大数据挖掘商业案例
数据挖掘案例分析--啤酒与尿布
前言“啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，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，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的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！商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。
在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。
购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/ æ’ p r i ə/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。
目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。
缘起“啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。
故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。
认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
大数据分析案例分析
大数据分析案例分析I. 引言如今，数据已经成为各个领域的重要资源。
大型企业和组织每天都会产生海量的数据，因此如何利用这些数据来获取有价值的信息已成为一个重要课题。
在这篇文章中，我们将通过分析两个大数据分析案例来展示大数据分析对于企业和组织的重要性以及它所能带来的巨大利益。
II. 案例一：在线零售商的客户行为分析一家在线零售商想要了解其客户的购买习惯以及他们所关注的产品领域，以此来优化其运营策略。
为了实现这一目标，他们采集了大量的购买记录、浏览历史和客户反馈数据，并利用大数据分析工具来对这些数据进行分析。
首先，他们使用聚类分析来将客户划分为不同的群体。
通过聚类分析，他们发现了一些隐藏在数据背后的规律，比如有些客户更喜欢购买价格较高的奢侈品，而另一些客户则更倾向于购买折扣商品。
这一发现帮助该零售商更有效地进行产品推广和定价策略。
其次，他们利用关联分析来发现商品之间的关联性。
通过分析数据，他们发现一些商品经常同时被购买，比如手机配件和手机壳。
基于这一发现，他们可以通过一揽子的销售策略来推销这些相关商品，从而提高销售额。
最后，他们通过文本挖掘分析客户的反馈数据，以了解客户对于产品的评价和意见。
通过分析这些评论，他们可以及时发现并解决产品质量问题，提高客户满意度。
通过这些大数据分析方法，该在线零售商成功地了解了客户的购物习惯和需求，优化了产品推广和定价策略，并提高了客户满意度和销售额。
III. 案例二：医疗保险公司的风险预测一家医疗保险公司想要通过大数据分析来预测客户的风险程度，从而制定更精确的保险策略。
为了实现这一目标，他们收集了大量的客户健康状况、医疗历史和理赔记录等数据，并利用大数据分析工具进行分析。
首先，他们使用分类模型来预测客户是否存在潜在的健康风险。
通过分析不同变量与客户健康状况之间的关联性，他们可以判断客户的健康风险程度，并据此制定不同的保险策略。
其次，他们利用时间序列分析来预测客户未来可能发生的医疗事件。
数据挖掘技术的商业智能应用案例
数据挖掘技术的商业智能应用案例在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的信息成为了商业成功的关键。
数据挖掘技术作为一种有效的分析工具，正在被越来越多的企业所采用。
本文将介绍几个商业智能领域中数据挖掘技术的应用案例，以展示其在商业决策和业务优化中的价值。
案例一：零售业的销售预测零售业一直面临着供应链管理的挑战，如何准确预测需求成为了提高销售效益的关键。
通过数据挖掘技术，零售商可以利用历史销售数据、商品特征和市场趋势等信息，建立销售预测模型。
通过该模型，零售商可以准确预测不同时间段、不同地区的销售情况，并及时调整采购计划和库存管理，从而最大程度地满足客户需求，降低库存成本。
案例二：金融业的风险管理金融业作为高风险和高回报的行业，需要对风险进行有效控制。
数据挖掘技术可以帮助金融机构分析客户行为模式、评估信用风险和检测欺诈行为。
通过分析大量的历史数据和实时交易数据，金融机构可以构建客户信用评级模型、异常检测模型和预测模型，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，确保资金安全和业务稳定。
案例三：电子商务的个性化推荐随着电子商务的迅猛发展，用户面临了海量的商品和信息选择。
如何给用户提供个性化的推荐成为了电商企业的竞争优势。
数据挖掘技术可以通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和社交网络信息，生成用户画像，并根据用户的个性化需求和行为特征，进行精准的商品推荐。
通过提供个性化的购物体验，电商企业可以提高用户满意度和购买转化率，增加销售额。
案例四：制造业的质量控制在制造业中，产品质量是企业的生命线。
