着竞争加剧，如何优化广告投放，提高广告收入成为谷歌面临 的重要问题。
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1.3.1 数据挖掘任务 (4)
(5) 回归(Regression )分析
回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分 析方法。其可应用于风险分析、作文自动评分等领域。
(6) 序列模式(Sequential Pattern)挖掘
序列模式挖掘是指分析数据间的前后序列关系，包括相似模式发现、 周期模式发现等。其应用领域包括客户购买行为模式预测、Web访问 模式预测、疾病诊断、网络入侵检测等。
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客户流失分析
在激烈竞争的市场，往往采取名目繁多的促销活动和层 出不穷的广告宣传来吸引新客户、留住老客户； 研究发现：发展一个新客户比保持一个老客户的费用要 高出5倍以上。 客户流失分析是以客户的历史消费行为数据、客户的基 础信息、客户拥有的产品信息为基础，通过研究综合考 虑流失的特点和与之相关的多种因素，以此建立可以在 一定时间范围内预测客户流失倾向的预测模型，以便对 流失进行预测、并对流失的后果进行评估
挖掘 。
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1.3.1 数据挖掘任务 (2)
(1) 聚类(Clustering)分析
“物以类聚，人以群分”。聚类分析技术试图找出数据集中的共性和 差异，并将具有共性的对象聚合在相应的类中。聚类可以帮助决定哪 些组合更有意义，广泛应用于客户细分、定向营销、信息检索等等。
(2) 分类(Classification)分析
பைடு நூலகம்
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智能搜索
Web信息检索，即搜索引擎，是能有效解决通过网络来快 速在用户输入关键词进行查询后 ，返回的是成千上万的相关结果，往往需要用户花费大量 时间浏览与选择，不能满足用户快速获取信息的愿望。因 此大量学者以及研究人员开始研究行业化、个性化、智能 化的第三代搜索引擎。
资料来源： /blog/more.asp?name=idmer&id=9729 2018/11/20 12/43
1.2.2 数据挖掘概念
技术层面：数据挖掘是探查和分析大量数据以发现有意义 的模式和规则的过程 。 商业层面：数据挖掘就是一种商业信息处理技术，其主要 特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理， 从中提取辅助商业决策的关键性数据 。
资料来源：/zhexue/weilai/014.htm
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案例1-2：Yahoo! 数据挖掘案例
Usama Fayyad博士是Yahoo!的首席数据官，KDnuggets的Gregory对他进行了访谈。下 面是访谈中介绍的Yahoo！在数据挖掘方面的成功案例： (1)产品整合：一个例子就是你今天在Yahoo!电子邮箱上看到的，数据挖掘的可视结果。通过 对用户使用行为的意外模式分析，我们发现在每次会话中，人们阅读邮件和阅读新闻的行为之间 存在很强的相关关系。我们把这个发现传达给Yahoo!电子邮箱产品小组，他们首先想到的就是 验证这种关系的影响：在一组测试用户的邮箱首页上显示一个新闻模块，其中的新闻标题被醒目 显示。 对于象电子邮箱这种产品，最头痛的问题就是如何获取新的“轻量级用户”，并推动他们的用 量，使之变成“重量级用户”。如果你做到了，那么流失率就会显著下降。实际上，在我们的试 验中，最弱的一组流失率下降了40%。于是Yahoo!立刻开发并完善了新闻模块，并嵌入Yahoo! 电子邮箱的首页，到现在，上亿的消费者都可以看到并使用这种产品。我喜欢提及这个故事，因 为它很好地说明了我们产品团队的及时反应能力，也证明了在用户使用行为数据中蕴含着很多很 多极具价值的潜在模式。 (2) 即时通信：我们对雅虎通（Instant Messenger）的使用情况进行了分析，以了解激励 用量的关键因素是什么。结果发现，最重要的因素是让用户扩大他们的“好友列表”，至少增加 5个新的好友。据此Yahoo!精心设计了相应的营销活动，鼓励用户增加好友列表中的好友数，从 而显著激励了雅虎通的用量。 (3) Yahoo首页的搜索框：一个简单的例子就是我们发现，在Yahoo的首页上，把搜索框放在 居中的位置（而不是以前的左侧）将提高用户的用量。这样一方面可以促进用户的积极使用，对 Yahoo!来说也没有成本支出。这个结果的发现过程也很有趣，我们首先发现Netscape浏览器的 用户比IE的用户更多地使用了搜索功能，进一步探查发现两个浏览器在视觉上的唯一区别就是： 二者中的搜索框位置不同！搜索框在Netscape浏览器中是居中放置，而在IE中则是靠近左侧。 很不明显的差别，但却很重要。一般谁会想到呢？
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案例1-1：梅隆银行的数据挖掘
