数据挖掘给我们的生活带来的改变
大数据与数据挖掘有感
大数据与数据挖掘有感随着信息技术的飞速发展，大数据和数据挖掘成为了当今社会中不可忽视的重要领域。
大数据指的是规模庞大、复杂多样的数据集合，而数据挖掘则是从这些数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
在我看来，大数据和数据挖掘的应用已经深入到了各个领域，并对我们的生活产生了深远的影响。
首先，大数据和数据挖掘在商业领域的应用已经变得非常普遍。
通过对大量的销售数据进行分析，企业可以了解消费者的购买习惯和偏好，从而制定更加精准的营销策略。
例如，一家电商企业可以通过数据挖掘技术，根据用户的浏览记录和购买历史，为用户推荐个性化的商品，提高用户的购买满意度和忠诚度。
此外，大数据和数据挖掘还可以匡助企业发现市场趋势和潜在的商机，为企业的决策提供有力的支持。
其次，大数据和数据挖掘在医疗领域也发挥了重要的作用。
医疗数据的规模庞大且复杂，通过数据挖掘技术，可以从这些数据中挖掘出疾病的早期预警信号、患者的治疗方案和疗效评估等有价值的信息。
例如，通过对大量的医疗记录进行分析，可以发现某种疾病的风险因素和患病规律，为医生提供更加准确的诊断和治疗建议。
此外，大数据和数据挖掘还可以匡助医疗机构进行资源分配和效率优化，提高医疗服务的质量和效果。
再次，大数据和数据挖掘在城市管理中也发挥了重要的作用。
随着城市化进程的加速，城市中产生的各种数据呈指数级增长。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以匡助城市管理者更好地了解城市的运行状态和问题，从而制定相应的解决方案。
例如，通过对交通流量数据的分析，可以优化交通信号控制，减少交通拥堵；通过对环境监测数据的分析，可以及时预警和应对环境污染事件。
大数据和数据挖掘的应用，使得城市管理更加智能化和高效化。
此外，大数据和数据挖掘还在金融、教育、能源等领域发挥了重要的作用。
在金融领域，通过对大量的交易数据进行分析，可以发现潜在的欺诈行为和风险因素，提高金融安全性和稳定性。
在教育领域，通过对学生的学习数据进行分析，可以了解学生的学习情况和特点，为个性化教育提供支持。
大数据时代的到来对人类的影响是怎样的？
大数据时代的到来对人类的影响是怎样的？在信息化快速发展的今天，大数据已经成为人们日常生活的一部分。
无论是在工作中还是生活中，大数据技术已经得到了广泛的应用。
那么，大数据时代的到来对人类的影响是怎样的呢？接下来，我们将从几个方面进行探讨。
一、改变了商业模式在过去，企业的商业模式主要是依靠自身的销售额来获得收益。
但是随着大数据时代的到来，企业将会从传统的模式转变为以数据为核心的模式。
通过收集数据，分析消费者的需求和行为，企业将会更精准地推销产品。
同时，通过大数据分析，企业也会发掘新的市场和商机。
例如，滴滴打车通过分析用户的支付记录和行程路径，就能够提供更为舒适、更为高效的出行服务。
二、变革了教育领域大数据的出现，也促进了教育的变革。
通过分析学生的学习数据，例如学习时间、学科特长、考试成绩等，教育机构能够更明确地把握学生的学习状况，以更好地满足学生的学习需求。
比如，名校在线通过收集用户的学习数据，研发出更智能化的在线课程，更加贴合学生的学习需求。
三、加快医疗进步在医疗领域，大数据的应用也为医疗技术的进步提供了无限可能。
通过收集和分析大量的病例数据，医生们可以更快、更准确地进行诊断和制定治疗方案。
例如，国外某大型医疗机构通过大数据的应用，成功地预测了某种癌症的复发率，提高了治疗的成功率。
四、引发用户隐私问题虽然大数据技术的发展为人们的生活带来了很大的便利，但是人们也需要面对隐私泄露的风险。
大数据的应用需要收集用户的个人信息，而这些信息往往包含着人们的隐私。
随着黑客技术和网络犯罪的发展，用户的个人隐私可能会被不法分子轻易地窃取。
五、带来了人才需求大数据技术的推广和应用，也给企业带来了对人才的需求。
数据分析、数据挖掘、人工智能等领域的技术人才，将成为企业争夺的焦点。
同时，这些领域的发展也将为未来的就业市场提供更多机会。
总结：随着大数据技术的发展和应用，将会改变人们的生活、工作和思维方式。
在享受大数据技术带来的便利的同时，人们也应当意识到保护自身隐私的重要性。
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一、引言数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程，随着科技的不断发展和人们对数据的需求不断增加，数据挖掘在生活中得到了广泛应用。
本文将介绍数据挖掘在生活中的应用案例。
二、金融领域1. 信用卡欺诈检测信用卡欺诈是一种常见的金融犯罪行为，为了减少损失，银行采用了数据挖掘技术来检测欺诈行为。
通过分析客户历史交易记录、消费地点、购买金额等信息，建立模型进行欺诈检测。
2. 股票预测股票市场波动较大，投资者需要及时获取市场信息并做出决策。
数据挖掘可以分析历史股票价格、公司财务报表等信息，预测未来股票走势。
三、医疗领域1. 病例诊断医生通过患者病历和检查结果进行诊断，但人类记忆有限且容易出错。
采用数据挖掘技术可以帮助医生分析海量病例数据库，并建立模型进行病例诊断，提高准确率和效率。
2. 药物研发药物研发需要大量实验数据，但实验成本高昂且时间长。
数据挖掘可以通过分析已有的药物数据库，预测新的药物分子结构和活性，缩短研发周期和降低成本。
四、教育领域1. 学生成绩预测学生的学习成绩受多种因素影响，如家庭背景、学习方式等。
通过分析历史学生成绩和相关因素，建立模型进行成绩预测，并帮助学生制定个性化的学习计划。
2. 课程推荐不同学生对课程需求不同，采用数据挖掘技术可以根据学生历史选课记录、兴趣爱好等信息推荐适合的课程，提高教育质量和效率。
五、社交领域1. 用户行为分析社交媒体平台可以收集用户的大量行为数据，如点赞、评论等。
通过数据挖掘技术可以分析用户行为模式，了解用户需求并提供更好的服务。
2. 推荐系统社交媒体平台可以根据用户历史行为和兴趣爱好推荐适合的内容，如文章、视频等。
采用数据挖掘技术可以提高推荐准确率和用户满意度。