数据挖掘技术可以帮助制造企业分析生产过程中的传感器数据、生产参数和质检数据，发现潜在的质量问题和生产异常。
通过建立质量预测模型和异常检测模型，制造企业可以及时发现和解决质量问题，提高产品质量和生产效率，降低不良品率和成本。
综上所述，数据挖掘技术在商业智能领域中有着广泛的应用。
通过挖掘大数据中隐藏的有价值信息，企业可以实现更精确的销售预测、风险控制、个性化推荐和质量控制，提升业务水平和竞争力。
零售企业大数据应用案例分享
零售企业大数据应用案例分享2019年，随着技术的不断发展和互联网经济的蓬勃发展，大数据应用在各个行业都取得了显著的成果。
零售行业作为其中之一，借助大数据分析实现了许多商业上的突破和创新。
本文将分享几个零售企业大数据应用案例，展示大数据对零售行业的价值和影响。
第一个案例是某知名连锁超市借助大数据分析优化商品布局。
该超市每年的销售额一直呈现稳步增长，然而在某一时期却出现了销售额下滑的情况。
为了解决这个问题，该超市将大数据技术引入经营管理中。
他们结合采购系统数据、POS系统数据等，进行深入分析。
通过对顾客购买习惯、购买渠道、购买频次等数据的挖掘，确立了新的商品布局策略。
比如，某商品在销售额下滑的时期被从门口移到高销售区域后，销售额明显回升。
通过对大数据的运用，该超市大幅度提高了销售额，提升了运营效益。
第二个案例是某电商平台通过大数据分析精确营销，提升用户转化率。
在过去，用户往往遇到大量不需要的广告推送，导致用户体验差、转化率低。
该电商平台运用了大数据分析技术，通过对海量用户数据的挖掘，分析出用户的兴趣、需求、购买行为等信息。
在此基础上，他们针对不同用户制定了个性化的推广策略，将广告与用户需求高度匹配。
这种精准的广告投放，提高了用户的点击率和转化率，进一步提升了平台的销售额和盈利能力。
第三个案例是一家新兴的时尚零售品牌利用大数据分析抢占市场份额。
这家品牌在市场竞争日趋激烈的情况下，急需寻找一种创新的方法来提升品牌知名度和销售额。
他们决定运用大数据分析来了解目标消费群体的喜好、潜在需求等信息。
通过对社交媒体、消费者评论等数据的分析，他们确定了不同细分市场的需求，并积极推出相应的产品和服务。
这种以数据为导向的创新，让该品牌成功抢占了市场份额并稳定了品牌地位。
在以上三个案例中，我们可以看到大数据应用为零售企业带来了巨大的益处。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业能够更好地了解用户需求、优化商品布局、精确推送广告等，从而提升销售额、用户转化率，获得市场竞争优势。
五个真实的数据挖掘故事
五个真实的数据挖掘故事数据君推荐互联网, 分析视角, 数据发布, 营销观点超过321人围观1条评论*利用大数据后，农夫山泉会发生管理变革吗？YES*中国能制作出类《纸牌屋》的电视局吗？NO*大数据可以给阿迪达斯带来利润吗？YES*网易数据工程师可以当“媒婆”？YES*中国政府未来会开放数据吗？YES*正在到来的数据革命改变政府、商业和我们的生活……《纸牌屋》文_本刊记者周恒星赵奕伏昕昝慧昉李春晖编辑_杨婧房煜王琦就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks 所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。
有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。
这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？这些质疑并非没有道理。
中国确实没有大数据的土壤。
“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。
很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。
在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。
即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。
阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。
即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。
在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。
大数据应用案例
四大经典大数据应用案例解析什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。
在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。
数据挖掘是如何解决问题的?本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。
下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。
而Target 公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。
一、尿不湿和啤酒很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世上最大的数据仓库系统之一。
