第四章 数据挖掘应用案例
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。
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。
数据挖掘技术的实际应用案例
数据挖掘技术的实际应用案例数据挖掘技术，指通过建立数据模型，分析和挖掘大量数据中潜在的关联关系、规律和趋势，从而发现有用的信息。
在当今信息技术快速发展的环境下，数据挖掘技术已经广泛应用于企业、政府、医疗和教育等各个领域。
本文将通过介绍一些数据挖掘技术的实际应用案例，来说明数据挖掘技术的强大以及对各个领域的推动作用。
第一、企业领域在企业领域，数据挖掘技术已经成为了企业决策制定的重要工具。
数据挖掘技术可以通过分析客户的行为、购买历史和兴趣爱好等信息，来精细化地定向推送广告和产品，从而提高销售额和产品转化率。
例如，亚马逊公司使用数据挖掘技术，跟踪顾客浏览和购买行为，将浏览记录转化为针对个人的广告和产品推荐，从而提高客户的购买率和满意度。
此外，数据挖掘技术也可以通过对市场趋势和竞争情况的分析，帮助企业优化产品定价和市场策略。
第二、医疗领域在医疗领域，数据挖掘技术可以对大量医疗数据进行分析和挖掘，从而发现新的疾病治疗方法和预测疾病的发展趋势。
例如，在药物研发领域，利用数据挖掘技术对分子结构和药物代谢等信息进行分析，可以加速药物研发的进程。
此外，数据挖掘技术也可以通过对患者的病历和症状数据的分析，来提高诊断准确率和预测病情发展趋势，从而更好地指导临床医学的实践。
第三、政府领域在政府领域，数据挖掘技术可以帮助政府部门更好地规划和决策。
例如，在城市规划领域，数据挖掘技术可以分析人口密度、流动和用地规划等信息，来提高城市规划方案的科学性和合理性。
此外，在公共安全领域，数据挖掘技术可以通过对犯罪事件和犯罪者行为的分析，来提高犯罪预防和监管的水平。
第四、教育领域在教育领域，数据挖掘技术可以通过对学生学习行为和学业成绩的分析，来提高教育教学水平。
例如，在大规模在线开放课程中，数据挖掘技术可以对学生的学习行为和学业成绩进行分析，来优化教学内容和方式，提高学生的学习成效。
此外，在高校教学领域，数据挖掘技术也可以分析学生的学习行为和学习成绩，帮助教师更好地理解学生的需求和问题，提高教学质量和学生满意度。
数据挖掘的实践案例
数据挖掘的实践案例数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中发现隐藏模式、建立模型并进行预测分析的技术。
数据挖掘的应用场景非常广泛，可以用于市场营销、金融风险管理、医疗诊断等领域。
本文将介绍一个数据挖掘的实践案例，展示其在商业领域的应用。
案例背景某电商平台希望通过数据挖掘技术来提升用户购物体验，增加用户黏性和购买意愿。
平台拥有大量的历史用户数据，包括用户的购买记录、浏览记录和用户属性等。
通过对这些数据进行挖掘，可以深入了解用户的购物习惯，为用户提供个性化的推荐和服务。
数据收集和预处理为了进行数据挖掘分析，首先需要收集和整理数据。
平台从数据库中提取了用户的购物记录、浏览记录和用户属性等数据，并进行了初步清洗。
清洗过程包括数据去重、缺失值处理和异常值处理等步骤，以确保数据的质量和准确性。
特征选择和数据转换在数据挖掘的过程中，特征选择是一个非常重要的步骤。
特征选择可以帮助我们找到与目标变量相关性较高的特征，减少数据维度，提高模型的效果和运算速度。
在本案例中，平台选择了用户的购买记录、浏览记录和用户属性等作为特征，并将它们进行了适当的数据转换，如数值变量的标准化和分类变量的编码等。
模型构建和评估在数据预处理完成后，接下来是模型的构建和评估。
在本案例中，平台选择了基于协同过滤的推荐算法来构建模型。
该算法可以根据用户的历史行为和相似用户的行为进行推荐。
通过训练和调优模型参数，平台得到了一个较为准确的推荐模型。
模型应用和结果分析在模型构建完成后，平台将其应用于实际业务场景中。
通过将模型与平台的推荐引擎结合，平台可以为用户提供个性化的商品推荐。
用户可以在购物过程中看到与自己兴趣相关的商品，提高购买的满意度和转化率。
通过对推荐效果的监测和分析，平台可以不断改进模型，提升推荐的准确性和效果。
总结和展望数据挖掘在商业领域的应用具有广阔的前景。
通过对大数据的挖掘和分析，可以为企业提供更深入的市场洞察，提高决策的精准性和效率。
数据挖掘应用案例
的人往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿
布这两件看上去不相干的商品经常会出现在一个货篮的现
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象。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一， 则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以 一次同时买到尿布与啤酒为止。Walmart发现了这一 独特的现象，开始在卖场尝试将尿布与啤酒摆放在相 同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品， 并很快地完成购物；而Walmart也可以让这些客户一 次购买两件商品，而不是一件，从而获得了很好的商 品销售收入。
再来考虑下述情况：