六、结论数据挖掘在生活中的应用涵盖了金融、医疗、教育和社交等多个领域，可以帮助人们更好地理解和利用数据，提高生活质量和工作效率。
随着技术不断进步，数据挖掘在未来的应用前景将会更加广阔。
数据挖掘技术的应用和发展趋势
数据挖掘技术的应用和发展趋势在当今的信息时代，数据成为了一种重要的资源，其改变了我们的生活方式，也为企业和组织提供了巨大的商机。
数据挖掘技术应运而生，它可以帮助人们从庞大的数据集中发现隐藏的模式和关联规律，为决策提供有力支持。
本文将探讨数据挖掘技术的应用领域和未来发展趋势。
一、零售业随着电子商务的兴起，零售业也面临着巨大的变革。
数据挖掘技术在这个领域中起到了至关重要的作用。
通过对顾客购物记录的分析，零售商可以了解顾客的购买偏好和行为习惯，进而进行精准的推荐和定价策略。
此外，数据挖掘还可以帮助零售商发现商品的潜在需求，提前预测热销产品，从而优化采购和库存管理。
二、金融业金融业是另一个数据挖掘技术得到广泛应用的领域。
通过对大量客户交易数据和风险数据的分析，金融机构可以预测客户的信用风险和欺诈行为，并制定相应的风控策略。
此外，数据挖掘还可以帮助金融机构发现新的市场机会和产品创新点，提升竞争力。
三、医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘技术可以帮助医疗机构和研究人员从大规模的病例数据中找到疾病的风险因素和治疗方案。
例如，通过对癌症患者的基因数据和治疗记录进行分析，可以发现不同个体对药物的反应差异，从而实现个体化的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以用于疾病的早期预测和流行病的监测，帮助提前采取措施防范和控制疫情。
四、社交媒体随着社交媒体的普及和快速发展，人们在其上产生了大量的文字、图片和视频等多媒体数据。
数据挖掘技术可以对这些数据进行情感分析、主题检测和用户画像构建等，帮助企业更好地了解用户需求和行为。
例如，通过分析用户在社交媒体上的言论和互动，企业可以更精准地进行广告投放和产品推荐，提升市场营销效果。
以上只是数据挖掘技术应用的几个例子，实际上，数据挖掘技术已经渗透到了各个领域。
未来，随着人工智能和大数据技术的进一步发展，数据挖掘技术将会迎来更广阔的应用前景。
首先，数据挖掘技术将与机器学习、深度学习等技术相结合，形成更加智能化的解决方案。
数据挖掘与生活应用
数据挖掘与生活应用近年来，随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘作为一种能从大数据中抽取知识和洞察的技术手段，逐渐成为各行各业的热门话题。
数据挖掘不仅可以帮助企业做出更准确的营销决策，还能为个人生活带来便利和创新。
本文将以数据挖掘与生活应用为主题，探讨其在日常生活中的应用场景以及对我们的影响。
一、智能硬件与数据挖掘随着智能硬件技术的飞速发展，我们的生活正逐渐与各类传感器、智能设备无缝连接，形成了一个庞大的物联网系统。
这些设备产生的数据海量且复杂，对我们来说往往难以分析和应用。
而数据挖掘技术正是能够帮助我们处理这些数据并从中发现有价值的信息。
举个例子，现在市面上有许多智能手环，它们能够记录我们的活动轨迹、睡眠质量等生理指标。
通过数据挖掘技术，我们可以从这些数据中挖掘出我们的运动习惯、作息规律等，并根据这些信息制定科学的健康管理方案，帮助我们更好地照顾自己的身体和健康。
二、医疗健康与数据挖掘医疗健康领域是数据挖掘在生活中应用最为广泛的一个领域。
医疗数据包括病历、影像、实验室检查等各类信息，其中蕴含着大量的潜在价值。
通过数据挖掘技术，可以从这些数据中找出疾病之间的关联、预测疾病的风险、制定个性化的治疗方案等。
以癌症为例，通过数据挖掘可以发现可能导致某种类型癌症的风险因素，并通过AI技术根据患者的具体情况进行精准治疗。
这样一来，患者能够获得更加有效的治疗方案，降低治疗风险，提高治疗效果，继而提高生活质量。
三、智能交通与数据挖掘智能交通系统将交通、通信、信息处理等技术有机结合，旨在提高交通效率、减少交通事故。
而数据挖掘技术在智能交通系统中发挥着重要的作用。
通过对交通数据的挖掘与分析，我们可以对交通流量进行预测和优化，提高城市交通的运行效率。
比如，一些大城市的公交系统利用数据挖掘技术，根据历史公交数据预测公交车在某个时间段的停靠时间，通过智能调度系统优化公交线路，从而减少等待时间，提高乘客出行的便利性。
四、金融与数据挖掘金融领域是数据挖掘运用最为广泛的行业之一。
数据挖掘给我们的生活带来的改变
数据挖掘给人们生活带来的改变摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，其中蕴藏着大量的信息，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义，探讨通过对数据进行挖掘，分析，给人们的生活带来的改变。
关键字：大数据、知识获取、数据挖掘、应用及改变一、引言近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会已经进入了大数据时代。
大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。
数据是知识的源泉。
但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。
过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。
广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。
计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。
收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。
我们只有通过对数据进行挖掘，分析、筛选、比较、综合、才能提取出知识和规则。
二、知识获取与数据挖掘一般说来,知识获取(Knowledge Discovery inDatabases,称称KDD)意为数据库中知识获取,它代表从低层次数据中提取高层次知识的全过程,包括数据信息的收集,数据原型的确定,相关函数的分析,知识的抽取和数据模式分析。