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。
那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值?为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。
经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
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。
互联网思维成功案例6个
互联网思维成功案例6个互联网思维的兴起，改变了传统行业的发展方式，推动了许多企业的成功。
本文将介绍六个互联网思维成功案例，以展示互联网思维在不同领域的应用和价值。
案例一：阿里巴巴电商帝国的崛起阿里巴巴是一个典型的互联网思维成功案例。
通过创新的商业模式和互联网技术，阿里巴巴打破了传统零售业的壁垒，提供了一个在线交易平台，帮助中小企业实现了全球贸易。
阿里巴巴的成功在于挖掘了互联网的巨大潜力，提供了更高效、便捷的交易方式，让更多人受益。
案例二：滴滴出行改变出行方式滴滴出行是中国最大的网约车平台，通过互联网技术和大数据分析，滴滴出行提供了一种新的出行方式。
用户可以通过手机应用软件实时叫车，提高了出行的便利性。
同时，滴滴出行还通过大数据分析乘客需求，在城市出行管理上发挥了积极作用。
滴滴出行的成功催生了共享经济的新业态，推动了出行行业的创新发展。
案例三：小米科技的价值创造小米科技是一家以互联网思维为核心的科技公司，通过创新的商业模式和互联网技术，小米在手机和智能硬件领域取得了巨大成功。
小米将用户需求放在首位，通过互联网销售和社群营销，实现了高质量产品的低价销售，赢得了大量粉丝和用户的忠诚。
小米的成功证明，互联网思维可以为传统制造业注入新的活力，创造更大的价值。
案例四：知乎的知识共享知乎是一个以分享知识和经验为核心的问答社区，通过互联网技术打破了知识获取的壁垒，让每个人都能分享和获取有价值的信息。
知乎通过用户投票和关注的方式，筛选出高质量的答案，建立了一个可信赖的知识平台。
知乎的成功表明，互联网可以提供一个开放、共享的知识资源，促进个人和社会的进步。
案例五：腾讯打造综合互联网平台腾讯是中国最大的互联网公司之一，其成功在于通过整合各种社交、娱乐和电商服务，打造了一个综合的互联网平台。
腾讯凭借QQ、微信等产品连接了大量用户，通过数据和用户洞察，提供了个性化的服务。
腾讯的成功表明，整合资源和服务可以提供更完整、便利的互联网体验。
大数据精准营销案例
大数据精准营销案例随着互联网的快速发展，大数据已经成为了企业营销的重要工具。
大数据精准营销通过对海量数据的分析和挖掘，实现了对用户需求的精准把握，从而提高营销效果，降低成本。
下面我们来看几个大数据精准营销的案例，探讨其成功之处。
首先，以阿里巴巴为例。
阿里巴巴作为中国最大的电子商务平台，其大数据精准营销的案例是非常成功的。
通过对用户的行为数据、购买记录、搜索习惯等进行分析，阿里巴巴可以实现对用户的个性化推荐，精准定位用户需求，从而提高用户的购买转化率。
比如，当用户浏览了某件商品后，阿里巴巴会根据用户的浏览记录和购买历史，向用户推荐相关商品，提高用户的购买欲望。
这种个性化推荐的方式，大大提高了用户购买的可能性，为阿里巴巴带来了巨大的商业价值。
其次，以美团为例。
美团作为中国领先的本地服务平台，也充分利用大数据进行精准营销。
美团通过对用户的位置、搜索历史、消费习惯等数据进行分析，可以向用户推荐附近的优惠餐厅、美食活动、旅游景点等，满足用户的个性化需求。
同时，美团还可以通过大数据分析，实现对商家的精准营销，帮助商家提高营业额。
比如，美团可以根据用户的位置和消费习惯，向商家推荐合适的促销活动，吸引更多用户到店消费。
这种精准营销的方式，不仅提高了用户体验，也为商家带来了更多的客流和订单量。
最后，以小米为例。
小米作为中国知名的智能手机品牌，也充分利用大数据进行精准营销。
小米通过对用户的手机型号、使用习惯、应用偏好等数据进行分析，可以向用户推荐适合的手机配件、应用软件、智能硬件等，提高用户的购买意愿。
同时，小米还可以通过大数据分析，了解用户的投诉和建议，及时改进产品和服务，提升用户满意度。
这种精准营销的方式，不仅提高了用户的购买体验，也为小米带来了更高的用户忠诚度和口碑效应。
综上所述，大数据精准营销在阿里巴巴、美团、小米等企业的应用案例中取得了显著的成效。
通过对海量数据的分析和挖掘，实现了对用户需求的精准把握，提高了营销效果，降低了成本，为企业带来了巨大的商业价值。
市场需求沃尔玛的大数据分析案例
市场需求沃尔玛的大数据分析案例市场需求：沃尔玛的大数据分析案例随着时代的变迁和科技的发展，大数据分析在商业领域扮演着越来越重要的角色。
作为全球最大的零售商之一，沃尔玛成功地利用大数据分析来满足市场需求。
本文将以沃尔玛为例，探讨其如何凭借大数据分析来满足市场需求，并提供具体案例分析。
一、背景介绍沃尔玛成立于1962年，总部位于美国阿肯色州，是全球最大的零售企业之一。
沃尔玛以低价和高品质的商品闻名于世，其连锁店遍布世界各地。
然而，仅靠低价和高品质已不再足以满足不断变化和增长的市场需求。
在如今竞争激烈且多元化的市场环境下，沃尔玛意识到大数据分析的重要性，并将其纳入日常经营的决策过程中。
二、大数据分析在满足市场需求中的作用大数据分析是指通过对大量数据进行收集、处理和分析，来揭示潜在的市场趋势、消费者偏好和需求等信息。