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第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
项 纸尿片 啤酒 卫生纸 纸尿片and啤酒 纸尿片and卫生纸 啤酒and卫生纸 纸尿片，啤酒and卫生纸
在某些情况下，兴趣度会出现负值，此时商品之 间很可能具有相互排斥的关系，体现在货篮中，就是 这些商品从来不会出现在同一个货篮中。
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第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
假如有表4.1的购买记录。
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顾客 1 2 3 4 5
项目 纸尿片、啤酒 牛奶、纸尿片、橙汁 纸尿片、卫生纸 纸尿片、卫生纸、啤酒
橙汁
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第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
将表4.1整理后得到购买记录转换后的二维表4.2。
项目 纸尿片
橙汁 牛奶 啤酒 卫生纸
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数据挖掘应用案例
数据挖掘应用案例随着互联网的发展，电子商务行业迅速崛起，成为了人们购物的主要渠道。
随之而来的是海量的用户数据，这些数据蕴含着丰富的信息，如何从中挖掘出有价值的信息成为了电商企业面临的重要问题。
数据挖掘技术的应用，可以帮助电商企业分析用户行为，优化营销策略，提升用户体验，增加销售额。
本文将以某电商网站为例，介绍数据挖掘在电商领域的应用案例。
电商网站的用户行为数据主要包括用户浏览商品、搜索商品、加入购物车、下单购买等行为。
这些行为数据蕴含着用户的购物偏好、兴趣爱好、消费能力等信息，通过数据挖掘技术的应用，可以挖掘出用户的购物习惯、行为规律，为电商企业提供决策支持。
首先，电商网站可以通过数据挖掘技术分析用户的购物偏好。
通过对用户的浏览、搜索、购买行为数据进行挖掘，可以发现用户对哪些商品感兴趣，喜欢浏览哪些类别的商品，以及购买的频率和金额。
通过分析这些数据，电商网站可以为用户推荐更符合其兴趣和需求的商品，提高用户购买的满意度和转化率。
其次，数据挖掘技术还可以帮助电商网站分析用户的行为规律。
通过对用户行为数据的时间、地点、频率等方面进行挖掘，可以发现用户的购物习惯和行为规律。
比如，某些用户可能在周末购物频率较高，而有些用户可能更倾向于在工作日下单购买。
通过分析这些规律，电商网站可以有针对性地制定营销策略，如在用户购物高峰期增加促销活动，提高销售额。
另外，数据挖掘技术还可以帮助电商网站进行用户价值分析。
通过对用户购买行为数据的挖掘，可以发现哪些用户是高价值用户，他们的购买频率和金额较高，对电商网站的贡献度较大；哪些用户是低价值用户，他们的购买频率和金额较低，对电商网站的贡献度较小。
通过分析这些数据，电商网站可以有针对性地制定营销策略，如针对高价值用户提供更多的优惠和服务，提升用户忠诚度和消费频次。
最后，数据挖掘技术还可以帮助电商网站进行用户流失预测。
通过对用户的行为数据进行挖掘，可以发现哪些用户具有流失的迹象，如长时间未登录、浏览商品但未下单购买等。
数据挖掘的应用案例
数据挖掘的应用案例数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联和趋势的技术。
它可以帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和业务发展。
在今天的信息时代，数据挖掘已经成为了企业和组织的重要工具，它被广泛应用于市场营销、金融、医疗、电子商务等领域。
本文将通过几个具体的应用案例来介绍数据挖掘在不同领域的应用。
1. 市场营销领域。
在市场营销领域，数据挖掘被广泛应用于客户细分、市场预测、产品定价等方面。
例如，一家电商公司可以利用数据挖掘技术来分析用户的购物行为，从而识别出不同的用户群体，并为他们提供个性化的推荐和营销活动。
此外，数据挖掘还可以帮助企业预测市场趋势，制定更加精准的营销策略。
2. 金融领域。
在金融领域，数据挖掘被广泛应用于信用评分、风险管理、欺诈检测等方面。
例如，银行可以利用数据挖掘技术来分析客户的信用记录和交易行为，从而评估客户的信用风险，并制定相应的信贷政策。
此外，数据挖掘还可以帮助银行及时发现和防范欺诈行为，保护客户的资金安全。
3. 医疗领域。
在医疗领域，数据挖掘被广泛应用于疾病预测、临床决策、药物研发等方面。
例如，医院可以利用数据挖掘技术来分析患者的病历和生理指标，从而预测患者的疾病风险，并制定个性化的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以帮助医药公司分析大量的临床试验数据，加速药物研发过程，提高新药的研发成功率。
4. 电子商务领域。
在电子商务领域，数据挖掘被广泛应用于用户行为分析、商品推荐、库存管理等方面。
例如，一家电商平台可以利用数据挖掘技术来分析用户的浏览和购买行为，从而为他们提供个性化的商品推荐和营销活动。
此外，数据挖掘还可以帮助电商企业优化库存管理，减少库存积压和损失。
