数据挖掘真实案例（数据挖掘的经典案例）

举一个数据挖掘的例子

1、故事是这样的，沃尔玛发现一个非常有趣的现象，即把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品摆在一起，能够大幅增加两者的销量。原因在于，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以，她们常常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

2、Data Mining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。一般较常见的应用案例多发生在零售业、直效行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等。

3、在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。

4、例子：a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。

5、通常这样做是为了让最终用户对数据库中发生的事情有一个高层次的认识。查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略，例如在一个簇中与另一个簇中的客户的购买模式的对比。

6、模糊的和随机的数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。

国内的数据挖掘,大数据应用的案例有哪些?

1、智子云大数据挖掘助苏宁易购访客”回心转意”之路 苏宁易购期望通过智子云的VRM模型对到站/进APP的流失访客进行精细划分，并借助DSP精准定向能力跨屏锁定目标人群，找回流失访客。

2、基于关联分析的案例：沃尔玛的啤酒尿布啤酒尿布是一个非常非常古老陈旧的故事。故事是这样的，沃尔玛发现一个非常有趣的现象，即把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品摆在一起，能够大幅增加两者的销量。

3、数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘（Text， Web ，图形图像，视频，音频等）模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

4、数据库：国内也有一些大数据数据库解决方案，如PingCAP 的 TiDB、华为的 GaussDB、阿里云的 AnalyticDB 等。阿里云：阿里云也提供了丰富的大数据平台，包括MaxCompute（大数据计算）、DataWorks（数据集成）、AnalyticDB（数据仓库）等。

5、这家零售业寡头为其网站Walmart.com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。

6、数据挖掘的应用领域有哪些 应用十分广泛，例如零售行业、制造业、电子商务、保险、房地产、教育等等。具体以电子商务举个例子，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计。

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。... 数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。

RPA在银行行业的应用案例具有代表性的有：UiPath在瑞丰银行的应用、AA和澳新银行的合作、Nintex应用于Standard Bank、来也UiBot应用于浦发银行，除此之外，还有不少银行都应用了RPA，通过RPA的部署，使之前的工作效率得到大幅度的提升。

通过对信用卡客户的信用历史进行分析，可以构建一个信用卡风险模型，以衡量信用卡风险。 通过对信用卡客户的收入、支出、负债等信息进行分析，可以构建一个信用卡支付能力模型，以衡量信用卡风险。 通过对信用卡客户的消费习惯、支付习惯等信息进行分析，可以构建一个信用卡消费行为模型，以衡量信用卡风险。

下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 基于分类模型的案例这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。

如何利用数据挖掘算法进行精准营销?

1、大数据精准营销的时代，其精髓在于对个性化用户需求的精准把握。首先，我们通过构建细致入微的用户画像，这是一张由性别、兴趣、社会和消费行为等多元数据维度拼凑的立体画卷。用户画像并非凭空想象，而是通过对用户社交足迹、在线行为的深度挖掘和模型化，实现数据的搜集、清洗与分组，进而制定出精确的战略蓝图。

2、精准数据采集 通过指定的场景或者人为去精准用户地点去进行线下数据采集，采集进来的数据通过大数据的清洗分析去重后，得到的准确数据存入私人数据库中。

3、通过积累数据，才能更加准确的分析出你的新老用户的喜好和消费习惯。虽然过去大多数企业都会说顾客就是上帝，要以顾客为中心，想顾客所想，做客户想做，但是如何真正做到这个口号呢？目前就可以应用大数据分析法，分析客户的基本需求，这其实就是利用大数据进行营销的前提。

4、不局限在传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集你能采集 业务层：建模分析数据 使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法。 应用层：解读数据 数据指导营销最重要的是解读。

5、首先，大数据精准营销要解决的首要问题是数据整合汇聚。运营商目前运用大数据实现精准营销的一个重要挑战是数据的碎片化，即信息化系统各自为政。

【应用笔记1】spss24.0一般线性模型-数据挖掘详解

1、一般线性模型详解：探索连续与分类数据的深度关联 当研究中因变量为连续值，自变量多为类别时，一般线性模型（General Linear Model， GLM）就大显身手。首要条件是数据的独立性，以及假设的正态性和方差齐性，这些可通过残差分析来检验和调整。模型建立后，通过残差图来确认模型的适用性。

2、固定因子指不变的固子，随机因子就随着条件的变化而变化的。协变量：一般指连续变量。公式：z=x+y，当x固定不变时，z随y的变化而变化。这时可以说，x是固定因子，y是随机因子。协方差分析中的协变量就是控制变量。

3、掌握统计学核心基础理论； SPSS 数据库的构建及数据管理； 利用 SPSS 进行数据的描述性分析； 掌握四大检验分析及结果解读：t 检验、方差分析、卡方检验以及非参数检验； 掌握ROC 曲线的绘制和解读。

4、线性模型 可以理解为 一般线性模型的一种特殊情况，一般线性模型是应用的扩展，可以通过一些函数将不适用线性模型的转变为线性模型。 就好比独立样本t检验，也可以说是方差分析的一种特殊情况， 所以能用线性分析的 也可以用从一般线性模型中进行选择。