对于沃尔玛这样覆盖广泛且拥有众多顾客的零售企业来说，大数据分析无疑是一把利器，可以帮助他们更好地理解市场需求并作出相应的决策。
1. 消费者行为分析通过大数据分析，沃尔玛可以跟踪消费者的购买行为并提取有价值的信息。
他们可以分析消费者购买的产品种类、品牌偏好、购买频率等等，从而了解消费者的需求倾向和购物习惯。
例如，他们可以通过分析购物篮数据得出某种商品的组合销售趋势，再根据这些趋势进行调整和促销，以满足顾客的需求。
2. 库存管理优化大数据分析还可以帮助沃尔玛优化库存管理，确保能够及时满足市场需求。
通过对历史销售数据、季节性需求和促销活动等因素的分析，沃尔玛可以预测商品需求并及时调整库存水平。
这样可以避免因过量或过少的库存而导致的资源浪费或销售缺货情况的发生，从而提高满足市场需求的能力。
三、沃尔玛大数据分析案例分析以下是一个关于沃尔玛如何利用大数据分析来满足市场需求的案例分析。
案例：优化产品定位沃尔玛在某地区开办了一家新的超市，不确定该地区的消费者喜好和购买习惯。
为了更好地满足市场需求，他们决定运用大数据分析来了解消费者行为。
企业数据分析与商业智能的实践案例
企业数据分析与商业智能的实践案例现代商业流程中至关重要的一环是数据分析与商业智能，通过采集企业内部和外部的各种数据，从中挖掘出有用信息，改善商务决策，提升企业竞争力。
以下是一些企业数据分析与商业智能的实践案例。
1. 零售行业-通过数据分析确定最佳价格策略一家零售商为了战胜市场上激烈的竞争，采用数据分析工具，分析那些销售最好的商品类型以及那些价格能带来最大的销售收入。
他们在采取行动时，在不同季节、不同人群和不同价格点上设置不同策略。
由此他们能够提升客户满意度。
2. 餐饮业-分析订餐过程中产生的数据以提升就餐体验一家餐饮企业研究顾客下单时间、就餐习惯、点餐内容以及支付方式等数据信息，以此来优化餐饮服务。
他们提供方便的移动设备订餐流程，将交互体验提升到一个全新水平。
利用大数据分析的结果他们能够预测成本，有效控制食品和饮料的库存量。
3. 贷款业-通过基于压力的情况预测未来财务发展金融服务公司采用商业智能技术，会分析住房贷款的风险以及客户如何根据问题顺利付款。
如何贷款的利息以及还款客户的历史记录同样可以作为数据来源分析。
这种基于历史数据和压力情况的分析，可以为贷款机构更好地预测未来财务发展，从而帮助他们制定更好的贷款政策。
4. 教育行业-通过学生学习数据搜集学生的学习特点一家大型工程学院采用一套新的课程管理系统，使教师能够快速访问学生学习数据。
根据学生学习数据，教师能够为每个学生后期制定个性化教学方案，提升他们的学习效率。
学习数据还可用于项目绩效分析，提高大学数据管理和预算规划过程的透明度和可扩展性。
5. 能源行业-通过物联网技术做到自动化监控物联网技术可用于监控能源领域的各种设施。
对发电厂、供电线路和消费者用电数据实时分析，能够帮助能源公司做出更准确的决策，使用电力资源时更加高效。
根据监控数据，安排维护工作的计划和成本，识别可以更好地实现能源效益的质量和成本问题。
大数据数据挖掘案例
大数据数据挖掘案例【篇一：大数据数据挖掘案例】本文为系列文，该篇为第一篇。
下面是正文：简而言之，数据挖掘（data mining）是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。
在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。
数据挖掘是如何解决问题的？本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。
下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。
而target公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。
尿不湿和啤酒很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司（wal mart）拥有世上最大的数据仓库系统之一。
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”！这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。
那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。
经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
互联网大数据分析的商业应用案例
互联网大数据分析的商业应用案例随着互联网的快速发展，大数据分析成为了商业领域中的重要工具。
通过对海量数据的收集、整理和分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提高运营效率，从而实现商业价值最大化。
本文将介绍几个互联网大数据分析的商业应用案例，展示大数据分析在不同行业中的实际应用。
1. 电商行业：亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电子商务公司之一，其成功的一大原因就是其个性化推荐系统。
亚马逊通过分析用户的购买历史、浏览记录、评价等数据，利用机器学习算法为用户提供个性化的商品推荐。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的购物体验，还能够增加销售额和用户忠诚度。