综上所述，数据挖掘在市场营销、金融、医疗、电子商务等领域都有着广泛的应用。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据挖掘的应用范围将会越来越广，对于企业和组织来说，掌握数据挖掘技术已经成为了提高竞争力和创新能力的重要手段。
数据挖掘应用案例
数据挖掘应用案例数据挖掘技术,可以帮助我们从海量数据中发现有用的模式,已经成为数据库研究的一个新的热点。
以下是店铺为大家整理的关于数据挖掘应用案例，给大家作为参考，欢迎阅读!数据挖掘应用案例篇1蒙特利尔银行是加拿大历史最为悠久的银行，也是加拿大的第三大银行。
在20世纪90年代中期，行业竞争的加剧导致该银行需要通过交叉销售来锁定1800万客户。
银行智能化商业高级经理JanMrazek说，这反映了银行的一个新焦点--客户(而不是商品)。
银行应该认识到客户需要什么产品以及如何推销这些产品，而不是等待人们来排队购买。
然后，银行需要开发相应商品并进行营销活动，从而满足这些需求。
在应用数据挖掘之前，银行的销售代表必须于晚上6点至9点在特定地区通过电话向客户推销产品。
但是，正如每个处于接受端的人所了解的那样，大多数人在工作结束后对于兜售并不感兴趣。
因此，在晚餐时间进行电话推销的反馈率非常低。
几年前，该银行开始采用IBMDB2IntelligentMinerScoring，基于银行账户余额、客户已拥有的银行产品以及所处地点和信贷风险等标准来评价记录档案。
这些评价可用于确定客户购买某一具体产品的可能性。
该系统能够通过浏览器窗口进行观察，使得管理人员不必分析基础数据，因此非常适合于非统计人员。
“我们对客户的财务行为习惯及其对银行收益率的影响有了更深入的了解。
现在，当进行更具针对性的营销活动时，银行能够区别对待不同的客户群，以提升产品和服务质量，同时还能制订适当的价格和设计各种奖励方案，甚至确定利息费用。
“蒙特利尔银行的数据挖掘工具为管理人员提供了大量信息，从而帮助他们对于从营销到产品设计的任何事情进行决策。
数据挖掘应用案例篇2就算没去过纽约，也应该都听说过拥有百年历史的纽约地铁，又脏又臭又阴暗，但是纽约客以及自世界各地来的旅客又都离不开地铁，每天550 万人搭乘，想必每一座地铁、每一层阶梯、每一列车厢，到处沾满人类陈年积淀的汗渍与污垢。
数据挖掘的实际案例
数据挖掘的实际案例在当今信息化社会，数据已经成为一种宝贵的资源。
然而，大量的数据不仅需要被存储，更需要被合理利用。
为了从这些海量的数据中提取有价值的信息，数据挖掘技术应运而生。
本文将通过介绍几个实际案例，展示数据挖掘在解决实际问题中的应用。
案例一：零售业中的市场篮子分析在零售业，市场篮子分析是一种常见的数据挖掘技术。
通过分析顾客的购物篮信息，可以发现潜在的购买关联规则，进而实现交叉销售和精准营销。
例如，一家超市可以通过数据挖掘技术发现购买尿布的顾客往往还会购买啤酒，因此可以将尿布和啤酒摆放在一起，提高销售额。
案例二：电商平台中的个性化推荐在电商平台中，个性化推荐系统是一种有效的数据挖掘应用。
通过分析用户的购买历史、浏览记录以及其他行为数据，可以为用户提供个性化的产品推荐。
例如，当一个用户在电商平台上搜索了一款手机，个性化推荐系统可以根据该用户的行为数据，为他推荐相关的手机配件或者其他品牌的手机，提高用户满意度和购买率。
案例三：金融领域中的反欺诈检测在金融领域，数据挖掘技术在反欺诈检测中起着重要作用。
通过分析用户的交易记录、身份信息等数据，可以识别出潜在的欺诈行为。
例如，银行可以通过数据挖掘技术发现某个账户在短时间内频繁转账给不同的账户，可能存在洗钱的嫌疑，从而及时采取相应措施，保护客户利益。
案例四：医疗领域中的疾病预测在医疗领域，数据挖掘技术可以帮助医生预测患者的疾病风险，提高治疗效果。
通过分析患者的病历、体检数据等信息，可以建立预测模型，预测患者可能患上的疾病类型和患病概率。
例如，通过数据挖掘技术可以预测某个人可能患有心脏病的风险，从而让医生提前采取预防措施，降低患病风险。
通过以上实际案例的介绍，我们可以看到数据挖掘技术在各个领域中的广泛应用。
数据挖掘不仅可以帮助企业发现商机，提高效益，还可以帮助医疗、金融等行业提高服务质量，减少风险。
随着科技的不断发展，数据挖掘技术将在更多的领域中发挥重要作用，为人们的工作和生活带来更多便利和益处。
数据挖掘的实际应用案例
数据挖掘的实际应用案例随着信息技术的发展和数据存储能力的提升，数据挖掘作为一种分析海量数据的技术手段，受到了广泛关注和应用。
数据挖掘的目标是从海量数据中提取有价值的、未知的、潜在的、先前不知道的、可理解的模式和知识。
在各个领域中，数据挖掘已经得到了广泛的应用，本文将介绍几个具有代表性的数据挖掘实际案例。
一、电商行业中的商品推荐随着电商行业的蓬勃发展，如何提高商品销量成为了每个电商平台追求的目标。
通过数据挖掘，可以从用户的购买记录、浏览记录、评价等数据中，挖掘出用户的行为模式和喜好，从而实现个性化的商品推荐。
以阿里巴巴集团的淘宝为例，通过对海量交易数据的挖掘和分析，可以将用户分为不同的群体，并向他们推荐他们可能感兴趣的商品，极大地提高了用户的购买率和用户体验度。
二、金融领域中的信用卡欺诈检测随着金融业务的发展，信用卡欺诈案件也越来越多。
传统的手工分析对于大量数据的处理速度较慢，而数据挖掘技术可以有效提高欺诈检测的准确率和速度。
通过对信用卡持卡人的交易记录、消费习惯、地理位置等信息进行挖掘，可以构建信用卡欺诈检测模型，从而实时发现可疑的交易行为，并及时采取措施，保护持卡人的权益。
三、医疗领域中的疾病诊断在医疗领域中，数据挖掘技术也得到了广泛的应用。