统计学中常指的是无假设证实所进行的数据测量和分析。
而数据挖掘则是指从数据中自动地抽取模型。
数据挖掘包括许多步骤:从大规模数据库中(或从其他来源)取得数据;选择合适的特征属性;挑选合适的样本策略;剔除数据中不正常的数据并补足不够的部分;用恰当的降维、变换使数据挖掘过程与数据模型相适合或相匹配;辨别所得到的是否是知识则需将得到的结果信息化或可视化,然后与现有的知识相结合比较。
数据挖掘技术的应用与前景
数据挖掘技术的应用与前景数据挖掘技术是指通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术来分析大量的数据，从中挖掘出有价值的信息并进行解释和预测的过程。
在现代信息技术方兴未艾的时代，数据挖掘技术已经成为了非常热门的话题。
本文旨在介绍数据挖掘技术的应用与前景，以期能够让读者更好地了解数据挖掘技术。
一、数据挖掘技术的应用1.商业领域商业领域是数据挖掘技术应用最广泛的领域之一。
企业通过对大量用户数据的分析，可以了解用户的消费习惯、购买意愿等信息。
从而可以针对不同的用户推出各自的产品和服务。
此外，数据挖掘技术还可以用于商业预测，例如对于某种产品或服务的销售预测和市场分析等。
2.医疗领域医疗领域是另一个数据挖掘技术的应用领域。
随着医疗技术的不断发展，医疗数据的量也在不断增加。
利用数据挖掘技术，医生们可以通过分析既往病史、药物使用情况等大量病例数据，对某种疾病进行预测和预防。
同时，医疗数据的分析还可以提升医疗效率，降低医疗成本。
3.金融领域金融领域是数据挖掘技术的另一个应用领域。
金融业涉及到大量的交易数据，而数据挖掘技术可以对这些数据进行分析和预测，可以帮助金融机构更加精准地进行风险评估和决策制定，提高金融机构的运营效率。
二、数据挖掘技术的前景数据挖掘技术是一项前沿技术，其前景非常广阔。
以下是数据挖掘技术的未来发展趋势：1.大数据随着互联网的普及，越来越多的人开始分享自己的数据，这些数据蕴含着丰富的信息。
数据挖掘技术的一个重要发展方向就是如何更好地处理大数据。
未来，数据挖掘技术必将对大数据的分析和处理变得更加高效和智能。
2.智能化数据挖掘技术的另一个重要发展方向就是智能化。
未来，数据挖掘技术将更加注重自动化和人工智能，不再需要人工干预来进行数据分析和处理。
这将大大提高数据挖掘技术的效率和精度。
3.深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它可以模拟人脑的神经网络，并通过模拟大量的数据来进行学习和训练。
在未来，深度学习将成为数据挖掘技术中的一个重要发展方向。
数据挖掘对社会发展的影响与挑战
数据挖掘对社会发展的影响与挑战随着科技的不断进步和信息技术的快速发展，我们正处在一个数据爆炸的时代。
海量数据以惊人的速度被生成和积累，给从商业到科学研究的各个领域带来了前所未有的机遇和挑战。
数据挖掘作为一种从大数据中提取有价值信息的技术，正逐渐成为社会发展的重要驱动因素。
一、数据挖掘对社会发展的影响1. 经济发展：数据挖掘技术在商业领域的广泛应用，能够帮助企业从庞大的数据中挖掘出消费者的喜好、购买习惯等关键信息，从而精准定位市场、制定有效的营销策略。
这不仅能增加企业的竞争力，提高市场占有率，还能推动经济的快速发展。
2. 医疗卫生：数据挖掘在医疗领域的应用能够通过分析大量的病历数据和生物信息，辅助医生进行疾病诊断和药物研发。
利用数据挖掘，医疗机构可以快速准确地诊断疾病、预测疾病的发展趋势，并为患者提供个性化的治疗方案，从而提高医疗效率和减轻病人的痛苦。
3. 城市规划：城市规划需要大量的数据支持，而数据挖掘可以对城市的人口流动、交通拥堵、环境污染等问题进行深入分析和挖掘。
通过对这些数据的挖掘，城市规划者可以更好地了解城市的发展状况，提出科学合理的城市规划方案，为城市的可持续发展提供支持。
二、数据挖掘所面临的挑战1. 隐私保护：数据挖掘涉及到大量的个人隐私信息，如果不加以适当的保护，可能引发隐私泄露的问题。
因此，如何在数据挖掘过程中确保个人隐私得到充分的保护，成为当前数据挖掘领域亟需解决的难题。
2. 数据质量：数据挖掘的结果受到原始数据的质量影响，而当前的数据存在着不完整、错误等问题。
如何在数据挖掘过程中解决这些数据质量问题，提高数据挖掘结果的准确性和可信度，是一个重要的挑战。
3. 算法复杂性：随着数据规模的不断增大，数据挖掘需要处理的数据量也越来越大，这对算法的性能和效率提出了更高的要求。
如何设计出高效的数据挖掘算法，提高数据挖掘的处理速度和效率，是一个具有挑战性的问题。
4. 对人工智能的影响：随着数据挖掘在人工智能领域的应用不断扩大，一些担忧也随之而来。
数据挖掘技术的应用与前景
数据挖掘技术的应用与前景现在，我们生活在一个数字化的时代，计算机技术得到了飞跃式的发展，大数据时代已经到来。
在这个时代，数据挖掘技术是一个非常重要的领域。
数据挖掘可以从大量的数据中提取出有用的信息，帮助人们作出更好的决策。
在这篇文章中，我们将讨论数据挖掘技术的应用和前景。
一、数据挖掘技术的应用1. 商业与营销领域在商业与营销领域，数据挖掘的应用非常广泛。
通过对大量的市场数据进行分析，可以发现销售趋势和顾客偏好，这可以帮助企业在市场竞争中占据优势。
同时，数据挖掘还可以帮助企业预测销售额，并基于数据生成个性化的营销策略，提高销售额和防止商品积压。
2. 医疗领域在医疗领域，数据挖掘技术可以通过对病人的数据进行分析，预测患病风险和治疗方案。
同时，数据挖掘还可以帮助医疗机构管理患者数据，自动化诊断和治疗决策等过程，并帮助医疗机构提高效率和提供更高质量的医疗服务。
3. 公共服务领域在公共服务领域，数据挖掘可以帮助政府机构更好地了解和满足公众需求。
同时，数据挖掘也可以帮助机构优化公共资源分配，规划城市发展和公共安全管理。
4. 社交媒体领域在社交媒体领域，数据挖掘可以帮助企业分析消费者信息，通过精细的用户画像和个性化推荐等服务提高用户体验并提高平台的活跃度。
同时，数据挖掘也可以帮助政府机构和执法机构通过对社交媒体数据的分析，快速响应公众事件，并提高对公众舆情反应的准确性。
二、数据挖掘技术的应用前景尽管数据挖掘技术在各个领域的应用表现出色，但数据挖掘技术的应用前景还不断地扩展。