2. 金融行业：花旗银行的风险管理金融行业对风险管理的要求非常高，而大数据分析可以帮助金融机构更好地识别和管理风险。
花旗银行利用大数据分析技术，对客户的交易数据、信用记录、社交媒体数据等进行分析，以识别潜在的欺诈行为和风险。
通过及时发现和应对风险，花旗银行能够保护客户的资金安全，提高业务的可持续发展能力。
3. 零售行业：沃尔玛的供应链优化沃尔玛是全球最大的零售商之一，其供应链的优化是其成功的关键之一。
沃尔玛利用大数据分析技术，对销售数据、库存数据、供应商数据等进行分析，以实现供应链的优化。
通过准确预测需求、优化库存管理和供应商选择，沃尔玛能够提高产品的供应能力，降低成本，提高客户满意度。
4. 健康医疗行业：谷歌的疾病预测谷歌利用大数据分析技术，对搜索数据、社交媒体数据、医疗记录等进行分析，以预测疾病的爆发和传播趋势。
通过分析用户的搜索行为和症状描述，谷歌能够提前发现疾病的爆发，并向用户提供相关的健康信息和建议。
这种疾病预测系统可以帮助政府和医疗机构及时采取措施，防止疾病的传播和扩散。
5. 交通运输行业：优步的动态定价优步是一家以共享经济模式运营的打车平台，其成功的一大原因就是其动态定价系统。
优步利用大数据分析技术，对司机的位置、乘客的需求、交通状况等进行实时分析，以确定合理的车费定价。
银行利用大数据精准营销的案例
文章标题：银行利用大数据精准营销的案例一、引言在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为银行精准营销的重要工具之一。
通过对海量数据进行分析和挖掘，银行能够更好地了解客户需求，提供更个性化、精准的金融产品和服务。
本文将通过几个具体的案例来探讨银行利用大数据进行精准营销的成功经验。
二、案例一：招商银行“一网通办”系统招商银行作为国内领先的商业银行之一，利用大数据技术打造了“一网通办”系统，实现全方位、精准的金融服务。
通过对客户的行为数据、消费习惯和偏好进行分析，该系统能够为客户提供个性化的产品推荐和定制化的理财方案。
通过这一系统，招商银行成功地提升了客户满意度和忠诚度，实现了更高效率的精准营销。
三、案例二：工商银行“智慧金融”评台工商银行利用大数据技术打造了“智慧金融”评台，通过对客户的社交网络、社会关系和消费行为进行深度挖掘，为客户提供更个性化、精准的金融服务。
该评台不仅提供个性化的产品推荐，还能够通过大数据分析预测客户未来的金融需求，帮助客户更好地规划财务。
通过“智慧金融”评台，工商银行成功实现了精准营销和更好地客户关系管理。
四、案例三：我国银行“智慧风控”系统我国银行利用大数据技术打造了“智慧风控”系统，通过对客户交易数据、信用记录和网络行为进行实时监控和分析，实现了更精准的风险控制和反欺诈能力。
该系统能够及时识别高风险交易和可疑行为，有效提升了银行的风险防控水平，同时也为客户提供了更安全、可靠的金融服务。
五、总结与展望以上案例充分展示了银行利用大数据进行精准营销的成功实践。
通过对客户数据的深度分析和洞察，银行能够更好地了解客户需求，实现更个性化、精准的金融服务，从而提升客户满意度和忠诚度。
未来，随着大数据技术的不断发展和应用，银行将更加深入地挖掘客户数据，提供更加智能、个性化的金融服务，实现更高效率的精准营销。
六、个人观点和理解作为文章写手，我深刻理解银行利用大数据精准营销的重要性和趋势。
大数据技术的应用，不仅可以帮助银行更好地了解客户需求，还可以提升银行的营销和风险管理能力。
电子商务行业中的大数据应用案例
电子商务行业中的大数据应用案例随着互联网和信息技术的快速发展，电子商务行业也出现了爆发式增长。
在这个行业中，大数据应用起到了重要的作用，帮助企业提高运营效率、优化用户体验并实现商业增长。
下面将介绍几个电子商务行业中具有代表性的大数据应用案例。
案例一：京东的个性化推荐京东作为中国著名的电子商务平台，凭借着强大的大数据分析能力成功实现了个性化推荐。
通过对用户过去的购买记录、浏览行为等数据进行分析和挖掘，京东能够准确地推荐给用户他们可能感兴趣的商品。
而这种个性化推荐不仅提高了用户的购物体验，也为京东实现了销售额的大幅增长。
案例二：阿里巴巴的智能物流阿里巴巴作为中国电子商务的巨头之一，致力于通过大数据实现智能物流的目标。
通过对供应链中的各环节数据进行分析，阿里巴巴能够精确预测产品的需求、库存的管理和配送的优化。
这种智能物流系统大大提高了货物的配送效率，减少了供应链的成本，并提升了物流服务的质量。
案例三：美团的精准营销美团作为中国领先的本地服务电子商务平台，通过大数据技术实现了精准营销。
通过对用户的位置、偏好等信息进行分析，美团能够向用户推荐附近的优惠活动和商家服务，帮助用户更方便地找到所需的商品或服务。
同时，美团还通过对用户消费行为的分析，为商家提供精准的营销方案，促进了商家的增长。
案例四：亚马逊的智能客服亚马逊作为全球最大的电子商务企业之一，利用大数据技术实现了智能客服。
通过对用户的访问、搜索和购物行为进行分析，亚马逊能够预测用户可能遇到的问题，并提供相应的解决方案。
这种智能客服不仅解决了用户的问题，也提高了客户满意度，并为亚马逊减少了人力成本。
通过以上案例可以看出，在电子商务行业中，大数据应用已经成为企业发展不可或缺的一部分。
通过对用户行为和市场趋势的深入分析，企业能够更好地了解用户的需求，提供个性化的产品和服务，并实现商业的增长。
然而，同时也需要关注用户隐私和数据安全问题，确保大数据应用的合法合规，保护用户的权益。