通过挖掘患者的病历数据、病情描述、治疗过程等信息，可以建立疾病诊断模型，提高医生对疾病的诊断准确率。
同时，数据挖掘还可以帮助医疗机构进行资源配置，优化医疗流程，提高效率，降低医疗成本。
四、社交媒体中的舆情分析随着社交媒体的普及和快速发展，大量的用户在社交媒体上产生了海量的数据，这为舆情分析提供了宝贵的资源。
通过数据挖掘技术，可以从社交媒体中挖掘出用户的情感倾向、关注点等信息，进而分析舆情的走势和影响因素。
这对于政府部门、企业以及个人来说，都具有重要的参考价值，可以及时了解用户的需求和态度，作出相应的措施。
综上所述，数据挖掘作为一种引领新时代的技术手段，不仅在商业领域中得到了广泛的应用，也在金融、医疗和社交媒体等领域中发挥着重要的作用。
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。
数据挖掘的商业应用案例
数据挖掘的商业应用案例近年来，随着信息时代的到来，数据量的爆炸式增长给人们带来了巨大的挑战和机遇。
数据挖掘作为一种从大规模数据中提取知识的方法和技术，被越来越多的企业应用于商业决策和运营改进中。
本文将介绍数据挖掘在商业领域中的几个案例，展示了它在提升企业竞争力和创造商业价值方面的巨大潜力。
第一部分：市场细分与产品定位数据挖掘可以帮助企业实现市场细分，准确了解目标受众的需求和喜好，从而进行精准的产品定位。
以某电子商务平台为例，通过对大量用户行为数据的分析，利用关联规则和聚类算法，将用户分为不同的消费群体。
通过对每个群体的兴趣、购买习惯和消费能力的深入了解，企业可以推出符合不同用户需求的产品，并通过个性化的营销策略精准地触达目标用户，提高销售额和用户满意度。
第二部分：欺诈检测与风险预测在金融行业中，欺诈检测和风险预测是关键的商业应用之一。
通过数据挖掘技术，可以分析大量的交易数据和客户信息，建立欺诈检测模型。
这些模型可以自动识别异常交易行为、异常账户活动和欺诈风险，帮助银行和金融机构及时采取措施防止金融诈骗事件的发生。
同时，数据挖掘还可以预测风险，为投资决策提供依据，降低金融机构的风险敞口，保护客户和企业的利益。
第三部分：供应链优化与预测分析供应链是企业运营中的重要环节，数据挖掘的应用可以帮助企业优化供应链并提升运营效率。
通过对供应链中的数据进行分析，包括供应商的交货时间、库存水平、运输成本等方面的数据，企业可以建立预测模型预测供应链延迟和缺货风险等问题，及时采取措施，避免供应链中断和库存积压的情况发生。
同时，数据挖掘还可以通过寻找规律和模式，提高供应链的物流效率和货物配送的准时性，减少企业的运输成本。
第四部分：客户关系管理与市场营销数据挖掘可以帮助企业建立完善的客户关系管理系统和市场营销策略。
通过对客户信息和行为数据的挖掘，企业可以分析客户的价值和忠诚度，了解客户的需求和购买决策过程。
在此基础上，企业可以制定个性化的客户关系管理计划，通过定向的营销活动和个性化的服务，提升客户满意度和忠诚度。
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。
数据挖掘技术的应用案例分析
数据挖掘技术的应用案例分析随着信息时代的发展，数据量呈爆炸式增长，大量的数据需要加以整理和处理，这就需要数据挖掘技术的应用。
数据挖掘技术的应用范围非常广泛，它可以从海量数据中自动发现潜在规律和趋势，为人类的生产、生活、科研等领域提供了重要支持。
本文将从几个数据挖掘技术的应用案例入手，阐述数据挖掘技术在人类生产、生活中的重要应用。
一、网络营销随着社交网络和电子商务等新兴产业的出现，网络营销成为了一种新的推广模式。
如何有效地打造网络营销模式是网络营销者最关心的问题之一。
数据挖掘技术可以对网站流量、用户偏好、消费习惯等数据进行分析，为网络营销者提供决策依据。
例如，在“双十一”购物狂欢节之前，各大电商平台会利用数据挖掘技术分析用户的购买历史、浏览记录、搜索关键词等，从而针对用户推送定制化的促销活动，以提高销售额。
二、金融风控金融行业是数据挖掘技术应用的一个重要领域。
金融风控需要对大量的金融数据进行分析，以提前识别可能的转贷、欺诈、逾期、失信等情况。
数据挖掘技术可以从银行流水、信用卡账单、还款记录等角度进行综合分析，结合数据挖掘模型和风控算法，快速筛选出风险用户，降低贷款、信用卡等金融风险。
三、医疗诊断医疗诊断是人类生产生活的重要领域，而数据挖掘技术的应用能够为医生快速进行疾病诊断和预测提供了有效的支持。
例如，利用数据挖掘模型分析糖尿病患者的病例，可以找到各种因素对糖尿病的具体影响，并根据建立的预测模型，为医生提供相应的预测指示，大大提高了医生的工作效率。
四、新闻推荐随着互联网的飞速发展和新闻媒体的繁荣，新闻推荐系统也越来越受到广泛关注。
在大量的新闻资讯面前，如何让用户看到感兴趣的新闻是一项非常重要的工作。
利用数据挖掘技术分析用户的浏览数据、搜索记录、点击习惯等，可以为用户推荐感兴趣的新闻资讯，提高用户的阅读体验。
五、智能客服随着人工智能技术的逐步成熟，智能客服逐渐走进人们的视野。
智能客服系统可以借助数据挖掘技术分析用户提问、历史记录、客户分类等数据，提供智能化的服务，类似于一个24小时在线的专业人士，大大提高了客户满意度和客户忠诚度。
数据挖掘技术应用实例
简介本书在介绍数据挖掘技术理论和算法的基础上，通过不同领域的应用案例，来说明数据挖掘在实际应用中的具体操作方法，以期为读者提供一个更为广阔的视角。
