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大数据那些神奇或哭笑不得的案例

1、即使是山珍海味，顿顿吃也品不出滋味，如同嚼蜡。所以饭菜要荤素搭配，根据口味调剂。一位绝世美人娶回家中，朝朝暮暮如复一日，天天瞅夜夜看，有一天你突然发现隔壁的王大花竟如此惊艳。百看必生厌。大数据的算法推送，直教人无可奈何。人工智能要在某些方面赶超人类，还真有些困难。

2、在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。

3、案例一：云南白药牙膏的“大数据+明星”策略2017年，云南白药与阿里联手，借助大数据与明星效应，打造了一场别开生面的营销战役。他们洞察淘宝用户的行为习惯，特别是年轻人群体，与黄晓明和井柏然两大明星粉丝互动，通过活动让粉丝在淘宝上为偶像助力，实现了品牌曝光与粉丝转化的双重目标。

数据挖掘的十大经典算法,总算是讲清楚了,想提升自己的赶快收藏

今天主要分享其中10种经典算法，内容较干，建议收藏备用学习。

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。这个算法是比较复杂的，但也是十分实用的。

会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。

6、然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。**人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。

基于数据挖掘的客户流失分析案例

1、例如，对客户的行为特征进行分析，可以了解有多少客户流失，客户是什么时候流失的，以及客户是如何流失的等问题，从而监控客户流失、实现客户关怀。

2、在此，数据挖掘所提供的数据探索能力得到了充分的发挥，下面简要地描述数据挖掘在客户流失分析管理中的应用过程。（1）定义主题客户流失分析中的主题应当包括流失客户的特征；现有客户的流失概率如何（包括不同细分客户群的流失程度）；哪些因素造成了客户的流失等。

3、［案例一］客户数据清理分析与分类 首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。

4、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。

5、客户流失与挽回案例：让顾客再次回归 某电信公司面临着大规模的客户流失问题。通过分析发现，大部分客户的离开是由于服务质量和竞争对手的优惠吸引所致。为了挽留客户，该公司采取了一系列措施，如提升服务质量、推出个性化的套餐方案以及加强客户关怀。

举一个数据挖掘的例子

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。

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。

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。

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。

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。

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。