以下是几个数据挖掘技术的应用前景：1. 自动化自动化是一个非常关键的趋势，数据挖掘技术可以帮助实现自动化，在商业领域，数据挖掘技术可以自动地分析销售数据，并预测销售趋势和优化销售策略，自动化过程可以帮助企业节约人力和资源成本。
在医疗领域，数据挖掘技术可以自动分析医疗数据，并自动生成治疗方案和预测疾病风险等，自动化过程可以提高医院的效率。
2. 机器学习机器学习，是一种模仿人类大脑的学习方式，数据挖掘技术可以帮助机器实现机器学习。
数据挖掘感悟心得体会总结(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术已成为当今社会的重要技术之一。
作为一名数据挖掘爱好者，我在学习过程中积累了一些心得体会，现总结如下：一、数据挖掘的重要性1. 数据挖掘是信息时代的必然产物。
在当今社会，数据已成为一种重要的资源，各行各业都产生了大量的数据。
数据挖掘技术可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，为企业、政府等决策提供支持。
2. 数据挖掘有助于提高企业竞争力。
通过数据挖掘，企业可以深入了解客户需求，优化产品和服务，提高客户满意度；同时，还可以发现市场趋势，制定有针对性的营销策略，增强市场竞争力。
3. 数据挖掘有助于推动社会进步。
在医疗、教育、金融等领域，数据挖掘技术可以帮助我们更好地了解人类行为、疾病发展趋势等，为相关领域的决策提供有力支持，推动社会进步。
二、数据挖掘的学习方法1. 基础知识储备。
数据挖掘涉及多个学科，如数学、统计学、计算机科学等。
因此，在学习数据挖掘之前，我们需要掌握相关的基础知识，为后续学习打下坚实基础。
2. 工具与软件学习。
数据挖掘需要使用各种工具和软件，如Python、R、Spark等。
学习这些工具和软件，可以提高我们的工作效率，使数据挖掘过程更加便捷。
3. 数据预处理。
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
掌握数据预处理技巧，有助于提高数据挖掘的准确性和效率。
4. 模型学习与实践。
数据挖掘模型众多，如决策树、支持向量机、聚类算法等。
学习这些模型，并进行实践操作，有助于提高我们的数据挖掘能力。
5. 项目实战。
参与实际项目，将所学知识应用于解决实际问题，是提高数据挖掘技能的有效途径。
通过项目实战，我们可以积累经验，提高自己的综合素质。
三、数据挖掘的感悟与体会1. 数据挖掘是一个不断探索的过程。
在数据挖掘过程中，我们需要面对各种复杂问题，不断尝试新的方法和技术，寻找最佳解决方案。
这种探索精神是数据挖掘成功的关键。
2. 数据挖掘需要团队协作。
数据挖掘在生活中的应用
数据挖掘在生活中的应用摘要：数据挖掘技术是伴随当代信息技术的快速发展而出现的一门新兴技术，它可以帮助人们从海量的信息数据中抽取隐含、具有潜在价值的信息和规律。
数据挖掘的应用非常广泛，从生活到生产，从经济到金融，从军事到科技，到处都有数据挖掘的影子。
本文以三个案例为载体，展示数据挖掘在生活中的应用。
关键词：数据；数据挖掘；反腐数据挖掘技术是伴随当代信息技术的快速发展而出现的一门新兴技术，它可以帮助人们从大量的信息数据中抽取隐含、具有潜在价值的信息和规律。
一般的数据挖掘过程分为数据取样、数据探索、数据调整、模型化、和评价等阶段，这个过程又称“SEMMA”方法。
一.数据挖掘模型化及评价模型化（Modle）。
模型化是数据挖掘的核心工作，建立数据模型就是根据数据转换后的样本数据，分析判断数据特征，选择和运用建模知识，建立相关模型。
提取数据信息就是依据数学模型，从调整过后的数据中发现隐藏的知识、特征或者规律。
评价（Assess）。
评价就是结合挖掘结果和任务需求，采用某种度量方式对数据挖掘结果进行验证和评估。
评价的一种方法是直接使用原先的模型样本和样本数据进行检验；另一种方法就是找另一批数据并对其进行检验。
再一种方法就是从实际运行的环境中取出新鲜数据进行检验。
进行数据分析的方法多种多样，主要的方法有关联分析、聚类分析、序列模式分析、分类分析等（参看下图）。
二.数据挖掘应用举例案例一：汽车安全带的使用汽车安全带，是研发出的所有救命装置中性价比最高的一种产品。
事实上，汽车最开始是没有装配安全带的。
给汽车装配安全带的想法也不是政府提出来的，而是一位名叫麦克纳马拉先生（后担任美国国防部部长）的功劳。
1950年，美国死于交通事故的总人数大约为4万。
这个数字与目前死于车祸的人数差不多，但是这种简单的数字对比极易产生误导作用，因为当时的汽车行驶里程比现在要少得多。
当时还在福特公司任职的麦克纳马拉十分关注汽车事故致死和伤人问题。
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。
什么是大数据技术,它对我们生活有什么影响？
什么是大数据技术，它对我们生活有什么影响？大数据技术在当今社会中逐渐流行起来。
它是指利用计算机技术处理和分析大型数据库的技术手段，以实现数据的快速处理。
大数据技术的应用不仅能够帮助企业推动业务发展，还可以促进社会的发展，促进人们生活的改善。
下面，我们来一起探讨一下大数据技术的应用和对社会的影响。
一、大数据技术在商业领域中的应用1. 数据挖掘技术大数据技术有利于提升数据分析的效率和准确性。
通过数据挖掘技术，采集分析各类商业数据，包括市场研究、顾客反馈、价格走势、销售报表等，从而对市场趋势、消费需求等作出精准预测，为企业提供重要决策依据，同时也改善了消费者的购物体验。
2. 互联网金融大数据技术为互联网金融发展带来了新的机遇，使得金融机构能够更深入地了解客户需求，推出更加适合的金融服务，更好地管理风险。
3. 电商、电子支付大数据技术可以为电商和电子支付提供可靠的数据安全保障和高效的订单处理能力。
通过对大量订单的处理和分析，可以减少误判率和提高支付成功率，从而改善用户的购物和支付体验，促进电商的持续发展。
二、大数据技术在社会领域中的应用1. 医疗保健大数据技术有望在医疗保健领域得到重要的应用。
通过收集和分析大量的医疗数据，可以为医疗机构提供更好的医疗服务，提高疾病预测和诊治的准确度，从而提高医疗领域的工作效率。