大数据经典应用案例top50详细剖析
大数据应用经典案例TOP50详细剖析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. Tipp24 AG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与客户的特性，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Walmart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。
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. PredPol Inc.。
PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以与一群研究人员合作，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X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. Tesco PLC（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。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。
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。
电商平台大数据技术应用案例分析
电商平台大数据技术应用案例分析随着互联网的快速发展，电子商务行业已经成为当今商业环境中最具活力和潜力的领域之一。
在这个日益竞争的市场中，企业需要寻求创新的方式来吸引和满足消费者的需求。
大数据技术为电商平台提供了一种强大的工具，可以帮助商家更好地了解市场需求、优化产品和服务，并为消费者提供个性化的购物体验。
1. 大数据技术在电商平台中的应用电商平台是一个庞大的数据集中点，每天都有大量的交易、用户行为和流量数据产生。
利用大数据技术可以对这些数据进行分析和挖掘，从而揭示出消费者的购买偏好、行为趋势和市场需求。
根据这些数据的分析结果，电商平台可以制定精确的营销策略、商品定价以及供应链管理，并为消费者提供个性化的推荐和购物体验。
2. 案例一：亚马逊作为全球最大的电商平台之一，亚马逊凭借其强大的大数据技术在电商领域取得了巨大成功。
亚马逊通过分析消费者的购买历史、浏览行为和搜索记录等数据，可以为每个用户提供个性化的商品推荐。
此外，亚马逊还通过大数据分析来优化供应链管理，确保商品库存的准确性和及时性，提高顾客满意度。
3. 案例二：京东作为中国最大的自营电商平台，京东也广泛应用大数据技术提升运营效率和用户体验。
京东利用大数据分析消费者的购物行为和偏好，进一步优化商品分类和推荐系统。
京东还通过大数据技术实现智能仓储和物流系统，以提高商品配送速度和准确性。
此外，京东还借助大数据技术对供应链进行优化，降低库存成本同时提高销售效率。
4. 案例三：阿里巴巴阿里巴巴作为中国最大的电商平台之一，也不断探索大数据技术在电商行业的应用。
阿里巴巴通过大数据分析消费者的交易和行为数据，可以了解用户的购买需求和偏好，从而为商家提供精确的推广渠道和目标人群。
此外，阿里巴巴还利用大数据技术对商家的销售数据进行分析，提供营销决策的参考，提高商家的销售水平和竞争力。
5. 总结大数据技术在电商平台中的应用已经成为电商行业发展的必然趋势。
通过大数据分析，电商平台可以更好地了解消费者的需求，提供个性化的购物体验，并为商家提供精准的市场策略。
数据挖掘成功的案例
数据挖掘成功的案例数据挖掘成功的案例数据挖掘是一项关键性的技术，它能够从大量数据中提取有价值的信息。
在当今数字化时代，许多企业和组织都依赖于数据挖掘来解决业务问题和做出明智的决策。
以下是一些成功的数据挖掘案例。
一、亚马逊（Amazon）推荐系统亚马逊是全球最大的在线零售商之一，其推荐系统是其商业模式的核心。
该系统基于用户历史购买记录、浏览记录、评价等信息进行分析，然后利用机器学习算法来预测用户可能感兴趣的商品，并将这些商品推荐给用户。
该系统不仅提高了亚马逊的销售额，还提高了客户满意度。
据报道，亚马逊每年因此获得数十亿美元的收入。
二、谷歌（Google）搜索引擎谷歌是全球最流行的搜索引擎之一，其成功部分归功于其强大的数据挖掘技术。
谷歌使用了大量算法来分析网页内容和链接结构，并根据相关性对搜索结果进行排名。
此外，谷歌还使用了自然语言处理技术来理解搜索查询的意图，并提供更准确的结果。
这些技术的结合使得谷歌成为了最受欢迎的搜索引擎之一。
三、Netflix电影推荐系统Netflix是一个流媒体视频服务公司，其电影推荐系统是其商业模式的核心。
该系统基于用户历史观看记录、评分等信息进行分析，然后利用机器学习算法来预测用户可能喜欢的电影，并将这些电影推荐给用户。
该系统使得Netflix能够提供高度个性化的推荐服务，从而提高了客户满意度和忠诚度。
据报道，该系统每年为Netflix节省数十亿美元。
四、美国航空公司（American Airlines）客户关系管理美国航空公司使用数据挖掘技术来管理其客户关系。
该系统分析了客户历史购买记录、旅行偏好等信息，并根据这些信息提供个性化服务和优惠活动。
该系统使得美国航空公司能够更好地满足客户需求，从而提高了客户满意度和忠诚度。
