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数据挖掘之--应用场景
tyler
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数据挖掘之 --数据挖掘流程(CRISP-DM)
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数据挖掘之--应用场景
tyler
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发表于 2017-8-31 19:45:23
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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;
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袁帅数据运营
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发表于 2017-9-1 06:27:26
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!
新社汇:"线上+线下"双线闭合驱动资源整合创新型社群运营平台!
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