2. 城市交通大数据技术可以为城市交通提供实时的交通情报和路况预测，提高交通调度的准确度和效率，维护城市的交通秩序和公共安全。
3. 环境保护大数据技术可以为环境保护提供更好的数据收集和分析能力，提高污染检测的准确度和避免污染扩散的风险，从而提高环境保护的效果。
总结：随着数字化时代的来临，大数据技术已经成为推动社会进步的重要力量。
通过大数据技术的应用，可以提高商业各领域的数据分析效率和准确度，同时也推进了社会各领域的发展和改善。
在未来，大数据技术将会越来越广泛地应用于各个领域，为我们带来更加便利和舒适的生活体验。
浅析大数据给生活带来的影响
浅析大数据给生活带来的影响大数据的影响和作用堪称又一次工业革命，但是当我们在享受大数据带来的便捷生活的同时，却常常没有意识到这就是大数据，直到手机卡从2G网络升为4G网络，移动硬盘的单位由G变成T，我们才恍然大悟：原来数据浪潮来势如此凶猛。
不知不觉中，大数据已经深入到我们的生活中，给我们的生活带来潜移默化的影响。
标签：大数据，生活，影响一、何为大数据1980年，阿尔文·托夫勒就已经在《第三次浪潮》中提到大数据，并且将其赞为“第三次浪潮的华彩乐章”。
但是真正最早提出“大数据”时代到来的却是全球知名管理咨询公司麦肯锡。
麦肯锡将大数据定义为：无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
[1]大数据科学家Rauser曾经提出：大数据就是超过了任何一个计算机处理能力的庞大数据量。
这个定义只在一定程度上强调了大数据的数量多，但是概括的不够全面。
2011年，国际数据中心IDC的报告里也对大数据下了定义，“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”。
[2]这个定义主要体现了大数据的四个主要特征，即“4Vs”：数据容量（volume）——巨大；数据类别（variety）——繁多；处理速度（velocity）——快；数据价值（value）——大且密度低。
二、大数据给生活带来福音维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代》一书的引言里提到，大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式，而更多的改变正蓄势待发。
2.1 信息传递便利化大数据改变了原有的传统式面对面信息传递方式。
信息通过网络技术即可传播，摆脱了信息传递的局限性，不再受时间和空间的限制，信息传递的时效性增强，可谓“坐晓天下事”。
古时候传递信息多采用飞鸽、烽火、写信等方式，不仅时间缓慢、效率低下，而且经常出错，影响正事。
现代人通过手机、电脑等工具，利用互联网技术即可实现即时通讯，信息传递快捷方便。
大数据应用于生活的实用案例
大数据应用于生活的实用案例大数据作为当今社会最为热门的技术之一，已经渗透到了我们生活的方方面面。
通过对海量数据的分析、运算和处理，可以为我们提供更直观、更快捷、更高效的服务和解决方案。
本文将介绍一些大数据应用于生活中的实用案例，展现大数据在提升我们生活品质上的作用。
1. 消费行为分析在购物过程中，我们往往无意识地产生许多数据，如浏览记录、搜索关键词、购买金额等。
这些数据可以用于分析我们的消费行为、购买偏好、价值观念等，为商家提供针对性的服务和推销策略。
例如，淘宝等电商平台通过对用户行为的数据挖掘，为用户量身定制个性化的商品推荐、优惠活动和营销手段，提高用户的满意度和忠诚度。
同时，采用大数据分析技术，更加有效地防范欺诈交易、评估商品质量和供应链风险等问题。
2. 健康管理与医疗服务在健康管理和医疗服务领域，大数据也起到了关键的作用。
我们可以通过智能手环、健康APP等设备收集体征数据、睡眠质量、饮食习惯等信息，通过大数据分析技术进行预测、诊断和治疗。
例如，虚拟医生“小i”可以通过分析患者的病历、病史以及体检结果，进行判断并给出相应的治疗建议。
另外，影像诊断领域也是大数据应用的重要方向。
人工智能模型可以对大量影像数据进行训练和分析，帮助医生更快地、更准确地给出诊断结果。
3. 城市管理与交通出行城市管理和交通出行也是大数据应用的领域之一。
城市管理部门可以通过对城市公共服务、消费场所、人口活动等数据的分析，改善城市基础设施和资源配置，提高城市智能化和可持续发展水平。
交通出行领域则可以通过大数据分析技术，识别交通拥堵瓶颈和原因，进行交通规划和调整。
同时，大数据还可以为公共交通、私家车等提供智能导航、路径推荐等服务，为群众提供更加便捷、高效的出行体验。
4. 环境保护与天气预报在环境保护和天气预报方面，大数据的应用同样具有重要的价值。
通过对气象数据、风沙扬尘、PM2.5等污染物和垃圾分布、处理等数据的分析和处理，可以实现环境的监测、预警和治理，推动环境保护工作的水平和效果。
数据挖掘对社会发展的影响与改变
数据挖掘对社会发展的影响与改变随着信息技术的飞速发展，数据挖掘作为一种重要的数据分析方法，对社会发展产生了深远的影响和改变。
数据挖掘通过从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和知识，为决策提供了有力的支持，推动了社会各个领域的创新和进步。
首先，数据挖掘在商业领域的应用不断扩大，对市场营销、客户关系管理等方面产生了重要影响。
通过对大量的销售数据进行挖掘和分析，企业可以了解消费者的需求和偏好，进而精准地制定营销策略。
例如，电商平台通过分析用户的购买记录和浏览行为，可以为用户推荐个性化的商品，提高购物体验和销售额。
此外，数据挖掘还可以帮助企业发现潜在的市场机会和竞争对手的策略，提前做出相应的调整和应对。
其次，数据挖掘在医疗健康领域的应用也日益广泛，对疾病预测、诊断和治疗起到了重要作用。
通过对大量的病例数据进行挖掘，医疗机构可以建立疾病模型，预测某种疾病的患病风险，并采取相应的干预措施。
此外，数据挖掘还可以帮助医生在临床诊断中提供辅助决策，通过对病人的病历、检查结果和治疗方案进行分析，提供个性化的诊疗建议。
这不仅可以提高医疗质量和效率，还可以降低医疗成本，使更多的人受益于先进的医疗技术。
此外，数据挖掘对城市规划和交通管理也产生了积极的影响。
随着城市化进程的加快，城市的交通拥堵问题日益突出。