据报道，该系统每年为美国航空公司带来数亿美元的收入。
五、沃尔玛（Walmart）销售预测沃尔玛是全球最大的零售商之一，其销售预测系统是其商业模式的核心。
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1.前言随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。
金融业正在快速发生变化。
合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。
节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。
即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。
在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？数据挖掘<Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。
其表现形式为概念<Concepts）、规则(Rules>、模式(Patterns>等形式。
用统计分析和数据挖掘解决商务问题。
金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。
客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。
为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。
他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。
数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。
SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。
采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。
客户流失―挽留有价值的客户在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。
例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。
为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。
然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。
可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。
接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。
交叉销售在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。
由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。
研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。
企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。
从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。
通过侦测欺诈、减少欺诈来降低成本。
为了与欺诈活动作斗争，首先您需要预测欺诈在何时、何地发生。
数据挖掘技术侦测在欺诈中常见的模式，预测欺诈活动将在哪里发生。
对于银行业的公司来说，欺诈活动频繁发生的一个领域是自动取款机<ATM）。
数据挖掘帮助公司预测欺诈性的ATM交易。
银行可以来预测欺诈最有可能在哪个地理位置上发生。
接着该信息就被传送给ATM网络的成员机构，由这些机构通知客户，让客户确定交易是否正当，从而避免发生更多的欺诈行为。
有了这些信息，他们可以更快地冻结或采取其它必要的手段。
开发新客户金融机构可以使用数据挖掘技术提高市场活动的有效性。
银行部门对给出反馈的活动对象进行分析，使之变成新的客户。
这些信息也可应用到其它客户，以提高新的市场活动的反馈率。
降低索赔保险公司都希望减少索赔的数量。
可以使用聚类分析，根据现有客户的特征档案来找出哪些客户更有可能提出索赔请求。
这些档案是通过对客户提取200至300个不同的变量而产生出来的。
接着，您就可以针对那些可能提出较少索赔请求的客户开展获取活动。
信用风险分析传统的风险管理已无法有效控制跨区域、跨部门、跨行业的多种风险，利用科学的数据分析系统提高欺诈的防，降低信用风险尤为重要。
客户科学评估造成风险的因素，有效规避风险，建立完善的风险防机制。
2.客户流失随着金融体制改革的不断深化和金融领域的对外开放，我国金融行业的竞争日趋激烈。
《2006年金融服务指数研究报告》显示，在我国金融业逐步对外资行业开放的今天，中国金融业的服务质量虽然有稳步提升，但总体仍需提高，中资银行面临着极大的优质客户流失的危险。
这将对银行经营和效益产生极大的影响。
除了提高服务质量，银行要加强营销活动，保留优质客户，首先面临的第一个问题就是，谁可能流失？应该针对哪些客户进行客户保留活动？针对所有的客户开展保留活动，成本太大。
