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标题: 数据挖掘之--应用场景 [打印本页]

作者: tyler 时间: 2017-8-31 19:45
标题: 数据挖掘之--应用场景
在很多领域中，数据挖掘应用被证明非常成功有效。很多数据挖掘商业应用的目标在于解决当前迫切问题，或者寻求新兴商业机会以形成可持续竞争优势。接下来就列出了其中一些代表实例。
       1.客户关系管理
      （1）识别最可能购买或者响应新产品和服务的客户；
      （2）理解客户流失的根本原因以改善客户维系；
      （3）发现产品和服务的时变关联以最大限度提高销售额和获取客户价值；
      （4）识别利润最高的客户及其需求偏好，从而加强客户关系，提高销售额；

      2.银行业
      （1）通过精准预测最大可能的欠款者，实现借款流程自动化；
      （2）检测信用卡和网上银行交易欺诈；
      （3）精准营销，通过向客户提供最有可能购买的产品和服务，识别客户价值最大化的途径；
      （4）通过精准预测银行实体的现金流，优化现金回报；

   3.零售业和物流
      （1）精准预测特定零售网点的销售额以确定正确的库存水平；
      （2）通过购物篮分析，识别不同产品之间的销售关系，从而改善商店布局，优化商品促销；
      （3）基于季节和环境变化，预测不同类型产品的消费水平，以优化物流并最大限度地提高销售额；
      （4）通过分析RFID等传感数据，发现产品流通过程中的有趣模式；

   4.制造生产
      （1）利用传感数据预测机械故障，实现基于条件的维修保养；
      （2）识别生产系统异常和共性，以优化生产能力；
      （3）发现改进产品质量的新模式；

   5.证券交易
      （1）预测特定债券价格何时变动，变动多少；
      （2）预测股票波动的范围和方向；
      （3）评估特定问题或者事件对于市场整体的影响；
      （4）识别并防止证券交易中的欺诈行为；

   6.保险
      （1）预测财产索赔额和医疗保险费用，以便更好的进行保险业务规划；
      （2）基于客户和索赔数据分析，优惠费率计划；
      （3）预测那些客户更有可能购买新推出的特色保险；
      （4）识别并防止发生不合理的理赔付款和欺诈；

   7.计算机软硬件
      （1）及早预测磁盘故障；
      （2）识别并过滤不受欢迎的web内容和电子邮件信息；
      （3）监测并阻止计算机网络安全隐患；
      （4）识别可能不安全额软件产品；

   8.政府和国防部门
      （1）预测军事人员和设备的流动成本；
      （2）预测对手行动以制定更成功的军事交往战略；
      （3）预测资源消耗以支持更好地规划和预算；
      （4）识别军事行动中的独特经验、策略和教训，以实现组织中更好地知识共享；

   9.旅游业
      （1）预测各种不同服务的销售额，从而随时间变化的交易提供最佳的价格服务，使收益最大化；
      （2）进行不同地点的需求预测，以便更好地配置有限的组织资源；
      （3）识别利润最高的客户并为其提供个性化服务，以保持回头客；
      （4）识别员工流失的根本原因，并采取有针对的行动以保持有价值的员工；

   10.卫生保健
      （1）识别没有医疗保险的人群以及造成这种不良情况的因素；
      （2）识别不同疗法之间的成本收益关系，以制定更有效的策略；
      （3）预测不同服务网点的需求水平和需求时间，以优化组织资源配置；
      （4）理解客户和员工流失的深层原因；

   11.医学
      （1）识别新模式以改进癌症患者的存活率；
      （2）预测器官移植患者的成功率，以更好地制定器官捐赠匹配策略；
      （3）识别人类染色体中的不同基因的功能；
      （4）发现疾病和症状以及成功治疗手段之间的关系，以帮助医疗人员及时可靠地进行正确决策；

   12.娱乐业
      （1）通过电视观众数据分析，确定黄金时段播放什么电视节目，以及何时插播广告以使收益最大化；
      （2）在电影制作之前，预测其财务表现，以帮助投资决策，优化收入回报；
      （3）预测不同时间和地点的需求，以更好地制定娱乐事件时间表和优化资源配置；
      （4）制定最佳定价策略，使收益最大化；

   13.国土安全和执法
      （1）识别恐怖分子行为模式；
      （2）发现犯罪模式（例如地点、事件、犯罪行为和其他相关属性），帮助及时破案；
      （3）通过分析特殊用途的传感数据，预测并消除对国家关键基础设施可能的生化攻击；
      （4）识别并阻止对关键信息基础设施的恶意攻击；

作者: 袁帅数据运营 时间: 2017-9-1 06:27
场景数据挖掘，需要对产品和市场的应用场景有深刻的实践性分析！

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