数据挖掘可以通过对交通流量、车辆轨迹等数据的分析，提供实时的交通状况和拥堵预测，帮助交通管理部门优化交通信号配时、调整道路规划，提高交通效率。
此外，数据挖掘还可以通过对城市居民的出行数据进行分析，发现出行模式和需求规律，为城市规划提供科学依据。
例如，可以根据人口流动情况和居民出行习惯，合理规划公共交通线路和设施，提高城市的可持续发展水平。
最后，数据挖掘在社会治理和公共安全方面的应用也越来越重要。
通过对社交媒体、新闻报道等大数据的挖掘和分析，可以及时发现社会舆论的变化和事件的发展趋势，为政府决策提供参考。
例如，在突发事件发生时，可以通过分析社交媒体上的言论和情绪变化，及时调动资源和采取措施，有效应对危机。
数据挖掘对人类社会发展的影响与变革
数据挖掘对人类社会发展的影响与变革随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘作为一种重要的数据分析方法，逐渐成为人类社会发展的重要驱动力。
数据挖掘的出现，不仅为企业提供了更精准的市场预测和决策支持，也为科学研究和社会发展带来了巨大的影响与变革。
首先，数据挖掘在商业领域的应用对人类社会发展产生了深远的影响。
传统的市场调研往往只能提供一些有限的信息，而数据挖掘技术可以从大量的数据中发现潜在的规律和趋势，帮助企业更准确地了解市场需求和消费者行为。
例如，通过对用户购买记录的分析，电商平台可以推荐相似的产品，提高用户购买的满意度和粘性。
此外，数据挖掘还可以帮助企业预测市场趋势，指导产品研发和市场营销策略的制定，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
其次，数据挖掘在科学研究中的应用也对人类社会发展产生了重要的影响。
科学研究往往需要处理大量的数据，而传统的数据分析方法往往无法从海量的数据中挖掘出有价值的信息。
数据挖掘技术的应用可以帮助科学家快速发现数据中的规律和模式，加速科学研究的进程。
例如，在生物医学领域，通过对基因组数据的挖掘，科学家可以发现与疾病相关的基因变异，并为疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。
数据挖掘的应用还可以帮助天文学家发现新的天体现象、地质学家预测地震等自然灾害，为人类社会的可持续发展提供有力的支持。
此外，数据挖掘对社会管理和公共服务的改进也产生了积极的影响。
政府部门通过对大数据的挖掘和分析，可以更好地了解社会民生问题，制定更科学、更有效的政策和措施。
例如，在城市交通管理中，通过对交通数据的挖掘，政府可以及时发现交通拥堵的原因和瓶颈，优化交通流量，提高城市交通的效率和安全性。
此外，数据挖掘还可以帮助政府部门发现社会安全隐患、预测犯罪趋势，提升社会治理的水平和效果。
然而，数据挖掘的广泛应用也带来了一些问题和挑战。
首先，隐私保护问题成为了数据挖掘的一个重要议题。
在数据挖掘过程中，个人的隐私信息可能会被泄露或滥用，给个人带来不必要的风险和困扰。
数据挖掘对社会发展的积极影响探究
数据挖掘对社会发展的积极影响探究在信息时代的今天，数据已经成为我们生活的一部分。
大量的数据被生成并储存，这些数据中蕴含着丰富的信息和价值。
数据挖掘作为一种处理和分析大数据的技术，正逐渐展示出其对社会发展的积极影响。
首先，数据挖掘在商业领域中发挥着重要作用。
通过对大量的消费者数据进行分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，从而制定更准确的市场策略。
例如，通过数据挖掘技术，一家电商企业可以根据消费者的购买历史和浏览记录，向其推荐个性化的产品，提高销售量和用户满意度。
此外，数据挖掘还可以帮助企业发现市场的新趋势和机会，从而促进创新和发展。
其次，数据挖掘在医疗领域中也有着重要的应用。
通过对大量的医疗数据进行分析，医生可以更准确地诊断疾病和制定治疗方案。
例如，通过对患者的病历和病情数据进行挖掘，医生可以发现潜在的疾病风险因素，并提前采取相应的预防措施。
此外，数据挖掘还可以帮助医疗机构进行资源优化和管理，提高医疗服务的效率和质量。
除了商业和医疗领域，数据挖掘还在社会管理中发挥着重要作用。
通过对社会数据的挖掘和分析，政府可以更好地了解社会的发展状况和民众的需求，从而制定更科学的政策和规划。
例如，在城市规划中，通过对交通流量、人口分布和经济发展等数据的挖掘，政府可以合理规划交通路线和公共设施，提高城市的运行效率和居民的生活质量。
此外，数据挖掘还可以帮助政府发现社会问题的根源和解决方案，提升社会治理水平。
然而，数据挖掘也面临着一些挑战和问题。
首先，隐私保护问题是一个重要的考虑因素。
在数据挖掘过程中，大量的个人信息被收集和分析，如果这些信息不得到妥善保护，可能会导致个人隐私泄露和滥用。
因此，加强数据安全和隐私保护是数据挖掘发展的重要任务。
其次，数据挖掘算法的可解释性也是一个挑战。
目前，一些数据挖掘算法的结果往往很难解释和理解，这给决策者带来了困扰。
因此，研究和发展可解释的数据挖掘算法是一个重要的方向。
综上所述，数据挖掘作为一种处理和分析大数据的技术，对社会发展具有积极的影响。
数据挖掘技术对智能家居的影响与应用
数据挖掘技术对智能家居的影响与应用智能家居是近年来崭露头角的一项新型科技，通过与各类智能设备的互联联动，为人们提供更便捷、安全、舒适的生活环境。
而数据挖掘技术作为一种信息处理的方法，对于智能家居的发展和应用具有重要的影响。
本文将探讨数据挖掘技术对智能家居的影响，并分析其在智能家居领域的应用。
一、数据挖掘技术对智能家居的影响智能家居的核心是设备与用户之间的互联互通，而数据挖掘技术的应用可以为智能家居系统提供更全面、精准的服务。
以下是数据挖掘技术对智能家居的影响的几个方面：1. 数据分析与预测能力：数据挖掘技术可以对智能家居中产生的大量数据进行分析，挖掘出其中的有价值信息。
通过对用户行为、偏好等数据进行分析，智能家居系统能够更好地预测用户的需求，为用户提供个性化的服务。
2. 智能决策支持：数据挖掘技术可以通过分析智能家居设备的运行情况和用户的使用习惯，提供智能决策支持。
比如，在智能家居中，通过对温度、湿度等数据的分析，系统可以自动调节空调的温度，提供最佳的舒适度。
3. 异常检测与安全保障：数据挖掘技术可以通过对智能家居设备和环境数据进行异常检测，及时发现异常情况并采取相应措施。