美国的梅隆银行(Bank of New York Mellon)在1997年设定了争取20万 新户头的目标，为此，计划向1000万可能的顾客邮寄邀请函。然而，这家银 行却利用了数据挖掘技术产生了3000个最可能的顾客的模式。对这些模式的 子集再加以精选，产生了更小的一个数目。测试表明，这个更小的数目会产 生12％的回应率。这个回应率使得这家银行只需发出200万份邀请函即可获 得他们想要的20万名顾客，而不是原定的向1000万人发出信函。因此，利用 数据挖掘技术除了削减成本之外，还提高了每位新开户的顾客的平均利润率 ，其利润要比通常高3倍，因为该技术瞄准了那些需求最适合梅隆银行服务项 目的顾客。 这个例子说明了数据挖掘的两个重要方面。第一个方面仅就其规模而言： 牵涉到的数据量和所探索的模式数目要比传统的数据分析量大得多；第二个 方面就是，即使是受过高级培训的专家也能获益于数据挖掘；正如我们在梅 隆银行的例子中所见，一个外部专家小组得出的结果比本公司专职数据分析 部门用常规方法得出的结果高6倍，而所花时间只是后者的四分之一。我们的 一个主要目标就是使数据挖掘工具使用简易，因此，连最终的商务用户，而 不是专家，都会使用它们。
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1.2 数据挖掘产生的背景及概念
1.2.1 数据挖掘产生的背景 1.2.2 数据挖掘概念
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1.2.1 数据挖掘产生的背景
信息的快速增长带来的问题：
(1)信息过量，难以消化； (2)信息真假难以辨识； (3)信息安全难以保证； (4)信息形式不一致，难以统一处理。
关联分析，发现特征之间的相互依赖关系，通常是从给定的数据集中 发现频繁出现的模式知识(又称为关联规则)。关联分析广泛用于市场营 销、事务分析等领域。
(4) 离群点(Outlier)检测
离群点检测就是发现与众不同的数据。 可应用于商业欺诈行为的自动 检测，网络入侵检测，金融欺诈检测，反洗钱，犯罪嫌疑人调查，海 关、税务稽查等。
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超市货架组织
货架的组织会影响商品的销售！
超市商品按什么原则摆放？
尿布与啤酒被摆在一起。为什么？
关联销售!
原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下 班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自 己爱喝的啤酒。这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒 与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析是沃尔玛秘而不宣 的独门武器，购物篮分析可以帮助超市在销售过程中找到具有关联关 系的商品，并以此获得销售收益的增长！
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1.3.2 数据挖掘过程 (1)
从商业的角度看，数据挖掘过程可分为三个阶段:
(1)数据准备：数据收集(集成)和预处理。知识是从海量数据里提取出来 的，因此要挖掘知识必须得收集一定量的数据。收集到的原始数据一般存 在缺失值、错误值等问题，不能直接用作知识提取的数据源，需要进行数 据预处理。
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广告精准投放
随着Web2.0应用的推广，网络社区服务SNS(Social Network Service)已成为互联网关注的热点。通过挖掘网络中潜在的社区人群 ，企业可以更好地搜索潜在消费者和传播对象，将分散的目标顾客和 受众精准地聚集在一起，精确地把广告投放给目标客户，这不但有效 降低单人营销费用，而且可以减少对非目标客户的干扰，提高广告的 满意度，最终实现网络广告投放策略的真正价值。
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免费用户到付费用户的转化
在网络游戏试玩初期，游戏运营商为了测试和完善网络游 戏以及快速扩大玩家群，通常都会推出一段相对较长的免 费试玩期。因此，在网络游戏正式运营前就会存在大量的 注册用户，这些注册用户会在网络游戏运行后存在很长一 段时间。如何把这些注册用户转化成付费客户，真正为游 戏运营商带来收益呢？数据挖掘技术的应用使网络游戏运 营商能够对注册用户采取差别化营销，对正确的注册用户 采用合适的营销手段，从而提高市场营销活动效果，使企 业利润得到最大化。
1.3 数据挖掘任务及过程>>
1.4 数据挖掘常用软件简介>>
1.5 数据挖掘在商业领域中的应用>>
1.6 数据挖掘技术的前景>>
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1.1 引例
1.1.1 超市货架组织
1.1.2 广告精准投放 1.1.3 客户流失分析
1.1.4 智能搜索
1.1.5 免费用户到付费用户的转化
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1.3 数据挖掘任务及过程
1.3.1 数据挖掘任务 1.3.2 数据挖掘过程
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1.3.1 数据挖掘任务 (1)
（1）预测任务
根据其它属性的值预测特定属性的值，如分类、回归、离群点检测。
（2）描述任务
寻找概括数据中潜在联系的模式，如聚类分析、关联分析、序列模式