合理的做法是应用数据挖掘技术，研究流失客户的特征，从而对流失进行预测、并对流失的后果进行评估，采取客户保留措施，防止因客户流失而引发的经营危机，提升公司的竞争力。
具体来说，客户流失是指客户终止与企业的服务合同或转向其它公司提供的服务。
客户流失分析是以客户的历史通话行为数据、客户的基础信息、客户拥有的产品信息为基础，通过适当的数据挖掘手段，综合考虑流失的特点和与之相关的多种因素，从中发现与流失密切相关的特征，在此基础上建立可以在一定时间围预测用户流失倾向的预测模型，为相关业务部门提供有流失倾向的用户和这些用户的行为特征，以便相关部门制定恰当的营销策略，采取针对性措施，开展客户挽留工作。
客户流失需要解决的问题1）哪些现有客户可能流失？客户流失的可能性预测。
主要对每一个客户流失倾向性的大小进行预测。
2）现有客户可能在何时流失？如果某一客户可能流失，他会在多长时间流失。
3）客户为什么流失？哪些因素造成了客户的流失，客户流失的重要原因是什么。
主要对引起客户流失的诸因素进行预测和分析。
4）客户流失的影响？客户流失对客户自身会造成什么影响？客户流失对公司的影响如何？对可能流失客户进行价值评估，该客户的价值影响了运营商将要付出多大的成本去保留该客户。
5）客户保留措施？针对公司需要保留的客户，制定客户和执行保留措施。
客户流失的类型为了避免由客户流失造成的损失，必须找出那些有流失危险和最有价值的客户，并开展客户保留活动。
客户流失现象可以分为以下三种情况：1）公司客户转移：客户转移至本公司的不同业务。
主要是增加新业务，或者费率调整引发的业务转移，例如从活期存款转移至零存整取，从外汇投资转移至沪深股市投资。
这种情况下，虽然就某个业务单独统计来看存在客户流失，并且会影响到公司的收入，但对公司整体而言客户没有流失。
2）客户被动流失：表现为金融服务商由于客户欺诈等行为而主动终止客户与客户的关系。
这是由于金融服务商在客户开发的过程中忽视了客户质量造成的。
3）客户主动流失：客户主动流失可分为两种情况。
一种是客户不再使用任何一家金融服务商的业务；另一种是客户选择了另一家服务商，如客户将存款从一家银行转移到另一家银行。
客户主动流失的原因主要是客户认为公司不能提供他所期待的价值，即公司为客户提供的服务价值低于另一家服务商。
这可能是客户对公司的业务和服务不满意，也可能是客户仅仅想尝试一下别家公司提供而本公司未提供的新业务。
这种客户流失形式是研究的主要容。
如何进行客户流失分析？对于客户流失行为预测来说，需要针对客户流失的不同种类分别定义预测目标，即明确定义何为流失，进而区别处理。
预测目标的准确定义对于预测模型的建立是非常重要的，它是建立在对运营商的商业规则和业务流程的准确把握的基础之上。
在客户流失分析中有两个核心变量：财务原因/非财务原因，主动流失/被动流失。
对不同的流失客户按该原则加以区分，进而制定不同的流失标准。
例如，非财务原因主动流失的客户往往是高价值的客户，他们会正常支付服务费用并容易对市场活动有所响应，这种客户是企业真正需要保留的客户。
而对于非财务原因被动流失的客户，预测其行为的意义不大。
研究哪些客户即将流失，是一个分类问题。
将现有客户分为流失和不流失两类，选择适量的流失客户和未流失客户的属性数据组成训练数据集，包括：客户的历史通话行为数据、客户的基础信息、客户拥有的产品信息等。
Clementine提供人工神经网络、决策树、Logistic回归等模型用于建立客户流失的分类模型。
关于流失用户特征的分析，是一个属性约减和规则发现问题。
Clementine提供关联分析方法，可以发现怎样的规则导致客户流失。
也可以利用Clementine的决策树方法，发现与目标变量<是否流失），关系最为紧密的用户属性。
由于不同类型的客户可能具有不同的流失特征。
因此，在进行深入的客户流失分析时，需要先进行客户细分，再对细分之后的客户群分别进行挖掘。
在预测客户流失时一个很重要的问题是流失的时间问题，即一个客户即将要流失，那么它可能什么时候会流失。
生存分析可以解决这类问题。
生存分析不仅可以告诉分析人员在某种情况下，客户可能流失，而且还可以告诉分析人员，在这种情况下，客户在何时会流失。
生存分析以客户流失的时间为响应变量进行建模，以客户的人口统计学特征和行为特征为自变量，对每个客户计算出初始生存率，随着时间和客户行为的变化，客户的生存率也发生变化，当生存率达到一定的阈值后，客户就可能流失。
分析客户流失对客户自身的影响时，主要可以考虑客户的流失成本和客户流失的受益分析。
客户流失成本可以考虑流失带来的人际关系损失等因素，通过归纳客户的通话特征来表征。
减少客户流失的一个手段就是增加客户的流失成本。
客户流失的受益分析就是判断客户流失的动机，是价格因素还是为了追求更好的服务等。
这方面容丰富，需作具体分析。
分析客户流失对公司的影响时，不仅要着眼于对收入的影响，而且要考虑其它方面的影响。
单个的客户流失对公司的影响可能是微不足道的，此时需要研究流失客户群对公司收入或业务的影响。
这时候可能需要对流失客户进行聚类分析和关联分析，归纳客户流失的原因，有针对性的制定防止客户流失的措施。
在预测出有较大流失可能性的客户后，分析该客户流失对公司的影响。
评估保留客户后的收益和保留客户的成本。
如果收益大于成本，客户是高价值客户，则采取措施对其进行保留。
至于低价值客户，不妨任其流失甚至劝其流失。
总之在利用数据挖掘研究客户流失问题时，需要明确并深入理解业务目标，在明确的业务目标的基础上准备数据、建模、模型评估，最后将模型部署到企业中。