例如，当智能家居中的摄像头监测到非法入侵行为时，系统可以发出警报并将相关信息发送给用户，提高家庭安全保障。
二、数据挖掘技术在智能家居中的应用数据挖掘技术在智能家居中具有广泛的应用场景，以下是其中几个典型的应用：1. 用户画像分析：通过对用户的个人信息、使用行为等数据进行分析，可以得到用户的画像，包括用户的年龄、性别、兴趣爱好等。
基于用户画像的分析结果，智能家居系统可以根据用户的需求提供个性化的服务和推荐，提升用户的使用体验。
2. 能源管理优化：通过对智能家居设备的能耗数据进行分析，可以找到能源浪费的原因，并提供节能的建议。
比如，根据智能家电的使用情况和能源价格，系统可以自动调整设备的开关状态，实现能源的最优化利用。
3. 健康监测与管理：智能家居中的传感器和设备可以采集用户的健康数据，如心率、体温等。
数据挖掘在生活中的应用
数据挖掘在生活中的应用数据挖掘在生活中的应用由于数据挖掘是一门具有广泛应用的新兴学科,人们从侧重于挖掘算法研究改进,逐步转向实际应用中。
因此,数据挖掘的应用也在不断发展成长着。
人们针对特定领域的应用开发了许多专业的数据挖掘工具,包括客户关系管理天文学、气象、生物医学、金融、零售业和电信业务的数据挖掘工具等。
企业应用。
数据挖掘技术目前在企业中的应用领域主要有客户关系管理、市场营销、产品制造和决策支持等。
在市场营销中的应用主要包括客户发现、客户流失分析和客户保持等。
目前,数据挖掘在客户细分、客户流失模型分析等方面的应用比较成熟。
随着人们对挖掘技术的不断深入研究,其在企业领域的应用也将更全面、更深入。
科学研究。
数据挖掘在科学研究方面有着广泛的应用,主要包括天文图形分析、卫星遥感器和DNA分子技术等。
科研工作者利用数据挖掘技术来促进、提高科研工作的效率和效果。
有了它,海量的数据就成为了研究成果科学性的保证。
数据挖掘在科学研究应用的领域包括生物研究、化工合成研究、医药研究、水文地质研究、社会科学研究和考古研究等。
Web挖掘。
Web挖掘利用数据挖掘技术从网络文档和服务中自动发现和获取信息,对网络上发现的有用信息进行分析。
它是一个挖掘特定用户感兴趣的、有用的,以前不知道的信息或知识的过程。
Web挖掘包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录挖掘。
医学上的应用。
数据挖掘在医学上的应用主要包括更新化工合成方案、药物药理药性分析、方剂研发等,应用十分广泛。
从分子制药到医疗诊断,都可以利用数据挖掘的手段来提高效率和效益。
在药物合成方面,通过对药物分子化学结构的分析,可以确定药物中哪种原子或原子基因对什么病能够发挥作用,这样在合成新药时,可根据新药的分子结构确定该药将有可能治疗哪一种病。
金融上的应用。
在金融领域,数据量是非常巨大的,银行、证券公司等交易数据和存储量都是很大的。
因此,可以利用数据挖掘对各种数据进行深入分析。
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数据挖掘给人们生活带来的改变
摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，其中蕴藏着大量的信息，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义，探讨通过对数据进行挖掘，分析，给人们的生活带来的改变。
关键字：大数据、知识获取、数据挖掘、应用及改变
一、引言
近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会已经进入了大数据时代。
大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。
数据是知识的源泉。
但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。
过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。
广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。
计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。
收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。
我们只有通过对数据进行挖掘，分析、筛选、比较、综合、才能提取出知识和规则。
二、知识获取与数据挖掘
一般说来,知识获取(Knowledge Discovery inDatabases,称称KDD)意为数据库中知识获取,它代表从低层次数据中提取高层次知识的全过程,包括数据信息的收集,数据原型的确定,相关函数的分析,知识的抽取和数据模式分析。
统计学中常指的是无假设证实所进行的数据测量和分析。
而数据挖掘则是指从数据中自动地抽取模型。
数据挖掘包括许多步骤:从大规模数据库中(或从其他来源)取得数据;选择合适的特征属性;挑选合适的样本策略;剔除数据中不正常的数据并补足不够的部分;用恰当的降维、变换使数据挖掘过程与数据模型相适合或相匹配;辨别所得到的是否是知识则需将得到的结果信息化或可视化,然后与现有的知识相结合比较。
这些步骤是从数据到知识的必由之路。
每一步骤都可能是成功的关键或失败
的开始。
在一般的定义中数据挖掘是知识获取的一部分。
三、数据挖掘的重大意义
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们也希望能够在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望"数"兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘从大量数据中提取出隐藏在数据之后的有用的信息,它被越来越多的领域所采用,并取得了较好的效果,为人们的正确决策提供了很大的帮助。
四、数据挖掘给人们生活带来的改变
（一）、市场营销
由于管理信息系统和POS系统在商业尤其是零售业内的普遍使用,特别是条形码技术的使用,从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据,并且数据量在不断激增。