本书从理论、应用实例和数据挖掘的发展趋势，以及面临的机遇和挑战等方面，对数据挖掘技术进行了详细介绍，其中在应用实例部分分别介绍了数据挖掘技术在客户关系管理、市场营销、证券领域、电信领域、产品设计、军事领域以及web数据挖掘等方面的应用。
本书可作为企事业单位信息管理部门以及其他各行各业的管理者、信息分析人员、数据统计人员、市场营销人员、研究与开发人员的参考资料，也可作为高等院校信息管理类、数据分析类、计算机类等相关专业的教材和参考书，还可作为高等院校毕业论文或毕业设计的参考资料。
目录高等院校信息管理类、数据分析类、计算机类等相关专业的教材和参考书，还可作为高等院校毕业论文或毕业设计的参考资料。
目录出版说明前言第1章绪论1.1 数据挖掘的基本概念1.1.1 啤酒与尿布1.1.2 什么是数据挖掘1.1.3 数据挖掘的分类1.1.4 数据挖掘的特点和功能1.2 数据挖掘的过程1.2.1 数据准备1.2.2 数据选择1.2.3 数据预处理1.2.4 数据挖掘及模式评价1.3 数据仓库和数据挖掘1.3.1 数据仓库的概念和特点1.3.2 数据集市1.3.3 元数据1.3.4 数据仓库和数据挖掘的关系1.4 OLAP和数据挖掘1.4.1 OLAP的基本概念1.4.2 OLAP的操作1.4.3 OLAP的类别1.4.4 OLAP和0LTP的关系1.4.5 OLAP和数据挖掘的关系1.5 数据挖掘的应用领域1.6 数据挖掘研究现状1.6.1 商业应用1.6.2 支持平台数据展现1.6.3 使用成本1.6.4 挖掘算法1.7 本章小结第2章数据挖掘的常用技术2.1 决策树2.1.1 决策树的基本概念2.1.2 决策树的基本原理2.1.3 决策树的算法2.1.4 决策树的优势和劣势2.2 神经网络2.2.1 神经网络的基本概念2.2.2 神经网络的特征2.2.3 神经网络的分类和学习方式2.2.4 进化计算2.2.5 神经网络的优缺点2.3 关联规则2.3.1 关联规则的基本概念2.3.2 经典Apriori算法的描述2.3.3 AprioriTid算法2.3.4 FP-tree算法2.4 聚类分析2.4.1 聚类分析的基本概念2.4.2 聚类算法简介2.4.3 孤立点分析2.5 统计学习2.5.1 统计分析综述2.5.2 贝叶斯学习2.5.3 支撑矢量机2.5.4 回归分析2.6 模糊集和粗糙集2.6.1 模糊集概述2.6.2 粗糙集概述2.7 本章小结第3章数据挖掘在客户关系管理中的应用3.1 数据挖掘在CRM中的应用现状3.1.1 CRM的由来3.1.2 CRM系统的研发现状3.1.3 数据挖掘在CRM中的使用情况3.2 数据挖掘在CIW中的应用3.2.1 客户群体分类3.2.2 客户盈利能力分析3.2.3 客户获取和客户保持3.2.4 客户满意度分析3.3 数据挖掘在通信公司CRM应用实例3.3.1 客户细分模型和挖掘算法选择3.3.2 数据挖掘模型和挖掘步骤3.3.3 结果分析和市场策略制定3.4 本章小结第4章数据挖掘在市场营销中的应用第5章数据挖掘在证券领域中的应用第6章数据挖掘在电信领域中的应用第7章数据挖掘在产品设计中的应用第8章数据挖掘在军事领域中的应用第9章Web数据挖掘第10章数据挖掘技术的发展参考文献。
数据挖掘的具体应用案例
数据挖掘的具体应用案例一、医疗领域1.疾病诊断与预测：使用机器学习算法对患者的病历数据进行分析，预测患者未来可能出现哪些疾病，并提供相应的治疗方案。
2.药物研发：使用数据挖掘技术对已知药物的结构、作用机制等信息进行分析，预测新药物的功效和副作用，加速药物研发过程。
3.患者健康管理：通过患者的生命体征、病历、药物使用等数据进行分析，为患者提供个性化的健康管理建议，预防和治疗疾病。
二、金融领域1.欺诈检测：使用机器学习算法对客户的交易数据进行分析，识别出潜在的欺诈行为，并及时采取相应措施。
2.风险评估：通过对客户的信用记录、收入状况、资产状况等数据进行分析，评估客户的信用风险，为金融机构提供借贷决策参考。
3.投资组合优化：使用数据挖掘技术分析不同资产的历史表现和相关性，优化投资组合，降低风险，提高收益。
三、销售领域1.客户细分：通过对客户的购买历史、兴趣爱好、人口统计学信息等进行分析，将客户分成不同类别，为企业提供个性化营销和服务。
2.销售预测：通过对历史销售数据的分析，预测未来销售趋势，为企业制定销售策略提供依据。
3.商品推荐：通过分析客户的购买历史、兴趣爱好等信息，向客户推荐其可能感兴趣的商品，提高销售转化率。
四、教育领域1.学生成绩分析：使用数据挖掘技术对学生的考试成绩进行分析，识别出学习成绩较好和较差的学生，为教师提供更好的教学策略。
2.课程推荐：通过分析学生的学习历史、兴趣爱好等信息，向学生推荐其可能感兴趣的课程，提高学习积极性。
3.教育资源管理：通过对学生的学习行为、教师的教学行为等进行分析，优化教育资源的分配和利用，提高教学效果。
五、电商领域1.用户行为分析：通过对用户的购买历史、浏览历史等进行分析，识别出用户的购买偏好和行为习惯，为电商企业提供个性化的服务和优惠。
2.商品分类管理：通过对商品的属性、销售数据等进行分析，优化商品分类方式，提高商品的销售转化率。
3.库存管理：通过对销售数据的分析，预测未来的销售趋势，合理安排商品的采购和库存，降低库存成本。
数据挖掘技术的应用案例
数据挖掘技术的应用案例数据挖掘技术是指从大量数据中发掘出隐藏的、有价值的信息和知识的方法和技术。
它通过对数据的收集、清洗、转换、建模和评估等一系列处理步骤，可以帮助人们发现其中的规律和模式，从而为决策提供支持和指导。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术的应用越来越广泛。