对市场行销来说,通过数据分析了解客户购物行为的一些特征,对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。
利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析,可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息,从而为商业决策提供了可靠的依据。
数据库数据挖掘在行销业上的应用可分为两类:数据库行销(databasemarketing)和货篮分析(basketanalysis)。
（二）、金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测,分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。
由于金融投资的风险很大,在进行投资决策时,更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析,以选择最佳的投资方向。
目前国内有很多进行股票分析的软件,并且定期有专家进行股票交易预测,这些人工的预测一般是根据自己的经验再通过对已有的股票数据的分析而得到的,由于是人工处理,很难对更大量的股市数据进行分析。
无论是投资评估还是股票市场预测,都是对事物发展的一种预测,而且是建立在对数据的分析基础之上的。
数据挖掘可以通过对已有数据的处理,找到数据对象之间的关系,然后利用学习
得到的模式进行合理的预测。
这方面的系FidelityStockSelector,LBSCapitalManagement。
前者的任务是使用神经网络模型选择投资,后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。
（三）、产品制造
随着现代技术越来越多地应用于产品制造业,制造业已不是人们想象中的手工劳动,而是集成了多种先进科技的流水作业。
在产品的生产制造过程中常常伴随有大量的数据,如产品的各种加工条件或控制参数(如时间、温度等控制参数),这些数据反映了每个生产环节的状态,不仅为生产的顺利进行提供了保证,而且通过对这些数据的分析,得到产品质量与这些参数之间的关系。
这样通过数据挖掘对这些数据的分析,可以对改进产品质量提出针对性很强的建议,而且有可能提出新的更高效节约的控制模式,从而为制造厂家带来极大的回报。
这方面的系统有CASSIOPEE(由Acknosoft公司用KATE发现工具开发的),已用于诊断和预测在制造波音飞机制造过程中可能出现的问题。
（四）、通信网络管理
现代社会越来越依赖于通信系统来沟通信息,通信系统的结构非常复杂,如何保证通信系统安全运转成为一个极其重要的问题。
在通信网络运行过程中,会产生一系列警告,这些警告有的可以置之不理,而有的如果不及时采取措施则会带来不可挽回的损失。
由于警告产生的随机性很大,究竟哪些警告可以不予理睬,哪些警告必须迅速处理往往很难判断,一般需要由人工根据经验进行处理,效率不高。
数据挖掘可以通过分析已有的警告信息的正确处理方法以及警告之间的前后关系的记录,得到警告之间的关联规则,这些有价值的信息可用于网络故障的定位检测和严重故障的预测等等任务中。
根据当前的警告信息,就可以得到其后续发生各种情况的可能性,对危险事件可以起到预防的作用,从而使通信网络得以安全运转。
（五）、Internet应用
用户使用Web获取信息的过程中需要不停地从一个Web站点通过超文本链接跳转到另一个站点,这种过程存在一定的普遍性,发现此规律即是Web用户访问模式发现。
这是一种完全不同于上述所讲的资源发现的任务。
理解Web上的用户访问模式有这些好处:辅助改进分布式网络系统的设计性能,如在有高度相关的站点间提供快速有效的访问通道;能帮助更好地组
织设计Web主页;帮助改善市场营销决策,如把广告放在适当的Web页上或更好地理解客户的兴趣。
（六）、学生学习
大数据可以收集足够多的信息，且覆盖面广泛。
我们在制作和利用大数据时，需要用个性化的方法把它们组织起来，将其运用于教育领域，进而帮助我们以前所未有的视角判断什么可行、什么不可行；展示那些以前不可能观察到的学习层面，实现学生学业表现的提升；基于学生的需求而非统一的课程标准来定制个性化课堂，促进理解并提高成绩。
200多年以来，学习一直是学校体系的一部分。
但其实在此之前，还没有现代意义上的学校或者大学，教育基本上是以个人形态存在的。
一些富人家的孩子会获得一个一对一的导师，但这样的教育只有少数人才可以享有。
现在教育是由普通大众来获得，这无论如何都是一个好事，是前进的一大步。
但是，目前的这种情况还是不够的。
为什么这么说呢？因为，作为学生，其实我们每一个人都有自己独特的个性、需求和学习上的倾向。
但是，目前我们这个教育系统还没有办法支持这个个性。
如何才可以改变、完善这个系统？就是要通过对数据的收集和利用。
如今一些技术上的进展已经为有关数据的大规模收集和利用创造了条件。
在我看来，大数据正是可以从这个意义上重塑学习的三个主要特征，即反馈、个性化和概率预测。
参考文献：
[1]王军.数据挖掘技术[J] .计算机世界, 1998
[2]朱延劭.科学研究的好帮手[J] .计算机世界, 1998
[3]何新贵.人工智能新进展[M] .北京:清华大学出版社, 1994.
[4]陶浦周,李强.Sybase数据库技术大全[M] .北京:科学出版社, 1995.
[5]曾勇,唐小我.线性规划在非负权重最优组合预测计算中的应用[J].预测,1994
[6]唐纪,王景.组合预测方法评述[J].预测,1999
[7]林字等编著.数据仓库原理与实践.北京：人民邮电出版社，2003
[8]张春阳，周继恩，刘贵全，蔡庆生.基于数据仓库的决策支持系统的构建，计算机工程.2002(4)：249-252
[9]陈德军，盛翊智，陈绵云.基于数据仓库的OLAP在DSS中的应用研究.2003(1)：30-31
[10] 陈京民等.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京:电子工业出版社,2002.。