下面将介绍几个典型的数据挖掘技术应用案例。
一、银行风险评估银行作为金融行业的重要组成部分，经常需要对客户进行信用评估和风险预测。
数据挖掘技术可以从客户的个人信息、财务状况、交易记录等大量数据中，提取出对风险评估有用的特征。
例如，可以通过数据挖掘技术构建客户信用评分模型，从而帮助银行预测客户的违约可能性。
此外，通过数据挖掘还可以发现潜在的欺诈行为和异常交易，提升银行的风险控制能力。
二、电商个性化推荐在电子商务领域，个性化推荐是提高用户体验和促进销售的重要手段。
数据挖掘技术可以通过分析用户的浏览、购买和评价记录等数据，为用户推荐感兴趣的商品和服务。
例如，利用协同过滤算法，可以将用户与其他具有类似购买行为的用户进行比对，从而向用户推荐他们可能喜欢的商品。
通过数据挖掘技术的应用，电商平台可以提高用户的购买率和留存率，提升商业价值。
三、医疗诊断与预测数据挖掘技术在医疗领域的应用也非常广泛。
医疗数据中蕴含了大量有价值的医学知识，通过数据挖掘可以提取出这些知识，并应用于疾病诊断和预测。
例如，利用机器学习算法，可以构建肿瘤预测模型，根据病人的个人信息和检测指标，预测其是否患有恶性肿瘤，为医生提供诊断参考。
此外，数据挖掘技术还可以帮助医院进行疾病的群体分析和流行病的预测，为公共卫生工作提供支持。
四、交通流量预测城市的交通流量对交通规划和交通管理具有重要的指导意义。
利用数据挖掘技术，可以对城市的交通流量进行预测和分析。
例如，可以通过收集历史交通数据和天气数据，构建交通流量预测模型，预测未来某一时间段某一地点的交通拥堵情况。
这种预测可以帮助交通部门做好交通疏导和调控，提高交通效率，减少交通拥堵。
数据挖掘技术的应用案例分析
数据挖掘技术的应用案例分析随着互联网的发展，数据的规模正在急剧增加。
面对这种情况，人类需要一种新的技术来处理这些数据，这就是数据挖掘技术。
数据挖掘技术是一种从大量数据中提取出有价值的信息的过程，以帮助人们作出更合理的决策。
下面我来分享一些数据挖掘技术的应用案例。
一、电商推荐系统随着电商行业的飞速发展，各大电商平台如淘宝、京东等日均浏览量已经超过了亿级别。
如何在这么庞大的商品库中找到一件用户真正需要的商品呢？这就需要用到电商推荐系统。
电商推荐系统通过分析用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等数据，以及商品的特征、标签等数据，对用户做出个性化推荐。
比如在淘宝上，当用户搜索“瑜伽垫”时，系统会根据用户的已有购买记录、浏览记录、仓库数据等信息推荐相关的商品。
这样方便了用户的选购，也提高了电商的营销效果。
二、社交网络分析社交网络成为人们交流和娱乐的主要平台之一，如何从庞杂的社交网络数据中分析出有价值的信息，比如社区发现、话题研究等，则需要用到社交网络分析。
社交网络分析通过挖掘社交网络上的关系、话题、标签等信息，对用户的兴趣、需求做出分析。
比如，通过分析社交网络上用户的关注关系、交流记录等数据，可以精确地划分出用户的社交圈，从而为精准营销提供数据支持。
三、智能客服智能客服是基于人工智能技术的智能客服系统，主要用于提供自然语言对话、自动应答等服务。
它可以为用户提供更便捷快速的解答和服务，也可以大幅度提升企业的客服效率和服务质量。
智能客服系统通过自然语言处理、语音识别、机器学习等技术，快速分析用户提出的问题，然后给出相应的解答。
比如在银行业，用户可以通过语音或文字与智能客服系统进行互动，查询自己账户的余额、交易记录等信息。
这种方式既节省了用户的时间，也提升了金融机构的效率。
四、智慧城市建设智慧城市建设是城市信息化的重要发展方向。
它涉及到城市交通、环境、安全等各个领域，这些领域都有大量的数据需要挖掘和分析。
当前已经出现了不少的智慧城市建设项目，如杭州实施的“城市大脑”项目、深圳的“智慧交通”项目等。
数据挖掘的应用案例
数据挖掘的应用案例
数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的信息和知识的过程。
它广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电商等。
以下是关于数据挖掘的应用案例。
在金融领域，数据挖掘被广泛应用于信用评估。
传统的信用评估模型主要依靠人工审查，但是这种方式效率低下且容易出错。
通过数据挖掘，可以根据大量的历史数据，建立信用评估模型，预测客户的违约概率，从而更准确地评估客户的信用风险。
在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生发现潜在的疾病模式和风险因素。
例如，通过分析大量的病历数据，可以发现某种疾病与某些基因变异之间存在的关联，从而为医生提供更准确的诊断依据和治疗方案。
在电商领域，数据挖掘可以帮助企业实现个性化推荐。
通过分析用户的购买历史和行为数据，可以挖掘出用户的偏好和需求，然后推荐他们可能感兴趣的产品。
这不仅可以提高用户的购买率，还可以提升企业的销售额和用户满意度。
在交通领域，数据挖掘可以用于交通预测和拥堵管理。
通过分析交通流量、道路状况和天气等数据，可以预测交通拥堵的情况，并及时采取措施来缓解交通压力，提升交通效率。
此外，数据挖掘还被应用于航空、能源、教育等各个领域。
例如，在航空领域，通过分析航班数据，可以提前预测航班延误和取消的可能性，以便及时通知乘客。
在能源领域，通过分析
能源使用数据，可以发现能源浪费的问题，并提出节能建议。
综上所述，数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。
通过挖掘大数据中的有价值信息和知识，可以帮助企业做出更准确的决策，提升工作效率，改善用户体验，推动科学发展。
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表4.2中行和列数字表示同时购买这两种商品的额 交易条数。如购买有纸尿片的交易条数为4，而同时购 买纸尿片和啤酒的交易数位2.
信任度表示了这条规则在多大程度上可信。计算
“如果纸尿片则啤酒”的信任度。由于在含有纸尿片 的4条交易中，仅有2条交易含有啤酒，所以其置信度 为0.5。
（Confidence）”作为主要商品相关性分析指标，为
了强化说明关联关系，往往会运用兴趣度（Lift）指标。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
（1）支持度 在货蓝分析中，支持度指的是多个商品同时出现 在同一个货蓝中的概率。比如，尿布与啤酒同时出现
在货蓝中的概率是20%，称尿布与啤酒的支持度是
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
支持度计算在所有交易集中，既有纸尿片又有啤 酒的概率。在5条记录中，既有纸尿片又有啤酒的二级 路有2条，则此条规则的支持度=2/5=0.4。现在这个规
则可表述为：如果一个顾客购买了纸尿片，则有50%
的可能购买啤酒。而这样的情况（及购买了纸尿片有 购买了啤酒）会有40%的可能发生。 再来考虑下述情况：
如何从大型数据库中挖掘关联规则呢？关联规则的挖
掘有以下两步： 1）根据最小支持度找出事务数据库D中所有的频繁项
目集。
2）有频繁项目集合最小支持度产生强关联规则，也可 以使用附加的兴趣度来对规则进行度量。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
以支持度、信任度、兴趣度三项指标表现的商品 关联规则。一个正规的货蓝分析报表应该采取三个指 标数字，才可以准确地衡量商品是否真的存在关联关 系：采取“支持度（Support）-信任度
以上情况可得到下述规则：
规则 if 啤酒 and 卫生纸 then 纸尿片 if 纸尿片 and 卫生纸 then 啤酒 信任度 0.05/0.15*100%=33.33% 0.05/0.20*100%=25%
if 纸尿片 and 啤酒 then 卫生纸
0.05/0.25*100%=20%
第四章 数据挖掘应用案例
20%，按照国际命名规则表示为： 啤酒Implies尿布=20%
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
“尿布与啤酒”不等于“啤酒与尿布”——相关 性的单向性，是代表商品之间的相关性具有单向性。 “尿布与啤酒”代表了一种因果关系。在“尿布与啤
酒”的故事中，年轻的父亲去的目的是购买尿布，在
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
1991年，Walmart年销售额突破400亿美元，成 为全球大型零售企业之一。据1994年5月美国《财富》 杂志公布的全美服务行业分类排行榜，1993年 Walmart销售额高达673.4亿美元，比上一年增长118
亿美元，超过了1992年排名第一位的西尔斯
（Sears），雄踞全美零售业榜首。1995年， Walmart销售额持续增长，并创造了零售业的一项世 界纪录，实现年销售额936亿美元，在《财富》杂志
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
美国最大企业排行榜上名列第四。事实上，Walmart 的年销售额相当于全美所有百货公司的总合，而且至 今仍保持着强劲的发展势头。至今，Walmart已拥有 2133家Walmart商店、469家山姆会员商店和248家
并很快地完成购物；而Walmart也可以让这些客户一 次购买两件商品，而不是一件，从而获得了很好的商 品销售收入。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
当然“尿布与啤酒”的故事必须具有技术方面的 支持。1993年，美国学者Agrawal提出通过分析货蓝 中的商品集合，来找出商品之间关联关系的关联算法， 并根据商品之间的关系，找出客户的购买性为。
买尿布的前提下，才会考虑购买啤酒，因此在购买尿 布的父亲中有35%购买了啤酒，不代表购买了啤酒的 父亲有35%购买了尿布，因为这是两类不同的消费行 为，商品之间的因果关系也会不同，因此这个故事不
能反过来讲。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
要看商品之间是否具有相关性，在计算商品之间 的支持度时，需要反过来计算进行验证，看看两个商 品之间的相关性具有多少的信任度，从而寻找商品之
3、Walmart货蓝数据挖掘的关联分析过程
研究商品关联关系的方法就是货蓝分析，Walmart 强调找出商品之间的关联关系，比如啤酒与尿布。换 句话说，Walmart重点是分析货蓝内商品之间的关联 关系。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
以Walmart为代表的美式货蓝分析的目标一般是 面积巨大（通常都是上万平方米）商品种类繁多（大 多在10万种以上）的卖场，所以要通过货蓝分析找出 淹没在不同区域商品之间的关联关系，并将这些关联
间的额因果关系。由于商品之间关联关系具有单向性，
在零售业也会采取这种表示商品关联关系的方式： 尿布=>啤酒，即尿布与啤酒之间具有关联关系， 方向是从尿布到啤酒。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
（2）信任度 信任度是对支持度进行衡量的指标，用于衡量支 持度的可信度及数据强度。由于这项指标是将商品同
Walmart购物广场，分布在美国、中国、墨西哥、加
拿大、英国、波多黎各、巴西、阿根廷、南非、哥斯 达黎加、危地马拉、洪都拉斯、沙尔瓦多、尼加拉瓜 14个国家。它在短短几十年中又如此迅猛的发展，不 得不说是零售业的一个奇迹。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
2、Walmart货蓝数据挖掘内容 Walmart关注客户的货蓝。因为Walmart认为商品销 售量的冲刺只是短期行为，而零售企业的生命力取决于货 蓝。一个小小的货蓝体现了客户的真实消费需求和购物行
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯， Walmart对其顾客的购物行为进行货蓝分析，想知道顾客 经常一起购买的商品有哪些。商品相关性分析是货蓝分析 中最重要的部分，Walmart数据仓库里集中了其各门店的
具体原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，
Walmart利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行了分析和 挖掘。Walmart发现了一个令人难以理解的现象：在某些
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一， 则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以 一次同时买到尿布与啤酒为止。Walmart发现了这一 独特的现象，开始在卖场尝试将尿布与啤酒摆放在相
同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，
5
橙汁
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
将表4.1整理后得到购买记录转换后的二维表4.2。
项目 纸尿片 橙汁 牛奶 啤酒 卫生纸 纸尿片 4 1 1 2 1 橙汁 1 2 1 0 0 牛奶 1 1 1 0 0 啤酒 2 0 0 2 0 卫生纸 2 0 0 1 2
第四章 数据挖掘应用案例
Agrawal从数学及计算机算法角度提出了商品关联关
系的计算方法——Aprior算法。Walmart从20世纪90 年代尝试将Aprior算法引入POS机数据分析中，并获 得了成功，于是产生了“尿布与啤酒”的故事。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是 借助数据挖掘技术对大量数据进行挖掘分析， Walmart是不可能发现数据内在的这一有价值的规律 的。
时出现在货蓝中概率进行反复运算，因此这是衡量商
品相关性的主要指标。 （3）兴趣度 兴趣度又称为提升度，是对支持度、信任度全面 衡量的指标，很多时候在衡量商品关联关系时只采用
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
这一个指标，可见这个指标的重要性。当兴趣度指标 大于1.0时，则表明商品之间可能具有真正的关联关系。 兴趣度数据越大，则商品之间的关联意义越大。如果
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘
4.2 案例二：通信用户满意度指数评测
4.3 案例三：城市环境质量评价
第四章 数据挖掘应用案例
数据挖掘是从海量数据中发现有趣知识的而过程， 这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，挖掘的 知识表示形式为概念、规则、规律和模式等，是建立在 数据仓库基础上的高层应用。结合领域知识和数据分析 技术，数据挖掘为许多特定领域提供解决方案，包括金 融、零售和通信、科学与工程、入侵检测和防护等。同 时也会影响人们购物、工作、搜索信息、使用计算机、 保护隐私和数据安全，以及休闲、健康和幸福等日常生 活。随着数据挖掘技术的广泛应用，由此所带来的影响 也将继续。
特定情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的
商品会经常出现在同一个货蓝中，这种独特的销售现象引 起了管理人员的注意。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果， 反映数据内在的规律。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？于是
兴趣度小于1.0，则表明商品之间不可能具有真正的关
联关系。 在某些情况下，兴趣度会出现负值，此时商品之 间很可能具有相互排斥的关系，体现在货蓝中，就是 这些商品从来不会出现在同一个货蓝中。
第四章 数据挖掘应用案例